Digital Business and AI Technologies

7M04105 Digital Business and AI Technologies

Профильные предметы: менеджмент и организация бизнеса.

Программа направлена на подготовку высококвалифицированных специалистов в области цифрового бизнеса и искусственного интеллекта. Обучающиеся получат глубокие знания в области управления цифровыми проектами, анализа данных, машинного обучения и разработки инновационных продуктов на основе искусственного интеллекта. Программа сочетает в себе теоретические знания и практические навыки, позволяя выпускникам успешно применять полученные знания в быстро меняющейся цифровой среде. Выпускники программы востребованы в различных сферах, включая IT-компании, консалтинг, финансы и стартапы.. Также изучаются методы проведения научных исследований по актуальным проблемам менеджмента, включая использование информационных технологий для анализа процессов и проектов с использованием баз данных, банков знаний.

Контакты

Приемная комиссия

(7172) 64-57-10
info@astanait.edu.kz

Пн-Пт 9:00 — 18:00

Цель образовательной программы

Подготовка высококвалифицированных специалистов в области бизнес-аналитики, управления инновациями и искусственного интеллекта в рамках междисциплинарной образовательной программы, объединяющей элементы менеджмента, цифровых технологий и аналитики данных. Выпускники смогут эффективно применять современные управленческие и технологические решения в международных и отечественных компаниях, стартапах, консалтинговых структурах и научно-исследовательских организациях с использованием технологий ИИ.

Перечень должностей специалиста

карьерные возможности
  • Тренер;
  • Преподаватель;
  • Старший преподаватель;
  • Руководитель организации;
  • Зам. руководителя структурного подразделения;
  • Руководитель структурного подразделения;
  • Эксперт республиканского центра;
  • Сотрудник национального, научно-практического центра, ВУЗа;

M072 – Менеджмент и управление

Группа образовательных программ

Магистр экономических наук по образовательной программе «7M04105 Цифровой бизнес и технологии искусственного интеллекта" (Digital Business and AI Technologies)

Присуждаемая степень

2 года

Срок обучения

Результаты обучения

  • Знать роль историко-философских и духовных процессов в современном обществе, подходы к решению задач, возникающих в ходе научно-исследовательской деятельности.
  • Владеть иностранным языком на необходимом академическом уровне для получения профессиональной информации и достаточными коммуникативными навыками для межличностного общения с использованием общей, деловой и профессиональной лексики для специальных экономических целей, деловых встреч и переговоров, ведения проектов на национальном и международном уровне.
  • Интегрировать ключевые принципы, методологии и стратегии обучения для разработки и содействия технологическому, междисциплинарному и проблемно-ориентированному обучению в системе высшего образования.
  • Применять основные положения психологических закономерностей управленческой деятельности, специфики использования социально - психологических знаний и анализа социально-психологических принципов, лежащих в основе эффективного управления.
  • Владеть методами, принципами и культурой цифрового бизнеса; креативными подходами технологий искусственного интеллекта
  • Использовать инструменты и методы цифрового бизнеса, процедуры для устойчивого ведения бизнеса с использованием искусственного интеллекта.
  • Внедрять концепции цифрового бизнеса в бизнес-модели с использованием искусственного интеллекта.
  • Применять инструменты бизнес-аналитики для исследований, анализа бизнес-моделей на основе данных и реализовывать их с использованием искусственного интеллекта для инновационных бизнес-проектов.
  • Использовать программные продукты для выполнения задач управления проектами с применением современных подходов в использовании систем информационных технологий, интегрированных в проектное управление.
  • Применять знания и навыки, необходимые для решения задач, связанных с цифровым бизнесом, и выполнения задач с использованием современных технологий искусственного интеллекта.

Документы

Тематика магистерских исследований

Digital Business and AI Technologies

Модель выпускника

Digital Business and AI Technologies

Программа развития

Digital Business and AI Technologies

Образовательная программа

Digital Business and AI Technologies

Учебные дисциплины

Цикл базовых дисциплин

Вузовский компонент

Иностранный язык (профессиональный)

Целью курса является формирование иноязычной профессионально — ориентированной коммуникативной компетенции магистрантов, позволяющей интегрироваться в международную профессиональную среду для межкультурного и профессионального общения.

Психология управления

Содержание курса направлено на формирование системных представлений о психологических закономерностях управленческой деятельности, специфики использования социально — психологических знаний в структуре деятельности менеджера и освоении навыков анализа социально-психологических принципов, лежащих в основе эффективного управления.

История и философия науки

Содержание курса направлено на приобретение магистрантом знаний о свойствах науки как вида познания и социально-культурного феномена в её историческом развитии; формирование системных представлений об общих закономерностях научного познания в его историческом развитии и изменяющемся социокультурном контексте.

Педагогика высшей школы

Содержание курса направлено на приобретение магистрантом знаний о теоретических основах педагогической теории и педагогического мастерства, управлении учебно-воспитательным процессом для преподавания в высшей школе, формирование представления об основных категориях педагогики, о месте, роли и значении педагогики высшей школы, понимание базовых принципов современной педагогики и методических подходов к решению педагогических задач высшей школы.

Педагогическая практика

Педагогическая практика представляет собой вид практической деятельности магистрантов, включающий в себя преподавание специальных дисциплин, организацию учебной деятельности студентов, научно-методическую работу по предмету, получение умений и навыков в работе преподавателя.

Цикл базовых дисциплин

Компонент по выбору

Продвинутые методы искусственного интеллекта

Курс направлен на углубленное изучение современных методов ИИ, включая глубокое обучение, нейросетевые архитектуры, усиленное обучение и генеративные модели. Особое внимание уделяется практическому применению алгоритмов и работе с библиотеками TensorFlow и PyTorch в реальных задачах.

ИИ приложения и их применение

Цель курса состоит в том, чтобы предоставить студентам глубокое понимание практического применения искусственного интеллекта в различных отраслях и оценить его социальное и этическое воздействие. Обучающиеся изучат реальные примеры применения ИИ, такие как компьютерное зрение, обработка естественного языка, рекомендательные системы и автономные системы. Курс также охватит вопросы этики, связанные с использованием ИИ, включая проблемы предвзятости данных, конфиденциальности и ответственности алгоритмов.

Цифровая трансформация и искусственный интеллект

Курс направлен на формирование у обучающихся системного мышления, позволяющего им анализировать текущее состояние бизнеса, выявлять области для улучшения и разрабатывать стратегии цифровой трансформации.
• анализировать текущее состояние бизнеса и выявлять области для улучшения с помощью цифровых технологий.
• Разрабатывать стратегии цифровой трансформации, соответствующие целям бизнеса.
• Принимать обоснованные решения в области цифрового бизнеса и применения ИИ в бизнесе.

Машинное обучение для бизнеса

Цель курса «Машинное обучение для бизнеса» заключается в подготовке специалистов, способных применять методы машинного обучения для решения реальных бизнес-задач. Обучающиеся изучат основные алгоритмы машинного обучения, научатся разрабатывать и обучать модели, а также применять их для прогнозирования, классификации и кластеризации данных. Курс фокусируется на практических аспектах применения машинного обучения в бизнесе, таких как анализ клиентского поведения, оптимизация маркетинговых кампаний, прогнозирование продаж и выявление мошеннических действий.

Методология научных исследований

Дисциплина нацелена на формирования у магистрантов широкого понимания методологии исследований, навыков критического чтения научной литературы и разработки исследовательского инструментария.

Методы и стратегии преподавания

В рамках дисциплины магистрантам предлагаются разнообразные стратегии и инструменты для создания интерактивной и стимулирующей учебной среды. В ходе курса обучающиеся изучают различные активные методы, такие как групповые проекты, ролевые игры, обратная связь и дискуссии, использование технологий и инструментов для интерактивного обучения и пути адаптации их к специфике IT-дисциплин и интеграции практических заданий и проектов в учебный процесс.

Исследовательская практика

Этот модуль предназначен для укрепления научных и сквозных навыков студентов, особенно в отношении научных исследований и общения в среде английского языка. Курсы охватывают несколько областей научных навыков, включая навыки научного общения и презентации, теорию науки, научную методологию и навыки командной работы.

Большие данные и аналитика ИИ

Обучающиеся изучат современные методы сбора, хранения и обработки больших данных, освоят инструменты и технологии для анализа данных, а также научатся строить прогнозные модели и визуализировать результаты анализа. Курс направлен на развитие аналитического мышления и навыков принятия решений на основе данных, что является ключевым требованием для успешной работы в цифровой экономике. Научатся эффективно работать с большими объемами данных, извлекать из них ценную информацию и применять полученные знания для принятия обоснованных бизнес-решений

Исследовательская практика

Этот модуль предназначен для укрепления научных и сквозных навыков студентов, особенно в отношении научных исследований и общения в среде английского языка. Курсы охватывают несколько областей научных навыков, включая навыки научного общения и презентации, теорию науки, научную методологию и навыки командной работы.

Цикл профилирующих дисциплин

Вузовский компонент/Компонент по выбору

Операционное и логистическое управление на основе искусственного интеллекта

Курс направлен на формирование у студентов управленческих компетенций в области оптимизации бизнес-процессов, операционного планирования и логистики с использованием технологий искусственного интеллекта. В рамках дисциплины изучаются методы применения машинного обучения для прогнозирования спроса, управления запасами, планирования ресурсов и повышения эффективности цепочек поставок. Особое внимание уделяется разработке и внедрению интеллектуальных управленческих решений, основанных на анализе данных в режиме реального времени.

Искусственный интеллект и стратегия развития бизнеса

Курс направлен на изучение стратегического использования искусственного интеллекта (ИИ) и бизнес-аналитики для повышения конкурентоспособности компаний. Обучающиеся освоят методы анализа данных, прогнозирования, автоматизации решений и разработки ИИ-стратегий для бизнеса.

Блокчейн технологии в ИИ

Курс направлен на подготовку специалистов, способных интегрировать блокчейн и искусственный интеллект для создания инновационных решений в сфере цифрового бизнеса. Обучающиеся изучат принципы работы блокчейна, его применение в различных отраслях, а также способы сочетания блокчейна с алгоритмами машинного обучения для повышения безопасности, прозрачности и эффективности бизнес-процессов.

Инновации и предпринимательство в области искусственного интеллекта

Курс изучает передовые инновации в сфере искусственного интеллекта (ИИ) и их роль в развитии предпринимательства. Обучающиеся познакомятся с ключевыми технологиями, стратегиями создания ИИ-стартапов, бизнес-моделями и механизмами привлечения инвестиций. Курс сочетает теоретические знания, анализ успешных кейсов и практическую работу над собственными проектами, обучающиеся смогут разрабатывать инновационные ИИ-решения, строить устойчивые бизнес-модели, привлекать инвестиции и управлять ИИ-стартапами.

Этика ИИ и кибербезопасность

Данный курс направлен на формирование у обучающихся целостного представления о взаимосвязи этических, правовых и технологических аспектов разработки и внедрения систем искусственного интеллекта в условиях цифровой трансформации. В рамках модуля осваивают методы обеспечения защиты информационных систем с использованием современных алгоритмов машинного и глубокого обучения. Особое внимание уделяется технологиям интеллектуального анализа угроз, обнаружения и предотвращения кибератак, а также проектированию адаптивных систем безопасности, способных эффективно функционировать в условиях эволюционирующих киберугроз. Вторая часть курса охватывает ключевые вопросы этики и государственного регулирования в области ИИ. Изучаются фундаментальные этические принципы, включая справедливость, транспарентность, подотчётность и недопущение дискриминации, а также анализируются потенциальные социальные последствия широкомасштабного внедрения ИИ. Рассматриваются современные нормативно-правовые подходы к регулированию ИИ как на национальном, так и на международном уровнях. Курс формирует способность к критическому мышлению, междисциплинарному анализу и принятию обоснованных решений в сфере ответственного и безопасного применения технологий искусственного интеллекта.

Научно-исследовательская работа магистранта, включая прохождение стажировки и выполнение магистерского проекта (НИРМ)

Целью НИРМ является развитие способности самостоятельного выполнения научно-исследовательской работы, связанной с решением профессиональных задач, необходимой в дальнейшей научно-профессиональной деятельности магистров-менеджеров и магистров-маркетологов. НИРМ помогает систематизировать, закрепить и расширить теоретические знания, развивать статистические методы в управлении проектами, овладеть элементами самостоятельной исследовательской работы.

Написание и защита магистерской диссертации/проекта

Тезис представляет собой письменную стипендиальную работу, в которой должно быть документально подтверждено, что кандидат самостоятельно способен применять научные и практические методы для обработки сложных задач, взятых из определенных предметных областей, включая не только конкретные отдельные технические детали, но и более широкие последствия. Диссертация объединяет компетенции, полученные в результате исследований, и применяет их к теме диссертации, предпочитаемой в той же компании, что и тематическое исследование, и проект. Он обеспечивает научный анализ и анализ, охватывающий весь спектр образовательной программы и соответствующую научную проблему.

Прохождение профессиональной сертификации от Astana HUB

базовые курсы по искусственному интеллекту в рамках этапа 0 инновационной программы AI-Sana.
курс «Технологии и приложения искусственного интеллекта» на платформе Huawei, Google, Microsoft.