Семестр В

- Современная проблематика исследований в области прикладной информатики

Актуальные вопросы, требующие исследования и разработки в области прикладной информатики. Современные технологии проектирования информационных систем и реляционных баз данных. Проблемы управления современным предприятием с применением информационных систем. Современные методологии и практики ИТ-консалтинга. Исследование проблем перехода организации на облачные информационные технологии.

- Актуальные вопросы технологий хранения, обработки и анализа данных для решения прикладных задач в управлении экономическими информационными системами на всех этапах их жизненного цикла

Системы управления знаниями. Технологии интеллектуального анализа данных как инструмент научного исследования. Способы интеллектуального анализа данных: атрибутивный, структурный; полнотекстовый. Технология OLAP и многомерные модели данных. Глубинный анализ данных. Аналитика нового поколения – анализ больших данных. Четыре подхода к автоматизации процессов создания и анализа информационных систем: элементарный, подсистемный, объектный, модельный.

- Использования научного и технологического инструментария в исследованиях

Алгоритм дерева принятия решений(Decision Trees). Упрощенный алгоритм Байеса (Microsoft Naïve Bayes). Алгоритм кластеризации (Clustering). Обнаружение аномалий. Алгоритм нейронной сети (Neural Network). Алгоритм взаимосвязей(Association Rules). Ключевые тенденции в области «больших данных». Параллельные хранилища данных SQL Server Parallel Data WarehouseCASE-технологии. Современные программные продукты бизнес-моделирования.

- Представление и обсуждение результатов научной работы магистрантов в семестре

Анализ работ по изучению источников научно-технической литературы и интернет.

Обсуждение выбранных методов и инструментария исследования. Результаты освоения методов и инструментария исследования. Выработка рекомендаций по изменению и доработке материалов исследования. Подготовка и защита отчета по НИР за семестр.

8.5.3 Семестр С

- Обсуждение основных характеристик диссертационного исследования

Работа с научной литературой. Опытно-экспериментальная работа. Уточнение и интерпретация основных понятий, операционализация понятий исследования. Рекомендации по корректировке развёрнутого плана и программы магистерской диссертации. Демонстрация и обсуждение лучших образцов планов магистерских диссертаций.

- Аналитические процедуры и алгоритмические методы в научных исследованиях магистрантов

Выделение и описание объекта и предмета исследования. Принципы моделирования объекта исследования. Проверка гипотез исследования. Анализ целесообразности применения

Предлагаемых магистрантами аналитических процедур и алгоритмических методов в их диссертационных исследованиях.

- Оценка достоверности полученных результатов

Требования к обоснованию теоретических концепций: непротиворечивость, соответствие эмпирическим данным, возможность описывать известные явления, способность предсказывать новые явления, факты, соблюдение закона достаточного основания (всякая мысль, чтобы стать достоверной, должна быть обоснована другими мыслями, истинность которых доказана или самоочевидна). Оценка обоснованности достоверности результатов диссертационного исследования магистрантов.

- Представление и обсуждение результатов итогового отчета по научной работе

Обоснование новизны диссертационного исследования и практической значимости результатов исследования. Расширение и/или углубление исследований. Выработка рекомендаций по изменению и доработке материалов исследования. Подготовка и защита отчета по итогового отчета по НИР.