Бизнес информатика

Микроэкономика, Макроэкономика, Информационно-коммуникационные технологии, Анализ данных, Теория систем и системный анализ, Экономико-математические методы и модели, Менеджмент, Введение в проектную деятельность, Управление проектами, Бухгалтерский учет и экономический анализ, Институциональная экономика.

Алгоритмизация и программирование в базах данных, Имитационное моделирование, Анализ и моделирование бизнес-процессов, Методы и инструменты бизнес-анализа, Прикладная эконометрика, Машинное обучение, Анализ данных в R и Python, Теория риска и моделирование рисковых ситуаций, Инструменты Data Science, Разработка Web-приложений и др.

Экономический факультет более 40 лет ведет подготовку специалистов в области экономической аналитики. По направлению 38.03.05 Бизнес-информатика мы готовим бизнес-аналитиков, т.е. экономистов, которые разбираются в процессах, экономике, финансах, организационном развитии и помогают компаниям решать стратегические задачи. Специалисты призваны оптимизировать бизнес-процессы, разработать стратегию развития или запустить новый бизнес в другой стране. Профессия бизнес-аналитик относится к перспективным и высокооплачиваемым. Ее представители пользуются спросом в крупных компаниях, ведущих деятельность в различных сферах. Такие специалисты присутствует в штате банковских учреждений, фирм, занимающихся строительными работами, консалтингом и торговлей, IT-компаний, предприятий добывающей промышленности и др. Задачей бизнес-аналитика является выявление наиболее перспективных направлений развития компании

Программа основана на сочетании классических и инновационных подходов к обучению: лекции, практические занятия, проектная деятельность, в том числе в SfeduNet, мастер-классы партнеров программы, конференции, доступ к онлайн курсам ведущих ВУЗов, участие в грантах, летние и зимние школы в России и за рубежом, семестровые стажировки в ВУЗах Германии, Австрии, Венгрии, Кореи, Китая и др. Студенты программы смогут принимать участие в деятельности научного общества студентов и аспирантов экономического факультета ЮФУ «Ростовская университетская экономическая инициатива», что позволит им: узнать альтернативные точки зрения на интересующую проблему, познакомиться с различными научными теориями, усовершенствовать методы своего исследования, высказать свои мысли научным языком, развить способность отстаивать свою точку зрения. Обучающиеся на направлении получат возможность изучить современный аналитический инструментарий бизнес-аналитики: R, Python, SNN и др., участвовать в хакатонах по аналитике данных New Data Tech, по проектированию интернета вещей «i.IoT38», INDUSTRY.

Перспективные пути дальнейшего развития выпускников бакалавриата по направлению 38.03.05 Бизнес-информатика: Академический – исследовательская магистратура интегрированного типа, участие в грантах, в дальнейшем обучение в аспирантуре и защита диссертации, в том числе в диссертационных советах, открытых на экономическим факультете. Практико-ориентированный – получение профессионального опыта, обучение на прикладных магистерских программах, а затем практическая деятельность с возможностью карьерного продвижения. Предпринимательский – получение профессионального опыта, организация собственного бизнеса, в том числе на основе разработанных в период обучения Startup-проектов.

Основной целью образовательной деятельности экономического факультета является профессиональная подготовка бакалавров, отвечающая мировым стандартам качества экономического образования и соответствующая вызовам мирового социально-экономического развития, позволяющая сформировать профессиональные компетенции выпускников в соответствии с требованиями образовательных и профессиональных стандартов, повышающая уровень их востребованности на рынке труда и способствующая развитию гармоничной социально-ответственной личности. В соответствии с этим реализация программы бакалавриата по направлению 38.03.05 Бизнес-информатика предполагает наряду с фундаментальной экономической подготовкой сформировать компетенции в области аналитики Больших данных на основе инструментов Data Science (R, Python, Neural Networks)