Информационные технологии корпоративного управления: магистратура в вузах Владимира

Программа предоставляет знания и навыки, необходимые для использования современных технологий в управлении бизнес-процессами и принятии управленческих решений. Студенты обучаются проектированию, разработке и эксплуатации корпоративных информационных систем, а также интеграции различных информационных технологий с целью оптимизации бизнес-операций.

Осваивается широкий спектр дисциплин, включая анализ и проектирование информационных систем, базы данных, облачные вычисления, информационную безопасность, а также методы оптимизации и моделирования бизнес-процессов.

Важным аспектом программы является внимание к корпоративным информационным системам, которые необходимы для обеспечения устойчивого функционирования крупных организаций. Это включает в себя системы управления предприятиями (ERP), управления цепочками поставок (SCM), бизнес-аналитику (BI) и другие технологические решения, которые помогают управлять большими объемами информации и автоматизировать процессы.

Выпускники программы обладают необходимыми знаниями и навыками для реализации и управления проектами в сфере информационных технологий. Они способны внедрять эффективные технологические решения для автоматизации процессов корпоративного управления и обеспечивать безопасность данных.

Дисциплины программы:

• Методология и технология проектирования информационных систем
• Программные средства поддержки принятия решений
• Программирование на скриптовых языках
• Технологии и протоколы взаимодействия информационных систем
• Математические методы для поддержки принятия решений
• Цифровые компетенции в научной деятельности
• Иностранный язык в сфере делового и профессионального общения
• Компьютерное моделирование и системная динамика
• Управление ИТ-проектами
• Программирование на Python
• Методы исследования и моделирования информационных процессов и технологий
• Операционная система Linux
• Корпоративные распределенные информационные системы
• Технологии интеллектуального анализа данных
• Прикладные нечеткие системы
• Нейронные сети на Python.

Дисциплины по выбору:

• Архитектура и дизайн хранилищ данных
• Облачные сервисы и технологии.

Факультативы:

• Модели и методы контроллинга.