Кафедра «Финансы и кредит»
1 апреля 2002 года на базе кафедры «Экономика и менеджмент» в связи с потребностями рынка в профессионалах специальностей «Финансы и кредит» и «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» был образован цикл «Финансы и бухгалтерский учет». К тому времени на кафедре обучались студенты первых двух курсов специальности «Финансы и кредит» в количестве 153 человек. В 2004 году цикл был преобразован в кафедру «Финансы и бухгалтерский учет». В 2008 году кафедра была разделена на 2 отдельные кафедры – «Финансы и кредит» и «Бухгалтерский учет, анализ и аудит».
Цель учебного процесса на кафедре – формирование у будущих специалистов современных фундаментальных знаний в области теории управления финансами организации (предприятия), раскрытие основ взаимодействия теории и практики управления финансами, содержания их традиционных и специальных функций, роли и значения в современных рыночных отношениях.
В 2022 году кафедра начнет набор на образовательную программу магистратуры «Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере».
В 2021 году университет принял участие в проекте «Образовательные программы в сфере искусственного интеллекта». Проект поддержан Министерством науки и высшего образования РФ в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
Программа ориентирована на тех, кто имеет образование в области информационных технологий, инженерных, математических, естественнонаучных и экономических направлений.
Программа «Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере» ориентирована на подготовку кадров, готовых к использованию сквозных технологий искусственного интеллекта в деятельности организаций финансово-кредитной сферы. В процессе обучения студентов научат осуществлять сбор, обработку, анализ и систематизацию больших данных, выбирать методы и средства решения задач исследования с использованием технологий и методов искусственного интеллекта, осуществлять руководство созданием комплексных систем искусственного интеллекта с применением новых методов и алгоритмов машинного обучения, решать прикладные задачи и реализовывать проекты в области сквозной цифровой технологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений» со стороны заказчика.
Преимущества магистерской программы «Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере»:
1. Обучение, основанное на опыте: гостевые спикеры, практическая направленность программы (разбор прикладных задач, связанных с анализом данных, которые возникают в финансово-кредитных организациях).
2. Сочетание фундаментальной подготовки в области машинного обучения, программирования и анализа больших данных, развития навыков системного мышления и формирования универсальных банковских и бизнес-компетенций.
3. Вовлечение в образовательный процесс ведущих преподавателей, предпринимателей и экспертов в области цифровой экономики и технологического развития и банковской деятельности.
4. Индивидуальные траектории подготовки для «аналитиков» (создателей математических моделей и методов) и «технологических предпринимателей» (создателей стартапов в сфере искусственного интеллекта и анализа данных).
5. Проектная работа, нацеленная на решение прикладных задач по анализу данных и реализацию конкретных бизнес-идей для широкого спектра прикладных областей.
Уникальность программы: Сочетание технических компетенций, в том числе программирования, алгоритмов и математических методов машинного обучения, и экономических компетенций, в том числе основ технологического предпринимательства.
Прикладная направленность магистерской программы предполагает возможность карьеры на позициях специалистов по анализу данных (DataScientist) в структурах государственного управления, производственном, логистическом, финансовом и коммерческом секторе, IT-компаниях. Выпускники программы могут быть также востребованы в роли системных аналитиков и менеджеров по управлению данными.
Перечень образовательных программ магистратуры в сфере искусственного интеллекта, разработанных Ульяновским государственным техническим университетом, с указанием ссылок на размещение компонентов ОПОП
Цель учебного процесса на кафедре – формирование у будущих специалистов современных фундаментальных знаний в области теории управления финансами организации (предприятия), раскрытие основ взаимодействия теории и практики управления финансами, содержания их традиционных и специальных функций, роли и значения в современных рыночных отношениях.
В 2022 году кафедра начнет набор на образовательную программу магистратуры «Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере».
В 2021 году университет принял участие в проекте «Образовательные программы в сфере искусственного интеллекта». Проект поддержан Министерством науки и высшего образования РФ в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
Программа ориентирована на тех, кто имеет образование в области информационных технологий, инженерных, математических, естественнонаучных и экономических направлений.
Программа «Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере» ориентирована на подготовку кадров, готовых к использованию сквозных технологий искусственного интеллекта в деятельности организаций финансово-кредитной сферы. В процессе обучения студентов научат осуществлять сбор, обработку, анализ и систематизацию больших данных, выбирать методы и средства решения задач исследования с использованием технологий и методов искусственного интеллекта, осуществлять руководство созданием комплексных систем искусственного интеллекта с применением новых методов и алгоритмов машинного обучения, решать прикладные задачи и реализовывать проекты в области сквозной цифровой технологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений» со стороны заказчика.
Преимущества магистерской программы «Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере»:
1. Обучение, основанное на опыте: гостевые спикеры, практическая направленность программы (разбор прикладных задач, связанных с анализом данных, которые возникают в финансово-кредитных организациях).
2. Сочетание фундаментальной подготовки в области машинного обучения, программирования и анализа больших данных, развития навыков системного мышления и формирования универсальных банковских и бизнес-компетенций.
3. Вовлечение в образовательный процесс ведущих преподавателей, предпринимателей и экспертов в области цифровой экономики и технологического развития и банковской деятельности.
4. Индивидуальные траектории подготовки для «аналитиков» (создателей математических моделей и методов) и «технологических предпринимателей» (создателей стартапов в сфере искусственного интеллекта и анализа данных).
5. Проектная работа, нацеленная на решение прикладных задач по анализу данных и реализацию конкретных бизнес-идей для широкого спектра прикладных областей.
Уникальность программы: Сочетание технических компетенций, в том числе программирования, алгоритмов и математических методов машинного обучения, и экономических компетенций, в том числе основ технологического предпринимательства.
Прикладная направленность магистерской программы предполагает возможность карьеры на позициях специалистов по анализу данных (DataScientist) в структурах государственного управления, производственном, логистическом, финансовом и коммерческом секторе, IT-компаниях. Выпускники программы могут быть также востребованы в роли системных аналитиков и менеджеров по управлению данными.
Перечень образовательных программ магистратуры в сфере искусственного интеллекта, разработанных Ульяновским государственным техническим университетом, с указанием ссылок на размещение компонентов ОПОП
Заведующий кафедрой - кандидат экономических наук, доцент Старостина Татьяна Геннадьевна
Финансы и кредит
38.03.01
В рамках подготовки по профилю студенты получают комплекс знаний в области планирования, регулирования, управления и организации финансов, а также их контролем, денежно-кредитной и фискальной политики на микро- и макроуровнях, анализа финансового состояния компании, направлений увеличения доходности и стоимости бизнеса, минимизации затрат и рисков, удовлетворения потребности рынка в предоставлении качественных финансовых услуг.
Банковское дело и фондовые рынки
38.03.01
Программа ориентирована на освоение теоретических знаний и получение практических навыков в области взаимодействия банковского сектора с государственными и муниципальными органами, предприятиями и организациями различных отраслей и форм собственности, банковского и страхового дела, денежного обращения, рынка ценных бумаг, валютного рынка, товарного рынка, денежного рынка.
Управление финансами в коммерческой организации
38.04.08
Программа позволит магистрам обрести следующие навыки: анализа и оценки направлений развития денежно-кредитных и финансовых институтов и рынков; анализа финансово-экономических показателей, характеризующих деятельность организаций различных организационно-правовых форм; оценки финансовой и экономической эффективности предложенных проектов; подготовки проектных заданий, проектов и программ; составления бюджетов и финансовых планов коммерческих и некоммерческих организаций; управления движением денежных потоков; идентификации и оценки рисков при принятии финансовых решений, разработки мероприятий по их минимизации.
Искусственный интеллект и анализ больших данных в банковской сфере
38.04.01
Программа ориентирована на использование сквозных технологий искусственного интеллекта в деятельности организаций финансово-кредитной сферы. Студентов научат осуществлять сбор, обработку, анализ и систематизацию больших данных, выбирать методы и средства решения задач исследования с использованием технологий и методов искусственного интеллекта, осуществлять руководство созданием комплексных систем искусственного интеллекта с применением новых методов и алгоритмов машинного обучения, решать прикладные задачи и реализовывать проекты в области сквозной цифровой технологии «Рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений» со стороны заказчика.
Экономика
38.06.01
Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности)
08.00.05
Направления научных исследований
1. Разработка комплекса теоретических и практических направлений по формированию финансового потенциала предприятий
2. Определение оптимального состава и структуры источников функционирования предприятий региона
3. Формирование направлений поддержки и развития инвестиционной привлекательности региона
