- •Экономика
- •Вопрос 1. Собственность как экономическая категория. Формы собственности
- •Вопрос 2. Рынок как форма организации и функционирования экономических отношений хозяйствующих субъектов.
- •Вопрос 3. Конкуренция: понятие, виды конкуренции
- •Вопрос 4. Теория спроса и теория предложения
- •Вопрос 5. Макроэкономические показатели и их измерение
- •Вопрос 6. Экономический цикл и его фазы
- •Вычислительные системы, сети и телекоммуникации
- •Вопрос 7. Классификация эвм по различным признакам: по быстродействию, по месту и роли в компьютерной сети.
- •Вопрос 8. Общие принципы построения современных эвм. Классическая структура эвм Дж. Фон Неймана.
- •Вопрос 9. Функциональная и структурная организация современных эвм. Центральные и периферийные устройства эвм, состав и характеристика.
- •Вопрос 10. Классификация вычислительных сетей по различным признакам. Модель взаимодействия открытых систем: структура, назначение уровней.
- •Вопрос 11. Структура и организация функционирования локальных вычислительных сетей: виды локальных вычислительных сетей, базовые технологии.
- •Вопрос 12. Структура и организация функционирования глобальной сети Интернет: система адресации, протоколы, пользовательские технологии работы.
- •Аппаратура для подключения к глобальной сети:
- •Html документ
- •Информационные системы
- •Вопрос 13. Классификация информационных систем (ис).
- •Вопрос 14. Структура представления информационных процессов на логическом уровне и на физическом уровне.
- •Вопрос 15. Архитектура экономических ис в функциональной части и в обеспечивающей части, их связи с уровнями принятия решений.
- •Вопрос 16. Современные тенденции развития автоматизации производства и управления.
- •Вопрос 17. Системный подход к изучению сложных экономических систем, роль управления и информации при функционировании сложных экономических систем.
- •Базы данных
- •Вопрос 18. Этапы проектирования баз данных. Инфологическое моделирование. Даталогическое моделирование. Физическое проектирование баз данных.
- •Вопрос 19. Язык структурированных запросов sql: история развития языка sql, основные категории команд языка sql, типы данных.
- •Вопрос 20. Проектирование баз данных на основе принципов нормализации: нормальные формы 1нф, 2нф, 3нф.
- •Вопрос 21. Проектирование реляционных баз данных с использованием er-диаграмм: понятия сущность, атрибут, три типа связей и получение реляционной схемы из er-диаграмм.
- •Вопрос 22. Основные понятия реляционной модели данных и их определения. Принципы поддержки целостности в реляционной модели данных.
- •Вопрос 23. Манипулирование данными в реляционной модели: операции объединения, пересечения, соединения, деления, взятия разности и проекции реляционной алгебры.
- •Высокоуровневые методы информатики и программирования
- •Вопрос 24. Сущность объектно-ориентированного подхода к проектированию программного обеспечения. Классы и объекты. Инкапсуляция, наследование и полиморфизм.
- •Вопрос 26. Библиотека mfc: иерархия классов, графический интерфейс, стандартные элементы управления.
- •Иерархия классов mfc
- •Основные классы
- •Стандартные элементы управления
- •Операционные системы, среды и оболочки
- •Вопрос 27. Назначение операционных систем, функциональные компоненты операционных систем.
- •Вопрос 28. Архитектура операционной системы, универсальные подходы к разработке архитектуры.
- •Вопрос 29. Сетевые операционные системы, структура сетевой операционной системы. Требования, предъявляемые к сетевым операционным системам.
- •Вопрос 30. Классификация угроз безопасности информационных систем. Системный подход к обеспечению безопасности. Базовые технологии безопасности.
- •Информационные технологии
- •Вопрос 31. Эволюция информационных технологий (ит), современные ит и их роль в развитии общества.
- •Вопрос 32. Классификация информационных технологий. Особенности каждого класса ит.
- •Вопрос 33. Информационные технологии конечного пользователя. Автоматизированное рабочее место (арм) специалиста: классификация, виды обеспечения арм.
- •Вопрос 34. Пользовательский интерфейс и его виды. Принципы построения пользовательского интерфейса, критерии качества интерфейса.
- •1. Золотое сечение
- •2. Кошелек Миллера
- •Математическая экономика Вопрос 35. Оценивание процентной ставки. Эффективная процентная ставка
- •Наращивание простых процентов
- •Наращивание сложных процентов
- •Номинальная процентная ставка
- •Эффективная процентная ставка
- •Вопрос 36. Кредитные расчеты. Детерменированные постоянные и возрастающие ренты
- •Расходы по обслуживанию долга
- •Наращенная и современная величины ренты
- •Вопрос 37. Модель оптимизации рискового и безрискового портфелей ценных бумаг
- •Модель Марковица минимального риска
- •Портфель Тобина минимального риска
- •Вопрос 38. Симплексный метод решения задач линейного программирования
- •Вопрос 39. Транспортная задача: постановка, составление начального опорного плана, метод решения
- •1.1. Постановка и типы транспортных задач
- •1.2. Методы построения начального опорного решения
- •1.2.1. Метод северо-западного угла
- •1.2.2. Метод минимального элемента (минимальной стоимости)
- •Имитационное моделирование экономических процессов
- •Вопрос 40. Сущность имитационного моделирования. Технологические этапы создания и использования имитационных моделей.
- •Разработка концептуального описания.
- •Формализация имитационной модели.
- •Испытание и исследование модели, проверка модели.
- •Вопрос 42. Имитационное моделирование экономических процессов в виде систем массового обслуживания (смо).
- •Вопрос 43. Методы испытания и исследования свойств имитационных моделей.
- •Теория экономических информационных систем
- •Вопрос 44. Классификация эис
- •Вопрос 45. Модели жизненного цикла экономических информационных систем.
- •Вопрос 46. Предметная область экономической информационной системы.
- •Вопрос 47. Информационные конструкции в экономике (документы, экономические показатели, реквизиты).
- •Проектирование информационных систем
- •48. Общая схема проектирования информационных систем.
- •49. Методы проектирования и этапы создания ис.
- •50. Методология функционального моделирования. Состав функциональной модели, иерархия диаграмм, типы связей между функциями.
- •51. Моделирование потоков данных. Иерархия диаграмм потоков данных. Основные компоненты диаграмм потоков данных.
- •52. Применение объектно-ориентированного подхода к анализу и проектированию ис. Основополагающие принципы объектно-ориентированного подхода. Методология объектно-ориентированного анализа.
- •Интеллектуальные информационные системы
- •Вопрос 53. Нечеткие множества, нечеткие отношения и операции над ними.
- •Вопрос 54. Нечеткий логический вывод: база нечетких правил, введение нечеткости, нечеткая импликация, композиция, приведение к четкости; алгоритм Мамдани.
- •Вопрос 55. Технология Data Mining; стандартные виды выявляемых закономерностей; ключевые компоненты; деревья решений; нейронные сети; генетические алгоритмы.
- •Вопрос 56. Генетические алгоритмы; основные генетические операторы.
- •Вопрос 57. Структура и принцип работы экспертных систем.
- •Сетевая экономика
- •Вопрос 58. Принципы сетевой экономики:
- •Вопрос 59. Основные секторы информационного рынка: информация, информационные ресурсы и средства обработки информации.
- •Вопрос 60. Информационные технологии сетевой экономики: базовые технологии Интернета, технология «клиент-сервер», case-технологии, гис-технологии.
- •Вопрос 61. Цены на информационном рынке и их разновидности.
- •Вопрос 62. Провайдерские фирмы сетевой экономики: организационно-правовые формы, классификация, виды деятельности, организационная структура.
- •Вопрос 63. Общая характеристика и структура электронной коммерции
- •Предметно-ориентированные экономические информационные системы
- •Вопрос 64. Особенности характеристик экономических информационных систем (эис) предприятий и промышленных объединений, их функций и структур.
- •Вопрос 65. Особенности организации автоматизированного решения задач бухгалтерского учета, обобщенная модель автоматизации бухгалтерского учета предприятия.
- •Вопрос 66. Особенности организации автоматизированного решения задач в налоговых службах.
- •Вопрос 67. Организация автоматизированного решения задач в страховых компаниях.
- •Вопрос 68. Организация автоматизированного решения задач в банках и особенности эис обработки банковской информации.
- •Бухгалтерские информационные системы
- •69. Классификация информационных систем бухгалтерского учета по способу построения. Информационные системы бухгалтерского учета для крупных и малых предприятий.
- •70. Организация хранения записей о хозяйственных операциях в информационных системах бухгалтерского учета.
- •71. Отчетность в информационных системах бухгалтерского учета. Завершение отчетного периода и формирование отчетности в информационных системах бухгалтерского учета.
- •72. Система «1с: Предприятие» как совокупность механизмов манипулирования различными типами объектов предметной области.
- •Информационные системы финансового анализа
- •73. Основные принципы и направления автоматизации финансового анализа. Этапы проведения финансового анализа, автоматизация аналитических процедур.
- •74. Анализ платежеспособности организации, ликвидности баланса по абсолютным показателям. Возможности автоматизации анализа платежеспособности организации.
- •75. Реализация решений в области финансового анализа различных российских разработчиков. Сравнительный анализ программных продуктов.
- •76. Прогнозный финансовый анализ. Место и роль финансового анализа в процессе бизнес-планирования.
Вопрос 55. Технология Data Mining; стандартные виды выявляемых закономерностей; ключевые компоненты; деревья решений; нейронные сети; генетические алгоритмы.
Data Mining переводится как "добыча" или "раскопка данных". Нередко рядом с Data Mining встречаются слова "обнаружение знаний в базах данных" (knowledge discovery in databases) и "интеллектуальный анализ данных". Их можно считать синонимами Data Mining.
В основу современной технологии Data Mining (discovery-driven data mining) положена концепция шаблонов (паттернов), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Эти шаблоны представляют собой закономерности, свойственные подвыборкам данных, которые могут быть компактно выражены в понятной человеку форме. Поиск шаблонов производится методами, не ограниченными рамками априорных предположений о структуре выборке и виде распределений значений анализируемых показателей.
Выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые позволяют выявлять методы Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование.
Ассоциация имеет место в том случае, если несколько событий связаны друг с другом. Например, исследование, проведенное в супермаркете, может показать, что 65% купивших кукурузные чипсы берут также и "кока-колу", а при наличии скидки за такой комплект "колу" приобретают в 85% случаев. Располагая сведениями о подобной ассоциации, менеджерам легко оценить, насколько действенна предоставляемая скидка.
Если существует цепочка связанных во времени событий, то говорят о последовательности. Так, например, после покупки дома в 45% случаев в течение месяца приобретается и новая кухонная плита, а в пределах двух недель 60% новоселов обзаводятся холодильником.
С помощью классификации выявляются признаки, характеризующие группу, к которой принадлежит тот или иной объект. Это делается посредством анализа уже классифицированных объектов и формулирования некоторого набора правил.
Кластеризация отличается от классификации тем, что сами группы заранее не заданы. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных.
Основой для всевозможных систем прогнозирования служит историческая информация, хранящаяся в БД в виде временных рядов. Если удается построить найти шаблоны, адекватно отражающие динамику поведения целевых показателей, есть вероятность, что с их помощью можно предсказать и поведение системы в будущем.
Деревья решения являются одним из наиболее популярных подходов к решению задач Data Mining. Они создают иерархическую структуру классифицирующих правил типа "ЕСЛИ... ТО..." (if-then), имеющую вид дерева. Для принятия решения, к какому классу отнести некоторый объект или ситуацию, требуется ответить на вопросы, стоящие в узлах этого дерева, начиная с его корня. Вопросы имеют вид "значение параметра A больше x?". Если ответ положительный, осуществляется переход к правому узлу следующего уровня, если отрицательный - то к левому узлу; затем снова следует вопрос, связанный с соответствующим узлом.
Нейронные сети - Это большой класс систем, архитектура которых имеет аналогию (как теперь известно, довольно слабую) с построением нервной ткани из нейронов. В одной из наиболее распространенных архитектур, многослойном перцептроне с обратным распространением ошибки, имитируется работа нейронов в составе иерархической сети, где каждый нейрон более высокого уровня соединен своими входами с выходами нейронов нижележащего слоя. На нейроны самого нижнего слоя подаются значения входных параметров, на основе которых нужно принимать какие-то решения, прогнозировать развитие ситуации и т. д. Эти значения рассматриваются как сигналы, передающиеся в следующий слой, ослабляясь или усиливаясь в зависимости от числовых значений (весов), приписываемых межнейронным связям. В результате на выходе нейрона самого верхнего слоя вырабатывается некоторое значение, которое рассматривается как ответ - реакция всей сети на введенные значения входных параметров.
Первый шаг при построении генетических алгоритмов - это кодировка исходных логических закономерностей в базе данных, которые именуют хромосомами, а весь набор таких закономерностей называют популяцией хромосом. Далее для реализации концепции отбора вводится способ сопоставления различных хромосом. Популяция обрабатывается с помощью процедур репродукции, изменчивости (мутаций), генетической композиции. Эти процедуры имитируют биологические процессы. В ходе работы процедур на каждой стадии эволюции получаются популяции со все более совершенными индивидуумами.
Генетические алгоритмы удобны тем, что их легко распараллеливать. Например, можно разбить поколение на несколько групп и работать с каждой из них независимо, обмениваясь время от времени несколькими хромосомами.