Принятие эффективных управленческих решений (Big Data Economics)

Код направления: 38.04.01 Экономика

Название программы «Принятие эффективных управленческих решений (Big Data Economics)»

ПРЕИМУЩЕСТВА ПРОГРАММЫ

Программа направлена на подготовку специалистов нового формата, способных использовать технологии сбора, обработки и анализа больших данных (Big Data) для принятия управленческих решений.
Российские и зарубежные компании высокотехнологичных отраслей заинтересованы в компетенциях выпускников данной программы.
Выпускники получают возможность трудоустройства в компании наукоемких отраслей: в процессе обучения происходит отбор претендентов на работу в компанию в зависимости от полученных ими компетенций.
Возможность целевой подготовки - обучение на программе на основе договорных отношений с организацией-работодателем.
Согласование преподаваемых дисциплин и учебного плана с предприятием – заказчиком.
Образовательный процесс основан на принципе объединения знаний преподавателей, представителей академической науки и практических навыков топ-менеджмента крупных государственных корпораций и бизнес-сектора.
Выпускники образовательной программы знают современную теорию анализа больших данных и машинного обучения. Владеют информационными технологиями по увеличению скорости в принятии решений за счет углубленной аналитики. Способны принимать математически обоснованные и взвешенные управленческие решения, эффективно управлять, в том числе, долгосрочными индустриальными проектами. Готовы к эффективному управлению большими потоками информации в области экономики и созданию различных видов современной продукции.
Каждый магистр прикрепляется к наставнику-куратору от предприятия.
Тематика выпускных квалификационных и курсовых работ определяется потребностями предприятия, выполнением работ руководят высококвалифицированные специалисты этих компаний.
Прохождение практики и выполнение выпускных квалификационных и курсовых работ проходит в компаниях, заинтересованных в специалистах данного профиля.
Возможность обучения по индивидуальному графику. Занятия в магистратуре проходят вечером и позволяют совмещать работу и учебу.

УЧЕБНЫЙ ПРОЦЕСС

120 кредитов

лекции, практические занятия и самостоятельная работа

научно-исследовательская работа магистра (первый и второй год обучения)

преддипломная практика (второй год обучения)

Цифровая экономика

Мировые тренды индустриального развития. Инновации в управлении бизнесом. Маркетинг в цифровой экономике.

Интеллектуальный анализ данных (data mining) и принятие решений

Практическое применение технологий оперативного анализа данных. Системы интеллектуального анализа данных. Модели data mining.

Машинное обучение в задачах прикладной экономики

Математическая экономика. Эволюционные методы оптимизации. Генетические алгоритмы. Роевой интеллект. Нейронные сети. Сеть кохонена. Задача кластеризации. Решающие деревья. Бинарные деревья. Красно-черные деревья. Экспертная система. Имитационное моделирование. Динамические системы. Обучение с подкреплением. Теория игр в экономике. Искусственный интеллект в бережливом производстве.

Теория и практика принятия управленческих решений

Теоретические и методологические подходы к процессу разработки принятия и реализации управленческих решений. Методология принятия управленческих решений. Система показателей для поэтапной оценки эффективности управленческих решений. Методические подходы к совершенствованию процесса принятия и реализации управленческих решений. Модели принятия управленческих решений.

Маркетинговая аналитика на основе больших данных

Принципы формирования маркетинговой аналитической системы. Принципы формирования информационной базы для проведения маркетингового анализа. Система мониторинга и ее наполнение. Система мониторинга и ее наполнение. Организация маркетингового исследования. Методы количественного анализа.

Облачные технологии в цифровой экономике

Основные понятия облачных вычислений. Теоретические аспекты облачных вычислений. Практическая реализация облачных вычислений.

Анализ рисков на основе больших данных

Основные понятия и природа возникновения риска. Организация системы риск-менеджмента на основе больших данных. Методы анализа, оценки и прогнозирования рисков. Управление рисками на основе больших данных.

ОТЗЫВЫ СТУДЕНТОВ

Сентюрин Виталий Сергеевич, Центр управления отраслями промышленности экономического факультета, 2 курс

Обучение в РУДН - это один из важнейших этапов моей жизни, и я ни разу не пожалел о своем выборе. Я могу сказать с полной уверенностью, что преподавательский состав кафедры прикладной экономики состоит из профессионалов своего дела. Я бесконечно благодарен своим преподавателям за те знания, которые они в нас вложили; за то, что к каждому студенту они находили свой подход. На лекциях и семинарах я узнал не только много полезной и научной информации, но и услышал много реальных случаев из их профессиональной деятельности, что сделало учебу разнообразнее и интереснее.

Магистерская программа «Big Data Economics» дает именно прикладные, а не теоретические знания, которые можно будет потом использовать в своей работе. Программа обучения построена грамотно и охватывает широкий спектр предметов.

Могу с уверенностью сказать, что обучение в РУДН расширяет кругозор, делает тебя открытым, амбициозным и целеустремленным человеком. Планирую через год вернуться в Центр управления отраслями промышленности экономического факультета в качестве аспиранта.

Дятчик Надежда Евгеньевна, Центр управления отраслями промышленности экономического факультета, 2 курс

«Будущее страны за цифровой экономикой! – об этом заявил президент России Владимир Путин на информационном форуме «Россия зовет!»

Понимание значимости происходящих процессов в экономике в целом позволяет правильно адаптироваться предприятиям под стремительно меняющиеся условия, а также принимать грамотные управленческие решения на протяжении всей своей хозяйственной деятельности.

Для решения такого рода не простых задач требуются специалисты нового уровня, обладающие всеми необходимыми для этого компетенциями (мышление, знания, умения, навыки и прочее).

Именно по этой причине мой выбор остановился на магистерской программе «Big Data Economics» Центра управления отраслями промышленности экономического факультета РУДН.

Данная программа предоставляет возможность получить все необходимые знания по большому кругу дисциплин. Процесс обучения реализует высококвалифицированный преподавательский состав кафедры прикладной экономики.

Хотелось бы поблагодарить всех преподавателей за их профессионализм и помощь при возникновении трудностей в процессе обучения.

Я с удовольствием училась и признательна за полученные новые знания и навыки, которые мне необходимы в моей работе!

РУКОВОДИТЕЛЬ ПРОГРАММЫ

Чурсин Александр Александрович

Доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Прикладная экономика», научный руководитель Центра управления отраслями промышленности экономического факультета РУДН, советник ректората РУДН по науке. Советник генерального директора АО «Объединенная ракетно-космическая корпорация». Советник генерального директора АО «Российские космические системы».
Области научных интересов: конкурентоспособность предприятия, экономика космической деятельности, управление инновациями, развитие компетенций организации, конкурентные преимущества, цифровая экономика.
Тема диссертации: «Государственная концепция, механизм управления научно-техническим прогрессом в оборонной отрасли промышленности в новых условиях хозяйствования и конверсии производства».
Автор 35 монографий и учебных пособий (16 без соавторства), более 170 статей, 24 изобретений, на которые получены патенты в области приборостроения и ракетостроения. К числу значимых работ можно отнести зарубежные публикации: четыре монографии в издательстве Springer International Publishing Switzerland (г. Гейдельберг, Германия), которые вошли в базу Scopus и более 30 научных статей Scopus / Web of Science.
Имеет более 1 500 цитирований научных трудов РИНЦ. h-индекс = 15, h-индекс Scopus = 7.
В конкурсах РФФИ (РГНФ) выиграно 7 грантов, среди них один международного уровня при поддержке Белорусского республиканского фонда фундаментальных исследований, выполненный совместно с учеными и специалистами Академии управления при Президенте Республики Беларусь. Выступал в качестве руководителя и исполнителя в ходе выполнения многих фундаментальных научно-исследовательских работ и оказания услуг для промышленных предприятий, министерств и ведомств Российской Федерации.
За последние годы подготовлено 14 кандидатов и 4 доктора экономических наук.
Академик Академии военных наук Российской Федерации, эксперт научно-технической сферы, член Межправительственной комиссии Российской Федерации и Республики Казахстан в области космической деятельности, член ряда советов, в частности Научного совета РАН по комплексным проблемам евразийской экономической интеграции, модернизации, конкурентоспособности и устойчивому развитию, председатель объединенного диссертационного совета ФГАОУ ВО «РУДН» - Госкорпорации «Ростех» – АО «ЦНИИ «Электроника» Д 999.058.03. В 2016 году включен в реестр экспертов Российской академии наук.
Лауреат премии Совета Министров СССР в области науки и техники. Награжден знаком Циолковского за личный творческий вклад в реализацию космических программ и проектов, орденом Знак Почета, рядом медалей СССР и межведомственными наградами Российской Федерации и Украины. В 2013 г. в соответствии с Указом Президента Российской Федерации за достигнутые трудовые успехи и многолетнюю плодотворную деятельность награжден Медалью Ордена «За заслуги перед Отечеством» II Степени.