7M06103 Управление IT проектами в КГУ им. Ш. Уалиханова

Основные методологические вопросы управления рисками. Понятие риска, типы и характеристики рисков. Управление риском – уменьшение неопределенностей, планирование срывов плана. Современные подходы к оценке рисков. Проблемы применения традиционного вероятностного подхода к оценке рисков. Нечетко-множественный подход оценки рисков. Типичные риски IT-разработки. Метод идентификации, качественные и количественные оценки рисков. Стратегии управления риском. Формализованные методы принятия решений (GERT, Дерево решений и т.д.). Контроль событий, Триггеры.

Теоретическое и практическое изучение областей знаний управления проектами: содержание, сроки, стоимость, качество, человеческие ресурсы, коммуникации, риски и поставщики при управлении проектами в области информационных технологий. Практические занятия посвящены ведению документации управлению проектами, как способу коммуникации между членами проектной группы. Практика реализации IТ-проектов, развитие методов управления IT-проектами. Лабораторные занятия курса посвящены работе в программе MS Project для управления изменениями в проекте.

Цель изучения - обеспечить и сформировать компетенции у будущих специалистов научно-педагогическое мировоззрение педагогического мышления, позволяющего решать актуальные проблемы социального взаимодействия в любой сфере общественной жизни. Применять современные методы и приемы по организации в системе образования моделирования образовательного и воспитательного потенциала личности направленного на формирование умений и навыков активного планирования образовательного процесса в условиях глобализации.

Цель: Формирование базовых знаний и умений поиска необходимой научной литературы по теме исследования, их практического использования в научно-педагогической деятельности. Содержание: Понятия методологии и методики научного исследования. Принципы этики научного исследования. Научная добросовестность исследователя и проблема плагиата. Принципы и культура научного цитирования. Нормы и механизм этики исследования. Международно-признанные стандарты этического регулирования исследовательской деятельности. Активные методы обучения: ризома-метод, метод проектов, кейс-стади.

Планирование и управление комплексом работ по проекту представляет собой сложную задачу. Оценка временных и стоимостных параметров функционирования системы, осуществляемая в рамках этой задачи, производится различными методами. Понятие плана, задачи процесса планирования. Декомпозиция. Представление плана: сетевые (TAD, PERT…) и Гант-диаграммы. Контрольные точки, диаграмма контрольных событий. Метод критического пути, поздний и ранний старт. Распределение ресурсов, выравнивание. Методы быстрого прохода и сжатия расписания.

Цель курса: формирование научной культуры мышления. Содержание: изучение основных проблем современной философии науки, основных стадий её исторической эволюции, развития научных знаний, традиций и мировоззрения; основных концепций философии науки: логико-эпистемологический, позитивизм, постпозитивизм; исторической науки в культуре современной цивилизации; роль науки в современном образовании, формировании личности и общественного сознания. Технологии и методы обучения: групповая работа, проектная работа.

Целью освоения дисциплины «Методы принятия оптимальных решений» является формирование у обучающихся теоретических знаний, практических навыков по вопросам, касающимся принятия оптимальных решений; обучение методам оптимальных решений, применению математических методов в процессе подготовки и принятия оптимальных решений в организационно-экономических и производственных системах, т.е. тех инструментов, с помощью которых в современных условиях формируются и анализируются варианты оптимальных решений во всех областях целенаправленной деятельности.

Системы поддержки принятия решений (англ. Decision Support System, DSS) - это компьютерные системы, которые включают в себя математические и аналитические модели, информационные базы данных и пользовательский интерфейс, помогающий менеджерам принимать правильные решения. Этот курс предоставляет студенту знания для разработки и анализа программных систем, которые координируют данные, моделирование, алгоритмы и удобный интерфейс для создания среды для автоматического или интерактивного принятия решений.

Цель курса: обучение различным аспектам речевой деятельности: совершенствованию навыков чтения, монологической и диалогической речи, восприятию звучащей речи на слух. При прохождении курса магистранты расширяют профессиональный словарный запас, учатся работать с различными электронными словарями и справочниками. В процессе обучения применяются коммуникативный, интерактивный методы, индивидуальные и групповые формы работы, активно используются интернет ресурсы. Материалы и источники подбираются с учетом специфики разных специальностей

Цель - формирование у магистрантов знаний по психологии управления и практических навыков принятия управленческих решений на основе овладения основными психологическими механизмами при стратегическом, проектном и других видах управления. Содержание: Психологические факторы эффективности управленческой деятельности. Психология конфликта, медиации, профессиональной деятельности, делового общения и формирования команды. Методы психодиагностики и оценки персонала. Методика разработки и проведения психологического тренинга. Методы обучения: ризома-метод, метод проектов, кейс-стади.

Цель освоения дисциплины: формирование системы знаний в области управления человеческими ресурсами; современного управленческого мышления, способствующего управлению проектом на всех стадиях жизненного цикла. Четырехстадийная модель (формирование, притирка, нормализация, функционирование). Зависимость стиля лидерства и уровня интеграции команды. Реестр навыков. Парадокс власти. Мотивация и вознаграждение. Рабочие стили (профили) D.I.S.С. Предпочтительные модели взаимодействия с D.I.S.С. Альтернативная классификация стилей рабочего поведения. Формирование эффективных обратных связей.

Ознакомление с современными методами проектирования информационных систем: формирование требований, концептуальное проектирование, спецификация приложений, разработка моделей, интеграция и тестирование информационной системы. Методологии структурного системного анализа и проектирования; технологии, стандарты и средства проектирования информационных систем различных предметных областей; модели данных ИС; основные этапы проектирования ИС и модели жизненного цикла ИС; оценки качества проектов ИС. Основные методы проектирования информационных систем с использованием CASE-технологий.

Принципы построения нейронных сетей, виды нейронных сетей и применение в различных задачах, даются знания в области современных моделей искусственных нейронных сетей, способы их применения для решения практических задач. Рассматриваются способы выполнения инновационных инженерных проектов по разработке программных средств различного назначения с использованием нейронных сетей и современных методов проектирования и передового опыта. Осуществляется программная реализация нейронных сетей, с использованием среды MATLAB.

Передовые теоретические концепции в разработке программного обеспечения предоставляет обширный практический опыт решения различных вопросов разработки программного обеспечения. Групповой проект разработки программного обеспечения продолжительностью в семестр, охватывающий планирование и управление проектами программного обеспечения, анализ требований, построение архитектуры и дизайна программного обеспечения, реализацию и оценку качества. Овладение современными инженерными принципами создания надежного, качественного программного обеспечения, удовлетворяющего требованиям международных стандартов, их практическое применение.

Фактическое извлечение и обработка данных, т.е. задачи автоматического или полуавтоматического анализа больших объемов данных для извлечения ранее неизвестных интересных моделей, таких как группы записей данных (кластерного анализа), необычных записей (обнаружения аномалии), зависимостей (ассоциация). Это, как правило, включает в себя использование методов баз данных, таких как пространственные индексы. Эти шаблоны могут быть рассмотрены как формы входных данных, использованы в дальнейшем анализе.

Ознакомление магистрантов с теоретическими основами и основными принципами машинного обучения — а именно, с классами моделей (линейные, логические, нейросетевые), метриками качествами и подходами к подготовке данных; формирование у студентов практических навыков работы с данными и решения прикладных задач анализа данных. В курсе изучаются методы проверки статистических гипотез, линейные модели регрессии, классификации и кластеризации, ансамбли и деревья решений, нейросетевые технологии машинного обучения.

Целью освоения дисциплины являются изучение основ процессного управления, моделирования и анализа бизнес ­процессов. Задачами дисциплины являются изучение теории бизнес­ процессов, принципов структурирования организации, методологии структурного анализа и современных методологий моделирования бизнес ­процессов, инструментальных средств, используемых для описания бизнес­ процессов, основных принципов анализа бизнес­ процессов, а также вариантов использования процессного подхода в управлении организацией и мировых тенденций в области развития рынка средств моделирования и анализа бизнес­ процессов.

Целью дисциплины «Методы распознавания образов» является ознакомление магистрантов с современным состоянием проблемы распознавания и основными методами решения задач распознавания образов, формирование знаний, соответствующих как системному, так и информационно-технологическому подходу к проблеме распознавания. Общая характеристика проблемы распознавания объектов и явлений. Классификаторы. Алгоритмы распознавания образов. Методы распознавания, основанные на сравнении с эталоном. Статистические методы. Нейронные сети. Структурные и синтаксические методы.

Целью изучения дисциплины «Мультипроектное управление и управление портфелем» является получение теоретических знаний и навыков управления программами и портфелем проектов организации. Конкуренция за ресурсы. Мультипроектность и проблемы управления проектом в мультипроектной среде. Отличие жизни проекта в мультипроектной среде и в портфеле. Балансировка портфеля по рискам, ROI на стадии инициации проекта. Бета-анализ.

Цель изучения дисциплины: формирование компетенций, направленных на освоение профессиональной деятельности, на целостное системное представление об управлении качеством как современной концепции управления. Компоненты управления качеством. Планирование качества, требования (функциональные, технические, пользовательские). Параметры качества, критерии приемлемости. План управления качеством, тестирование. Циклы Шухарта и Деминга. Система глубинных знаний Деминга. Предотвращение и проверка, разрешение проблем, диаграмма Парето. Контрольные карты Шухарта и основы «6 сигм».

Обучающиеся должны: знать основные классы оптимизационных задач, примеры практического применения оптимизационных задач, аналитические и численные методы решения оптимизационных задач; уметь строить модели оптимизационных задач для различных ситуаций, находить аналитическое решение для оптимизационных задач, строить математические модели объектов профессиональной деятельности; владеть навыками решения оптимизационных задач с помощью прикладного ПО, навыками построения математических моделей объектов профессиональной деятельности.

Курс рассматривает методы систематического извлечения количественной информации из неструктурированных данных для практических и научных целей, начиная с классического анализа до методов классификации. Курс знакомит обучающихся с понятиями самых популярных методов анализа неструктурированных данных, от современной классики в области коллективного обучения, кластеризации и тематического моделирования до некоторых последних разработок в области глубоких нейронных сетей для анализа текста, изображений и временных рядов.

В данной дисциплине изучаются основные принципы, особенности построения и области применения моделей, методов и технологий интеллектуального анализа данных и процессов, языки и технологии программирования интеллектуального анализа данных и процессов, дается детальный обзор и описание методов обработки данных, информации и знаний, а также практических задач, решаемых в области интеллектуального анализа данных. Излагается методы формализации семантических данных и текстов.

В данной дисциплине изучаются основные виды, особенности функционирования и области применения эконометрического моделирования процессов, дается детальный обзор и описание важнейших методов статистической обработки различных данных, а также практическая интерпретация получаемых результатов. В процессе учебной деятельности осуществляется реализация индивидуальных проектов или серии экспериментов с применением эконометрической обработкой сопутствующих данных с целью решения различных практических задач.

Дисциплина посвящена ознакомлению студентов с важными разделами (моделями) в области компьютерных наук, такими как распределенные вычислительные системы, системы GRID, прикладное программирование для систем GRID. Целью дисциплины является формирование у студентов знаний, навыков, которые формируют теоретические основы, необходимые для правильной постановки и решения задач в области распределенных и GRID-систем. Программирование в распределенных и GRID системах. Разработка алгоритмов и программ обработки информации.

Изучение сущности и роли бизнес-аналитики в современных условиях растущей конкуренции и быстро изменяющегося рынка; ознакомление с основными системами бизнес-аналитики, функциями и методами бизнес-аналитики; знакомство с основными технологиями бизнес-аналитики; определение основных проблем и перспектив развития систем бизнес-аналитики, оценка их эффективности; формирование прикладных умений и навыков в области поддержки принятия управленческих решений в организации с применением современных методов и средств.

В данной дисциплине изучаются основные типы, особенности функционирования и области применения систем управления информационной безопасностью, дается подробный обзор и описание наиболее важных методов и моделей безопасности, а также практические задачи, решаемые в области информационной безопасности. Внедряются инновационные инженерные проекты для разработки программного обеспечения различного назначения с использованием современных методов проектирования и внедрения систем защиты и управления безопасностью.

Курс знакомит обучающихся с проблемами кластерного анализа данных. Рассматриваются методы, инструментальные средства и применение кластерного анализа в прикладных задачах. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования. Рассматриваются методы интеллектуального анализа данных. Обсуждаются методы оптимального выбора параметров алгоритмов кластеризации и способы визуализации данных. Анализируется рынок аналитического программного обеспечения, описываются продукты от ведущих производителей систем кластерного анализа, обсуждаются их возможности.

Система управления user story и issue. Системы контроля версий (локальные, централизованные и распределенные). Виды VCS (Version Control System), принципы их работы, программные продукты: CVS (Concurrent Versions System, Система одновременных версий), Subversion (SVN), DVCS (Distributed Version Control System) – Git и Mercurial. Системы управления документацией. Системы сборки и непрерывной интеграции (Бранчинг модель). Базовые требования к проекту разработки, преимущества и недостатки непрерывной интеграции.

знает роль историко-философских и духовных процессов в современном обществе, использует наиболее употребляемые в современной научной практике методологические подходы к решению задач, возникающих в ходе научно-исследовательской деятельности

владеет иностранным языком в объеме необходимом для получения профессиональной информации; обладает навыком ведения научной переписки, подготовки научных статей и докладов, достаточными коммуникативными навыками для межличностного общения с использованием общей и профессиональной лексики для проведения деловых бесед и переговоров, ведения проектов на национальном и международном уровне

применяет основные положения, методику и дидактику, проектирует и организует учебно-воспитательный процесс в вузе с использованием современных образовательных и коммуникационных технологий, основанных на междисциплинарном и проблемно-ориентированном обучении

применяет системные положения социально-психологических закономерностей управленческой деятельности, специфики использования социально-психологических знаний, анализа социально-психологических принципов, лежащих в основе эффективного управления

владеет стандартами, методиками и принципами, методами оценки эффективности современного управления IT проектами, необходимых для решения задач управления проектами создания и развития IT-инфраструктуры предприятия

использует программные продукты для выполнения задач управления проектами с применением современных подходов в использовании систем информационных технологий, интегрированных в проектное управление

разрабатывает и обосновывает варианты решения профессиональных задач с учётом заданных критериев и ограничений с использованием теоретических методов, и современного программного инструментария; использует математические методы и программный инструментарий для информационно-аналитической поддержки принятия решений

владеет навыками управления и развития проектной командой