Факультет цифрових технологій та автоматизації виробництва
Постійне посилання на розділhttps://dspace.mipolytech.education/handle/mip/11
Переглянути
11 результатів
Результати пошуку
Документ Управління проєктами та програмами : методичні рекомендації до самостійного вивчення дисципліни для здобувачів за освітньо-професійними програмами другого (магістерського) рівня «Комп’ютерні науки та цифровий інтелект» (спеціальність 122 Комп’ютерні науки) та «Комп’ютерне конструювання мехатронних систем» (спеціальність 133 Галузеве машинобудування)(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2023) Шевченко, Н. Ю.Методичні рекомендації включають завдання для самостійної роботи студентів, стислі теоретичні відомості за темами завдань та перелік посилань на корисні джерела інформації. Рекомендовано для магістрів спеціальностей 122 Комп’ютерні науки та 133 Галузеве машинобудування всіх форм навчання.Документ Візуалізація даних та візуальна аналітика : методичні рекомендації до виконання індивідуальних завдань здобувачів за освітньо-професійними програмами другого (магістерського) рівня всіх спеціальностей(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2023) Шевченко, Н. Ю.Методичні рекомендації включають завдання для виконання, опис критеріїв оцінювання індивідуальних завдань, стислі теоретичні відомості. Рекомендовано для магістрів всіх спеціальностей всіх форм навчання.Документ Візуалізація даних та візуальна аналітика : методичні рекомендації до виконання індивідуальних завдань здобувачів за освітньою-професійними програмами другого (магістерського) рівня «Бізнес-процеси та операційна ефективність» спеціальність 051 Економіка(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2023) Шевченко, Н. Ю.Методичні рекомендації включають завдання для виконання, опис критеріїв оцінювання індивідуальних завдань, стислі теоретичні відомості. Рекомендовано для магістрів спеціальності 051 Економіка всіх форм навчання.Документ Поглиблений курс бізнес-аналізу ІТ проєктів(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2023) Шевченко, Н. Ю.Конспект лекцій містить матеріал для поглибленого вивчення бізнес-аналізу ІТ проєктів: основні поняття бізнес-аналізу, роль бізнес-аналізу в управлінні ІТ проєктами, особливості планування та виконання ІТ проєктів, опис життєвого циклу ІТ проєкту; підходи до проведення збору ідей, виконання аналізу зацікавлених сторін, визначення бізнес-потреб, цілей та формулювання бачення продукту, його результатів; правила документування бізнес та функціональних вимог, проведення валідації вимог, пріоритезація вимог; підходи до побудови дизайну програмного забезпечення як методу опису/візуалізації вимог та інш.Документ Основи системного аналізу : методичні рекомендації до виконання лабораторних робіт і самостійної роботи студентів(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2023) Шевченко, Н. Ю.Методичні вказівки включають завдання до лабораторних робіт за курсом «Основи системного аналізу», стислі теоретичні відомості до кожної роботи, а також приклади виконання. Наведена самостійна робота студентів орієнтована на розширення аспектів застосування системного аналізу при прийнятті управлінських рішень. Для базового занурення в сутність системного аналізу доданий розділ «Теоретична довідка». Рекомендовано для студентів економічних та технічних спеціальностей.Документ Управління інноваційною діяльністю підприємства: концепція та методи прийняття рішень(Інститут економіки промисловості НАН України; Луганський національний університет імені Тараса Шевченка МОН України, 2018) Шевченко, Н. Ю.; Мала, Ю. В.Метою дослідження є формування концептуального підходу до управління інноваційною діяльністю промислового підприємства як багатокрокового процесу прийняття ефективних управлінських рішень.Документ Оцінка пожежного ризику на АЗС: моделювання, аналіз, прийняття рішень(ГО «Академія економічних наук України»; Інститут економіки промисловості НАН України, 2018) Шевченко, Н. Ю.; Верещак, О. О.Метою статті є розробка методичних підходів до оцінки пожежного ризику на автозаправних станціях для своєчасного виявлення можливої загрози та реалізації ефективних заходів щодо зниження рівня ризику.Документ Критичний аналіз алгоритмів визначення характеристик випадкових процесів служби технічної підтримки Інтернет-провайдера(Академія економічних наук України; Інститут економіки промисловості НАН України, 2019) Шевченко, Н. Ю.; Замула, В. В.Метою статті є розробка методичних підходів до вдосконалення управління службою технічної підтримки Інтернет-провайдера та підвищення ефективності діяльності працівників за рахунок розробки інформаційної системи і застосування комплексу математичних методів для служби технічної підтримки Інтернет-провайдера.Документ Fuzzy formalization and automation of the process of special academic scholarship distribution in higher educational institutions(Інститут цифровізації освіти НАПН України; ДВНЗ «Університет менеджменту освіти» НАПН України; Інститут модернізації, 2019) Nechvoloda, L.; Shevchenko, N. Yu.; Шевченко, Н. Ю.; Нечволода, Л.The article deals with the vital task of efficient distribution of the scholarship fund during the formation of the budgetary policy at higher educational institutions of Ukraine. The practice of distribution of the scholarship fund of higher educational institutions is analyzed, the existing forms of awarding scholarships to Ukraine’s university students are described. The necessity of taking into account students’ educational and extracurricular achievements, as well as motivational educational factors, during assignment of scholarships was determined, while providing desubjectization of the process of awarding scholarships itself. An idea of the peculiarities of the scholarship fund distribution is represented on the example of the Donbass State Engineering Academy (DSEA). The process of making decisions on the appointment of special scholarships under the conditions of ambiguity of qualitative and quantitative evaluation criteria is considered. The formalization of the distribution process of academic scholarships using the fuzzy sets theory is given. Scholarships are presented in the form of alternative situations, eachof which has its own rating value of a potential candidate for a scholarship. The factors influencing the choice of the candidate include academic progress, results of public and scientific activities. The linguistic variables defined on the five-level term-set are determined for each given factor. Trapezoidal membership functions are used for describing the linguistic variables. The results of approbation of the proposed methodology are represented on the example of Intelligent decision support systems department of the DSEA. The fuzzy classification of factors and the folding of the classification levels obtained into the general rating assessment of the candidates as an average weighted for all the indicators involved in the assessment and for all qualitative levels of these indicators were made. The list of candidates for receiving of scholarships according to the procedure proposed by the authors was formed as an example for the Intelligent decision support systems department of the DSEA. The machine-assisted realization of the methodology of special academic scholarships distribution was carried out in the form of a software modulus of the department web-system.Документ Modeling the impact of University students research work on the results of their final certification(IOP Publishing, 2020) Melnykov, A.; Shevchenko, N. Yu.; Isakova, Ye.; Bobkova, E.; Шевченко, Н. Ю.The problem of the quality of education is formulated as the central problem of the educational process of the higher education institution. It is emphasized that the final certification is an integral indicator that takes into account all the knowledge and skills acquired during the period of study in various disciplines and other "activities", one of which research work of students (NIRS) is. The task of predicting the influence of students' research activities on the results of their final certification is formulated. Methods of linear multifactor regression and artificial neural networks as a possible mathematical toolkit for predicting are described. It is shown that the best predicting result is provided by the method of artificial neural networks with a perceptron architecture with 8 input factors and two hidden layers with 5 neurons in each. It is indicated that the proposed approach to predicting can be applied when planning the department's activities, for example, when correcting the curriculum of specialties, syllabuses of scientific disciplines, while adjusting the department's management strategy regarding the interaction of students with academic supervisors.