- •1.Основные понятия ит. Кит
- •2. Программные и аппаратные средства кит. Перспективы и направления развития кит.
- •4.Основы прогнозирования. Аппроксимация. Среднеквадратическое отклонение.
- •3. Математические модели решения экономических задач. Целевые функции, ограничения. Методы оптимизации.
- •12.Ска Maple. Отыскание оптимума. Симплекс-метод.
- •5.Стандартные функции прогнозирования в excel. Линейная аппроксимация.
- •6. Стандартные функции прогнозирования в Excel. Экспоненциальная аппроксимация
- •7.Анализ и решение задач межотраслевого баланса в Excel.
- •11.Ска Maple. Исследование функций. Минимум и максимум.
- •15.Ска Maple. Линейная алгебра. Решение линейных уравнений.
- •19.Ска Maple. Статистика. Модули библиотеки.
- •20.Ска Maple. Статистика. Корреляция, аппроксимация.
- •21.Ска Maple. Статистика. Описательные характеристики.
- •13.Ска Maple. Библиотека Optimization.
- •17.Анализ и решение задач оптимизации плана производства в Maple.
- •14.Ска Maple. Линейная алгебра. Матричные операции.
- •24.Компьютерные сети. Топология сетей.
- •22.Ска Maple. Финансовые функции.
- •23.Компьютерные сети. Основные виды и их характеристики.
- •25.Компьютерные сети. Адресация в сетях.
- •26.Технологии доступа в Internet.
- •27.Internet/Intranet – технологии. Протоколы tcp/ip.
- •28.Internet/Intranet – технологии. Электронные сервисы.
- •52.Html. Тэги для ввода информации.
- •29.Internet/Intranet – технологии. Url. Доменные адреса верхнего уровня.
- •30.Internet/Intranet – технологии. Служба доменных имен.
- •31.Internet/Intranet – технологии. Характеристики и особенности современных web-браузеров.
- •32.Тенденции развития Internet.
- •55.Css. Формат записи.
- •36.Геоинформационные системы.
- •39.Реинжиниринг бизнес-процессов. Основные этапы реинжиниринга.
- •10.Ска Maple. Исследование функций. Экстремум.
- •46.Html. Нумерованные списки.
- •44.Html. Структура документа. Стилевое оформление документов.
- •47.Html. Ненумерованные списки.
- •60.Искусственный интеллект. Нейросети.
- •61.Поисковые машины в Internet. Принципы организации поисковых систем.
- •48.Html. Гипертекстовые ссылки.
- •57.Искусственный интеллект. Основные понятия.
- •58.Искусственный интеллект. Модели представления знаний.
- •50.Html. Таблицы. Основные тэги.
- •51.Html. Интерактивные формы. Основной тэг.
- •35.Понятие бизнес-моделей b2b, b2c.
- •62.Особенности русскоязычных поисковых систем.
- •63.Специализированные программы для статистического анализа.
- •59.Искусственный интеллект. Экспертные системы.
- •64.Специализированные программы для специальности.
- •9.Анализ и решение задач оптимизации плана транспортных перевозок в Excel.
- •43.Html. Назначение. Основные тэги.
- •49.Html. Рисунки. Карты.
- •45.Html. Тэги заголовка, параграфа, предварительного форматирования, разрыва строки.
- •41.Информационные технологии и реинжиниринг бизнес-процессов.
- •53.Css. Назначение и основные понятия.
- •54.Css. Правила описания различных вариантов использования таблиц каскадных стилей.
- •33.Стандарты интеграции систем (mrp, mrp II).
- •34.Стандарты интеграции систем (erp, crm, csrp).
62.Особенности русскоязычных поисковых систем.
Яндекс - самая динамичная поисковая система русского Интернета. Уникальная компания, которой удалось не только создать крупнейшую в Рунете систему, но и захватить лидирующее положение на рынке Рунета. Рамблер – древнейшая российская поисковая система. Она берет свое начало в далеком 1996-м году, когда весь русскоязычный Интернет находился в стадии зарождения. К сожалению, алгоритмы заложенные в этот поисковик, тяжело поддаются изменениям, а так называемые «апдейты» (пересчеты результатов выдачи) происходят в системе достаточно редко — несколько раз в год. Это одна из причин, почему продвижение сайтов в Рамблере обычно не приносит быстрых результатов.
63.Специализированные программы для статистического анализа.
VSTAT - Программа статистического анализа данных. Позволяет осуществлять большое количество расчетов больших объемов данных за короткое время, что делает ее удобным средством для решения практических задач. Программа STATISTICA имеет модульную структуру, то есть состоит из модулей, каждый из которых используется для решения своего конкретного класса задач. При загрузке пакета программ STATISTICA и при создании нового файла появляется электронная таблица, в которой столбцы являются переменными, а строки – наблюдениями. Удобство введения данных в программе STATISTICA обусловлено тем, что файл таблицы похож на аналогичный из программы Excel. отличие от программы STATISTICA в Eviews прежде, чем ввести данные, необходимо задать их формат, далее создать объект типа ряд, задать количество переменных и количество наблюдений. Пакет Eviews позволяет работать с восьмью типами данных (годовые, полугодовые, квартальные, месячные, недельные (5 дней), недельные (7 дней), ежедневные и недатированные наблюдения). Процедура ввода и описания данных в приложении Eviews сложнее, чем в STATISTICA, и поэтому предпочтительнее импортировать данные из других приложений. Программа позволяет работать с данными заимствованными из таких программ как: MS Access, Gauss, ODBS, SAS, SPSS, MS Excel, Stata, ACSII, HTML.
59.Искусственный интеллект. Экспертные системы.
ЭС – это программные средства, которые используют знания и процедуры вывода для решения задач, трудных для человека. Структура ЭС: 1)рабочая память (РП) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, решаемой в данный момент задачи; 2)база знаний (БЗ) предназначена для хранения долгосрочных данных о рассматриваемой области и правил преобразования этих данных; 3)решатель на основании исходных данных из РП и знаний из БЗ формирует последовательность правил, приводящих к решению задач; 4) объяснительный компонент (ОК) объясняет как система получила решение задачи и какие правила она при этом использовала; 5)компонент приобретения знаний (КПЗ) автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями; 6) диалоговый компонент (ДК) ориентирован на организацию удобного интерфейса, используемого для решения задач и приобретения знаний. ЭС делятся на: малые ЭС, ориентированы на БД Access, MS SQL, Dbase; средние, поддерживают Oracle, среды программирования Delphi, Visual Basic, используют ОС типа Unix; большие, ориентированны на Oracle, Sybase, Informix, используют язык логического программирования ПРОЛОГ. ЭС классифицируются: по типам решаемых задач - диагностика, проектирование, прогноз, планирование, обучение; по характеристикам задач – структурированные, неструктурированные, достоверные, с вероятностью достоверности; по внутренней структуре - фреймовые (представляющие классы знаний), использующие предикаты (т.е. отношения между знаниями), семантические сети, на основе правил алгебры-логики и нечетких множеств.