Готовые дипломные работы, курсовые, контрольные и рефераты по
информатике, информационным технологиям

Введение 3
Глава 1. Теоретическая часть 6
1.1. Понятие информационной безопасности 6
1.1.1. Цели и задачи защиты информации 8
1.1.2. Конфиденциальная информация 11
1.2. Угрозы информационной безопасности 13
1.3. Компьютерные вирусы и их классификация 14
Глава 2. Практическая часть 19
Заключение 29
Список литературы 30

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты в сфере защиты информационных систем 5
1.1. Основные понятия, классификация и структура информационных систем 5
1.2. Обеспечение безопасности информационных систем в качестве объектов критической информационной инфраструктуры 15
1.3. Нормативно-правовое обеспечение информационной безопасности информационных систем как объектов критической информационной инфраструктуры 20
Глава 2. Исследование требований защиты информационной системы в автоматизированной системе управления техническим процессом 24
2.1. Определение уровня защиты информационных систем критической информационной инфраструктуры 24
2.2. Общие требования защите к автоматизированной системе управления технологическими процессами 25
2.3. Разработка защиты автоматизированной системы управления технологическими процессами 29
Глава 3. Разработка плана защиты на примере системы защиты информации автоматизированной системы управления техническим процессом в организации ООО «Газпром Трансгаз Югорск» 34
3.1. Информация об организации 34
3.2. Разработка требований по защите автоматизированной системы управления техническим процессом 34
3.3. Реализация мер защиты в организации 49
Заключение 65
Список литературы 66

Введение 3
Глава 1. Теоретическая часть 4
1.1. Обзор организации 4
1.2. Жизненный цикл программного обеспечения в организации 5
1.3. Анализ угроз 8
1.4. Кража интеллектуальной собственности 9
1.5. Понятие нелегитимного доступа 12
Выводы по первой главе 14
Глава 2. Практическая часть 15
2.1. Организационно-правовая защита. Разработка положения о коммерческой тайне 16
2.2. Программно-аппаратная защита 18
2.2.1. Облачная система резервного копирования 19
2.2.2. Система контроля версий 22
2.2.3. Создание проекта в системе контроля версий 26
2.3. Выбор способа защиты разрабатываемых программных продуктов методом экспертных оценок 27
2.4. Сравнение существующих систем 30
2.5. Программное обеспечение 30
2.5.1. Проектирование ПО 31
2.5.2. HardwareID 34
2.5.3. Реализация ПО 35
2.5.4. Требования к системе 38
2.5.5. Руководство администратора 39
2.5.6. Основные модули программного продукта 39
Глава 3. Экономическая эффективность 41
3.1. Расчет времени на создание программного продукта 41
3.2. Расчет заработной платы исполнителя работ по созданию программного продукта 45
3.3. Расчет начислений на заработную плату 46
3.4. Расчет расходов на содержание и эксплуатацию ПЭВМ во время разработки 46
3.4.1. Расчет заработной платы обслуживающего персонала 46
3.4.2. Расчет затрат на электроэнергию 47
3.4.3. Расчет амортизационных отчислений 48
3.4.4. Расчет расходов на содержание и эксплуатацию ПЭВМ 49
3.5. Расчет себестоимости программного продукта 49
3.6. Расчет экономической эффективности разработки 50
3.7. Расчет экономической эффективности внедрения средств защиты информации 50
Выводы по третьей главе 52
Глава 4. Эргономика рабочего места 53
Заключение 59
Список литературы 60
Приложения 62

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты обеспечения информационной безопасности в среднем и малом бизнесе 7
1.1. Понятие информационной безопасности 7
1.2. Нормативно-правовые аспекты информационной безопасности 8
1.3. Анализ актуальных киберугроз для среднего и малого бизнеса. 13
Глава 2. Технологии минимизации киберугроз в среднем и малом бизнесе 18
2.1. Методика составления списка опасных сайтов 18
2.2. Анализ аппаратных средств защиты от киберугроз для малого и среднего бизнеса 21
2.3. Анализ программных средств защиты от киберугроз для малого и среднего бизнеса 23
Глава 3. Практические аспекты защиты от киберугроз для среднего и малого бизнеса с использованием программно-аппаратных средств Timex и Router OS 24
3.1. Описание программно-апаратных средств Timex и Router OS 24
3.1.1. Описание системы Timex. 26
3.1.2. Описание системы Router OS 29
3.2. Реализация защиты от киберугроз ООО «УралКомплектЭнергоМаш» с использованием программно-апаратных средств Timex и Router OS 34
3.2.1. Аппаратные средства 36
3.2.2. Программные средства 41
3.3. Рекомендации по минимизации киберугроз для малого и среднего бизнеса. 42
Заключение 46
Список литературы 48

Введение 3
Глава 1. Анализ проблемной области 5
1.1. Понятие распределенной атаки типа «отказ в обслуживании» 5
1.2. Классификация DDoS-атак 7
1.3. Анализ существующих подходов к обнаружению вредоносного трафика 9
Выводы по первой главе 15
Глава 2. Разработка методики выявления распределенных атак типа «отказ в обслуживании» 16
2.1. Методика выявления распределенных атак типа «отказ в обслуживании» 16
2.2. Выбор набора данных для обучения моделей 18
2.3. Предварительная обработка набора данных 21
2.4. Оценка значимости и отбор признаков 22
2.5. Выбор алгоритмов для построения моделей машинного обучения 27
2.6. Построение моделей машинного обучения 30
2.7. Анализ метрик качества и выбор наиболее эффективной модели 34
Выводы по второй главе 46
Глава 3. Разработка программного продукта для защиты от распределенных атак типа «отказ в обслуживании» и апробация в реальных условиях 47
3.1. Архитектура программного продукта 47
3.2. Разработка модуля сбора сетевых данных 48
3.3. Разработка модуля анализа данных и обнаружения аномалий 51
3.4. Разработка модуля фильтрации данных 53
3.5. Архитектура тестового стенда 55
3.6. Инструменты для генерации легитимного и вредоносного трафика 56
3.7. Апробация в реальных условиях 60
Выводы по третьей главе 70
Глава 4. Экономическое обоснование предложенного решения 72
4.1. Расчет времени на создание программного продукта 72
4.2. Расчет заработной платы исполнителя работ по созданию программного продукта 76
4.3. Расчет начислений на заработную плату (обязательных страховых взносов) 77
4.4. Расчет расходов на содержание и эксплуатацию ПЭВМ 77
4.5. Расчет расходов на содержание и эксплуатацию ПЭВМ, относящихся к данному программному продукту 80
4.6. Расчет себестоимости программного продукта 80
4.7. Сравнительный анализ с альтернативными вариантами решений 81
Выводы по четвертой главе 82
Глава 5. Эргономика 83
Вывод по пятой главе 85
Заключение 86
Список литературы 89
Приложение 93

Введение 3
Глава 1. Анализ литературы 9
Глава 2. Общее описание методов исследования 11
2.1. Техника глубокого обучения: автоэнкодер 14
2.2. Основы обработки аудиофайлов в R 26
Глава 3. Экспериментальные исследования 34
3.1. Реализация приложения 36
3.2. Описание пользовательского интерфейса 40
3.3. Анализ результатов работы приложения 46
Заключение50
Список литературы 53
Приложение 55

Список сокращений 3
Введение 5
Глава 1. Теоретические аспекты идентификации кибератак 7
1.1. Основные понятия кибератак 7
1.2. Базовые аспекты защиты от кибератак 12
1.3. Нормативно-правовое обеспечение защиты от кибератак 15
Глава 2. Методические аспекты идентификации атак «man-in-the-middle» 19
2.1. Определение необходимых модулей для реализации атак «man-in-the-middle» 19
2.2. Технические требования к созданию модулей и реализации атак «man-in-the-middle» 22
2.3. Анализ программных средств виртуализации как инструмент для реализации атак «man-in-the-middle» 24
Глава 3. Практические аспекты реализации, идентификации и нейтрализации атак «man-in-the-middle» 26
3.1. Создание экспериментальной виртуальной среды 26
3.2. Настройка оборудования для реализации атаки «man-in-the-middle» 37
3.3. Реализация атаки и последующая идентификация и нейтрализация «man-in-the-middle» 43
Заключение 58
Список литературы 60

Введение 3
Глава 1. Виды проблемной среды 5
1.1. Полностью наблюдаемая или частично наблюдаемая 5
1.2. Детерминированная или стохастическая 6
1.3. Статическая или динамическая 6
1.4. Дискретная или непрерывная 7
Глава 2. Многоагентные системы (МАС) 8
2.1. Распределенный искусственный интеллект (РИИ) 8
2.2. Децентрализованный искусственный интеллект (ДИИ) 9
2.3. Искусственная жизнь (ИЖ) 10
2.4. Взаимодействие между агентами МАС 11
Глава 3. Разработка агента в динамически изменяющейся среде 13
Глава 4. Интеллектуальное поведение агентов 20
4.1. Виды поведения агента 20
4.2. Проектирование наборов поведений на основе мультиагентной системы 21
Заключение 24
Список литературы 25
Приложение 26

Введение 3
Глава 1. Основные определения и понятия 4
1.1. Определения 4
1.2. Понятия многопоточности, многозадачности и многопроцессорности 6
Глава 2. Средства реализации многопоточности в Python 9
2.1. Модуль Threading 10
2.2. Синхронизация 12
Глава 3. Многопоточность в Java 13
3.1. Способы создания потоков в Java 13
3.2. Жизненный цикл потоков 14
3.3. Приоритеты потоков 15
3.4. Синхронизация 16
Глава 4. Практическая часть, тестирование приложений, сбор результатов 18
4.1. Быстрая сортировка 18
4.2. Умножение матриц 20
4.3. Скачивание файлов 21
Заключение 22
Список литературы 23
Приложения 24

Введение 3
Глава 1. Виды атак на мобильные ad-hoc сети 4
Глава 2. Архитектура Ad-hoc сети и сенсорного узла 8
Глава 3. Построение модели сети 9
Глава 4. Моделирование атак 12
4.1. Моделирование DOS атаки 12
4.2. Моделирование атаки Sybil 15
4.3. Моделирование Sinkhole атаки 18
Заключение 20
Список литературы 21

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ МЕЛКОМАСШТАБНЫХ НЕОДНОРОДНОСТЕЙ. ТРЕБОВАНИЯ К ПРОГРАММНОМУ ОБЕСПЕЧЕНИЮ 5
1.1. Ионосферные возмущения 5
1.2. Набор данных исследования мелкомасштабных неоднородностей 6
1.3. Фильтрация данных исследования мелкомасштабных неоднородностей 11
1.4. Единая система координат 13
1.5. Определение требований программного обеспечения 16
Выводы по главе 16
ГЛАВА 2. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И РЕАЛИЗАЦИЯ ПО. ИССЛЕДОВАНИЕ 17
2.1. Проектирование архитектуры системы 17
2.2. Обзор технологий, сравнение и выбор инструментов реализации 19
2.3. Реализация с использованием файлов с данными 30
2.4. Реализация с базой данных 35
Выводы по главе 39
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 40
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ РЕСУРСОВ 41
ПРИЛОЖЕНИЕ 43

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы исследования Индустрии 4.0 5
1.1. Понятие и сущность четвёртой промышленной революции, или Индустрии 4.0 5
1.2. Технологии и принципы построения Индустрии 4.0 7
Глава 2. Анализ практической реализации концепции Индустрии 4.0 11
2.1. Направления и проблемы перехода к Индустрии 4.0 11
2.2. Индустрия 4.0 в России: вызовы и перспективы 16
Заключение 22
Список литературы 24

Список сокращений и обозначений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические основы бизнес-аналитики и её роль в управлении человеческими ресурсами 9
1.1. Понятие и принципы бизнес-аналитики 9
1.2. Инструменты и методы бизнес-аналитики для визуализации данных 12
1.3. Преимущества и недостатки использования бизнес-аналитики в управлении человеческими ресурсами 18
Глава 2. Анализ инструментальных средств бизнес-аналитики для визуализации данных о человеческих ресурсах 24
2.1. Обзор востребованных инструментов бизнес-аналитики 24
2.2. Сравнительный анализ инструментов бизнес-аналитики для визуализации данных 33
Глава 3. Разработка и реализация проекта по визуализации данных о человеческих ресурсах компании 47
3.1. Описание организации и оптимизация процессов 47
3.2. Этапы разработки и реализация проекта 56
Заключение 82
Список литературы 84

Введение 3
Глава 1. Принцип разработки интернет-магазина 7
1.1. Назначение и цели создания интернет-магазина 7
1.2. Обзор современных технологий создания web-сайтов 8
1.3. Постановка задачи 12
Глава 2. Выбор инструментальных средств разработки 14
2.1. Общий анализ 14
2.2. Анализ cms 16
2.2.1. Система управления сайтами joomla 16
2.2.2. Система управления сайтами WordPress 24
2.2.3. Система управления сайтами 1С-Bitrix 30
2.3. Анализ языков программирования и их фреймворков 38
Глава 3. Создание интернет-магазина 45
3.1. Разработка структуры системы 45
3.1.1. Проектирование базы данных 45
3.1.2. Формулировка требований 46
3.1.3. Структура каталога товаров 46
3.1.4. Структура корзины 46
3.1.5. Структура окна регистрации и авторизации 47
3.1.6. Структура админ панели 47
3.2. Разработка функционала сайта 47
3.2.1. Структура базы данных 47
3.2.2. Каталог товаров 47
3.2.3. Страница корзины 49
3.2.4. Админ-панель 51
Заключение 54
Cписок использованных источников 55
Приложение 56

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Сущность и технологии деятельности бизнес-аналитики 6
1.1. Особенности деятельности бизнес-аналитика в организации 6
1.2. Технологии создания дашбордов 11
1.3. Инструментальные средства для создания дашбордов 14
Глава 2. Моделирование деятельности предприятия ООО «Апогей БК» 25
2.1. Характеристика и деятельность предприятия ООО «Апогей БК» 25
2.2. Описание бизнес-процессов отдела консультирования ООО «Апогей БК» 30
2.3. Методы расчета KPI 34
Глава 3. Практические аспекты разработки дашборда для руководителей отдела консультирования 38
3.1. Определение требований к дашборду 38
3.2. Реализация дашборда на основе отчета о работе специалистов 41
3.3. Анализ и интерпретация полученных результатов 41
Заключение 63
Список литературы 65

Список сокращений и специальных терминов 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические особенности построения дашбордов бизнес-аналитиком 9
1.1. Особенности деятельности бизнес-аналитика в компании 9
1.2. Технология создания дашбордов 14
1.3. Инструментальные средства для построения дашбордов 17
Глава 2. Характеристика работы департаментов в компании ООО «Кейтеринбург» 24
2.1. Общая характеристика компании ООО «Кейтеринбург» 24
2.2. Общая характеристика департаментов компании ООО «Кейтеринбург» 26
2.3. Характеристика программных средств в компании ООО «Кейтеринбург» 31
Глава 3. Разработка дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 38
3.1. Постановка задачи по разработке дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 38
3.2. Подготовка данных, создание формул, параметров, группировок, сетов и графиков для построения дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов компании на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 42
3.3. Построение дашбордов по анализу ключевых показателей департаментов на основе данных компании ООО «Кейтеринбург» 53
Заключение 67
Список литературы 71

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ ОТКРЫТОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ 7
1.1. Обзор актуальных проблем управления в сфере информационных технологий 7
1.2. Анализ особенностей использования технологии открытых информационных систем в управлении ИТ-инцидентами 8
1.3. Принципы технологии открытых систем 10
1.4. Постановка задачи и определение области исследования 18
1.5. Алгоритм построения открытой информационной системы 19
ГЛАВА 2. АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ КАК ОТКРЫТОЙ СИСТЕМЫ 26
2.1. Анализ процесса управления ИТ-инцидентами с использованием и без использования открытой информационной системы 26
2.2. Концептуальное моделирование открытой системы управления ИТ-инцидентами 30
2.3. Выбор модели данных и его обоснование 32
2.4. Моделирование базы данных 33
2.5. Выбор СУБД и его обоснование 42
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ КАК ОТКРЫТОЙ СИСТЕМЫ 44
3.1. Диаграмма деятельности и ее спецификация 44
3.2. Построение базы данных открытой информационной системы управления ИТ-инцидентами 46
3.3. Выбор среды разработки и его обоснование 48
3.4. Разработка и реализация конструктора открытой информационной системы управления ИТ-инцидентами 51
3.5. Разработка и реализация открытой информационной системы управления ИТ-инцидентами 53
ГЛАВА 4. ВНЕДРЕНИЕ, АПРОБАЦИЯ И ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОТКРЫТОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ИТ-ИНЦИДЕНТАМИ 67
4.1. Внедрение и апробация программного комплекса 67
4.2. Оценка целевой и экономической эффективности применения программного инструментария 73
4.3. Проблемы и перспективы развития программного инструментария 78
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 82
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 85

Введение 3
Глава 1. Анализ предметной области 6
1.1. Описание предметной области 6
1.2. Описание объекта защиты 10
1.3. Инженерно-техническая укрепленность объектов. Общие положения 12
1.4. Технические каналы утечки информации 16
Глава 2. Разработка комплексной системы безопасности на объекте 22
2.1. Технические характеристики и вспомогательное оборудование для систем видеонаблюдения 22
2.2. Классификация, характеристики и способы построения систем биометрической идентификации 27
2.3. Технические характеристики и рекомендации по построению систем аварийной сигнализации 33
2.4. Разработка комплексной системы безопасности 34
Глава 3. Оценка финансовых затрат и нормативные документы в сфере инженерно-технической защиты информации 43
3.1. Руководящие документы, регламентирующие требования к системе безопасности периметра объекта 45
3.2. Руководящие документы, регламентирующие требования к системам видеонаблюдения 48
3.3. Руководящие документы, регламентирующие требования к системам охранно-пожарной сигнализации объекта 49
3.4. Оценка финансовых затрат 55
Заключение 67
Список литературы 68

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты интеллектуального анализа данных 6
1.1. Основные понятия Data Mining 6
1.2. Анализ методов Data Mining 10
1.3. Обзор инструментальных средств для интеллектуального анализа данных 14
Глава 2. Применение алгоритмов априори и кластеризации для интеллектуального анализа данных средствами языка R 27
2.1. Сущность алгоритмов кластеризации и алгоритма априори при анализе данных 27
2.2. Описание библиотек языка R для алгоритмов кластеризации 37
2.3. Описание библиотек языка R для алгоритма априори 40
Глава 3. Использование алгоритмов априори и кластеризации для интеллектуального анализа данных о результатах ремонта и обслуживания компьютерной техники 47
3.1. Подготовка данных ремонта и обслуживания компьютерной техники 47
3.2. Интеллектуальный анализ данных ремонта и обслуживания компьютерной техники с помощью библиотек «arules» и «cluster» языка R 49
3.3. Сравнение результатов использование библиотек «arules» и «cluster» языка R и SAP Analytics Cloud для интеллектуального анализа данных ремонта и обслуживания компьютерной техники 59
Заключение 65
Список литературы 67

Введение 3
Глава 1. Основы интеллектуальной аналитики управления сбытом 5
1.1. Основная характеристика управления сбытом 5
1.2. Основные аспекты интеллектуальной аналитики 10
1.3. Сравнительный анализ платформ интеллектуального анализа 13
Глава 2. Методики интеллектуального анализа в Tableau Dekstop Publish 2020.3 21
2.1. Визуализация данных 21
2.2. Геопространственная аналитика 22
2.3. Когортный анализ 24
Глава 3. Интерактивная аналитика сбыта торговой компании 27
3.1. Визуализация товарных потоков на примере дистрибутивной сети торговой компании 27
3.2. Геопространственный анализ показателей деятельности торговой компании при экспортно-импортных операций 38
3.3. Исследование устойчивости (лояльности) когорты по показателю «Продажи» 45
Заключение 52
Список литературы 53

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты и основные процессы сопровождения автоматизированных систем 6
1.1. Определение основных понятий сопровождения автоматизированной сиcтемы 6
1.2. Распределение ролей между группами сопровождения автоматизированных систем 10
1.3. Основные принципы процессов работы с инцидентами в автоматизированных системах 15
Глава 2. Процесс сопровождения автоматизированной системы электронного офисного документооборота В ПАО «СБЕРБАНК» 23
2.1. Характеристики сопровождаемой системы электронного офисного документооборота АС «СЭОДО» в ПАО «Сбербанк» 23
2.2. Классификация задач группы сопровождения с учетом специфики сопровождения системы электронного офисного документооборота АС «СЭОДО» в ПАО «Сбербанк» 28
2.3 Анализ инструментальных средств мониторинга регистрации и хранения информации об инцидентах 35
Глава 3. Использование алгоритмов интеллектуального анализа для оптимизации процесса работы с инцидентами в системе электронного офисного документооборота АС «СЭОДО» в ПАО «Сбербанк» 42
3.1. Анализ средств интеллектуального моделирования 42
3.2. Описание инцидентов системы использующихся в моделировании 51
3.3. Реализация интеллектуальной модели анализа инцидентов сопровождения АС «СЭОДО» В ПАО «СБЕРБАНК» с использованием среды RStudio 53
Заключение 60
Список литературы 62

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты датчиков и сенсоров в мобильных устройствах 7
1.1. Обзор сенсоров в мобильных устройствах 7
1.2. Область применения датчиков и сенсоров в мобильных устройствах 10
1.3. Инструментальные средства для разработки интеллектуальной системы 21
Глава 2. Методика создания интеллектуальной системы 33
2.1. Описание набора данных 33
2.2. Описание модели интеллектуальной системы 36
Глава 3. Реализация интеллектуальной системы 39
3.1. Используемые библиотеки при построении интеллектуальной системы 39
3.2. Подготовка набора дынных 41
3.3. Практическая реализация интеллектуальной системы 44
Заключение 67
Список литературы 68

Список сокращений 3
Введение 5
Глава 1. Теоретический обзор матрицы MITRE ATT&CK, уязвимостей и банков уязвимостей 10
1.1. Определение основных понятий матрицы MITRE ATT&CK, банков данных и программных уязвимостей 10
1.2. Обзор существующих решений 23
1.3. Анализ инструментальных средств предиктивной системы соответствия CVE и матрицы MITRE ATT&CK 30
Глава 2. Методика создания интеллектуальной системы классификации программных уязвимостей и техник MITRE ATT&CK 38
2.1. Этапы методики создания набора данных классификации программных уязвимостей и техник MITRE ATT&CK 38
2.2. Допущения при создании интеллектуальной системы классификации программных уязвимостей и техник MITRE ATT&CK 41
Глава 3. Практические аспекты построения предиктивной системы обнаружения темных паттернов 45
3.1. Первичная обработка используемого набора данных 45
3.2. Описание используемых библиотек 48
3.3. Реализация интеллектуальной системы сопоставления уязвимостей и матрицы MITRE ATT&CK 50
Заключение 68
Список литературы 70

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты анализа данных CRM-систем 8
1.1. Теория, история создания CRM-систем 8
1.1.1. Понятие CRM-систем 8
1.1.2. История создания CRM-системы 10
1.1.3. Особенности внедрения CRM в России 13
1.2. Анализ преимущества CRM систем при управлении компанией 14
1.2.1. Преимущества CRM 14
1.2.2. Сравнение ERP и CRM-системы 16
1.3. Сравнительный обзор CRM-систем 17
Глава 2. Методические аспекты анализа данных CRM-систем 25
2.1. Анализ деятельности компании 25
2.1.1. Бизнес-стратегия компании 25
2.1.2. Организационная структура компании 28
2.2. Анализ требований компании к CRM-системы и ее польза 28
2.2.1. Анализ требований при построении системы 28
2.2.2. Анализ разработанной системы 30
2.3. Итоги внедрения CRM-системы в компанию 35
Глава 3. Практические аспекты анализа данных CRM-систем 37
3.1. Обзор данных для анализа 37
3.2. Анализ данных и построение графиков при помощи сервиса Yandex DataLens 38
3.2.1. Подключение данных и их структуризация 39
3.2.2. Создание чатов 40
3.2.3. Создание дашбордов 46
3.3. Анализ данных и обучение модели нейросети 48
3.3.1. Анализ данных 49
3.3.2. Обработка данных и обучение модели 58
3.4. Создание рекомендаций для улучшения работы компании 66
Заключение 68
Список литературы 70
Приложение 73

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты анализа данных MMORPG игр 5
1.1. История развития экономики MMORPG игр 5
1.2. Определение основных понятий и терминов 11
1.3. Роль данных в экономике MMORPG игр 13
1.4. Экономические модели MMORPG 16
Глава 2. Методические аспекты интеллектуального анализа данных в MMORPG играх 22
2.1. Методы интеллектуального анализа данных 22
2.2. Обзор инструментов программирования для интеллектуального анализа данных 25
2.3. Обзор инструментов хранения и визуализации для интеллектуального анализа данных 29
Глава 3. Практические аспекты интеллектуального анализа данных в MMORPG игре lineage-2 38
3.1. Описание и реализация библиотек для создания подсистем collector и sender 38
3.2. Описание и реализации систем хранилища и визуализации 42
Заключение 51
Список литературы 53
Приложение 56

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты процесса поступления в университет9
1.1. Cущность работы приемной комиссии университета 9
1.2. Специфика работы приемной комиссии УрГЭУ 11
1.3. Выявление ключевых индикаторов для анализа 16
Глава 2. Технологии интеллектуального анализа данных для изучения данных о поступающих в университет 19
2.1. Представление данных о поступающих для интеллектуального анализа 19
2.2. Обзор существующих методик интеллектуального анализа данных в образовательной сфере 35
2.3. Сравнительный анализ и выбор подходящих технологий и инструментов 46
Глава 3. Разработка веб-приложения на основе модели нейронной сети51
3.1. Создание и обучение модели нейронной сети 51
3.2. Разработка веб-приложения на основе модели нейронной сети 67
3.3. Оценка разработанного приложения с применением обученной модели нейронной сети 80
Заключение 87
Список литературы 90
Приложение 95

Введение 3
Глава 1. Теоретические вопросы интеллектуального анализа данных 6
1.1. Общее понятие данных (big data) 6
1.2. Определение data mining и его задач 9
1.3. Банковская деятельность и операции со счетами 12
Глава 2. Методические аспекты анализа данных бизнес-процессов управления банка 18
2.1. Полная модель деятельности управления организации продаж регионального госсектора (РГС) банка ПАО «Сбербанк» 18
2.1.1. Описание банка ПАО «Сбербанк» 18
2.1.2. Стратегические цели и задачи предприятия 20
2.1.3. Основные бизнес-процессы управления организации продаж РГС уральского банка ПАО «Сбербанк» 21
2.1.4. Организационная структура 23
2.1.5. Информационные системы 24
2.1.6. Полная модель деятельности управления организации продаж РГС банка ПАО «Сбербанк» России
2.2. Анализ эффективности функционирования отделений банка с использованием интеллектуального анализа данных 28
2.3. Описание исходных данных для аналитики 30
2.4. Применение методов интеллектуального анализа данных при нахождении решений задачи 32
2.4.1. Метод классификации 33
2.4.2. Метод прогнозирования 39
Глава 3. Практические аспекты интеллектуального анализа данных в ПАО «Сбербанк» 41
3.1. Исходные данные 41
3.2. Аналитика данных 44
3.3. Экономическое обоснование проекта 58
3.4. Описание исходных данных для проведения расчетов 60
Заключение 76
Список литературы 78

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты методов интеллектуального анализа данных в организациях 7
1.1. Основные понятия интеллектуального анализа данных 7
1.2. Этапы и назначение интеллектуального анализа данных 12
1.3. Обзор и выбор программных средств для проведения интеллектуального анализа данных 16
Глава 2. Методические аспекты использования текстового майнинга и кластеризации для анализа основных недостатков ПАО Cбербанк 24
2.1. Описание предметной области ПАО Сбербанк 24
2.2. Анализ необходимых методик для реализации процесса исследования 29
2.3. Особенности данных и их сбора в рамках работы 41
Глава 3. Практические аспекты реализации интеллектуального анализа основных недостатков ПАО Сбербанк 46
3.1. Сбор и фильтрация данных для проведения анализа 46
3.2. Реализация алгоритмов кластерного анализа 51
3.3. Выводы и рекомендации по итогу созданных кластеров 62
Заключение 65
Список литературы 67

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты интеллектуального анализа данных в организации 6
1.1. Сущность интеллектуального анализа данных в организации 6
1.2. Процесс интеллектуального анализа данных 6
1.3. Безопасность и конфиденциальность интеллектуального анализа данных в организации 16
Глава 2. Методические аспекты интеллектуального анализа данных в организации 20
2.1. Анализ методов и инструментальных средств интеллектуального анализа данных в организации 20
2.2. Анализ программных средств интеллектуального анализа данных в организации 32
2.3. Описание структуры организации 37
Глава 3. Разработка методики интеллектуального анализа отзывов с использованием Polyanalyst в организации 40
3.1. Описание отзывов для реализации интеллектуального анализа отзывов сети кофеен 40
3.2. Реализация интеллектуального анализа отзывов с использованием polyanalyst в сети кофеен 42
3.3. Анализ результатов работы сервиса Polyanalyst по отзывам клиентов сети кофеен 62
Заключение 76
Список литературы 78

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты анализа оттока клиентов в организации 10
1.1. Сущность и важность анализа оттока клиентов 10
1.2. Типы и факторы оттока клиентов 15
1.3. Методы анализа оттока клиентов 18
1.4. Сущность интеллектуального анализа данных 21
1.5. BI-системы как инструмент анализа и обработки данных 26
Глава 2. Описание методологии и программных инструментов для проведения интеллектуального анализа данных оттока клиентов 33
2.1. Определение требований от клиентов и формулирование бизнес-цели 33
2.2. Подготовка данных и разведочный анализ данных (EDA) 34
2.3. Анализ алгоритмов для обучения интеллектуальных моделей 37
2.4. Описание библиотек языка R для построения моделей 52
2.5. Обучение модели и оценка результатов 57
2.6. Сравнительный анализ современных российских BI-систем 65
2.7. Анализ BI-системы Yandex DataLens 75
Глава 3. Практика применения интеллектуальных моделей предсказания оттока клиентов в среде «RStudio» и построение BI-приложения 81
3.1. Описание требований клиентов и формулирование бизнес-цели 81
3.2. Описание предикторов датасета для предсказания оттока клиентов 83
3.3. Реализация интеллектуальных моделей предсказания оттока клиентов 85
3.4. Анализ качества интеллектуальных моделей предсказания оттока клиентов и их интерпретация 98
3.5. Разработка BI-приложения 109
Заключение 117
Список литературы 120
Приложение 126

Введение 3
Глава 1. Маркетинговые исследования, их цели, задачи, направление и методы статистического анализа 6
1.1. Понятие, цели, задачи маркетинговых исследований 6
1.2. Направление маркетинговых исследований 9
1.3. Методы статистического анализа маркетинговых исследований 13
Глава 2. Применение интеллектуального анализа для обработки данных маркетинговых исследований 17
2.1. Методы и модели интеллектуального анализа маркетинговых исследований 17
2.2. Методология CRISP-DM 19
2.3. Выбор программного средства 21
Глава 3. Разработка и реализация моделей интеллектуального анализа данных 27
3.1. Постановка задачи. Подготовка и обработка данных 27
3.1.1. Этап понимания бизнес-целей 27
3.1.2. Начальное изучение данных 33
3.1.3. Подготовка данных 37
3.1.4. Обоснование выбора предикторов модели 48
3.2. Моделирование 59
3.2.1. Анализ главных компонент 62
3.2.2. Кластерный анализ: двухэтапный кластерный анализ 67
3.2.3. Балансировка обучающего набора данных 74
3.2.4. Установление производительности модели 79
3.2.5. Моделирование 81
3.3. Оценка результатов моделирования 94
Заключение 96
Список литературы 99

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты Data Mining 7
1.1. Общее понятие данных 7
1.2. Data Mining: специфика, методы и практическая ценность 11
1.3. Обзор инструментальных средств Data Mining 16
Глава 2. Интеграция Data Mining в сферу общественного питания 19
2.1. Рынок ресторанного бизнеса в России 19
2.2. Характеристика предприятия Dong Po 24
2.2.1. Организационная структура 27
2.2.2. Бизнес процессы управления 30
2.2.3. Стратегические цели и задачи предприятия 35
Глава 3. Применение технологии Data Mining для кластеризации клиентов ресторана паназиатской кухни 43
3.1. Электронная система лояльности ASGK-GROUP 44
3.1.1. Характеристика сервиса 44
3.1.2. Встроенный аналитический инструментарий 45
3.2. Кластерный анализ базы данных ресторана Dong Po 54
3.2.1. Программный продукт STATISTICA 54
3.2.2. Метод кластерного анализа 56
3.2.3. Анализ полученных результатов 69
Заключение 80
Список литературы 83

Введение 3
Глава 1. Введение в нечеткие временные ряды 6
1.1. Сферы применения нечетких экспертных оценок 7
1.2. Виды экспертных оценок 8
1.3. Определение нечетких временных рядов 11
1.4. Нечеткие временные ряды в системах поддержки принятия управленческих решений 13
1.5. Нечеткий временной ряд в системах автоматизации проектирования 15
Глава 2. Обзор направлений и подходов в моделировании временных рядов 18
2.1. Статистический подход к моделированию временных рядов 18
2.2. Нейросетевой подход к моделированию временных рядов 20
2.3. Нечеткий подход к моделированию временных рядов 21
2.4. Гибридные модели временных рядов 23
Глава 3. Основы теории нечетких тенденций нечетких временных рядов 25
3.1. Концептуальная модель ACL-шкалы для генерации нечетких оценок 25
3.1.1. Структурная модель ACL-шкалы 26
3.1.2. Функциональная модель ACL-шкалы 30
3.1.3. Параметрическая модель ACL-шкалы 33
3.2. Модель элементарной тенденции нечеткого временного ряда 34
3.3. FT-декомпозиция нечеткого временного ряда в базисе элементарных тенденций 37
3.4. Исследование временных рядов физиологических данных 37
3.7 Основные характеристики программы 46
Заключение 47
Список литературы 48

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты анализа наукометрических показателей журналов 10
1.1. Основные наукометрические показатели и их роль в оценке научных журналов 10
1.2. Обзор научных баз данных 12
Глава 2. Выбор метода и средств для интеллектуального анализа наукометрических показателей журналов 18
2.1. Описание методов анализа наукометрических показателей 18
2.2. Анализ инструментальных средств интеллектуального анализа 20
Глава 3. Интеллектуальный анализ наукометрических показателей журнала УрГЭУ «Цифровые модели и решения» 23
3.1. Анализ показателей публикационной активности в динамике 23
3.2. Тематическая направленность и взаимосвязь с метриками читательского внимания 30
Глава 4. Интеллектуальный анализ научных журналов рубрики ГРНТИ «Информатика» 44
4.1. Статистический анализ наукометрических показателей журналов рубрики ГРНТИ «Информатика» 44
4.2. Прогнозирование наукометрических показателей журналов рубрики ГРНТИ «Информатика» 61
4.3. Тематический анализ научных статей, опубликованных в журналах рубрики ГРНТИ «Информатика» 66
Глава 5. Рекомендации 71
Заключение 74
Список литературы 76
Приложение 83

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты оценки научной эффективности преподавателей вуза 7
1.1. Регулирование научной деятельности высших учебных заведений Российской Федерации 7
1.2. Основные понятия и виды наукометрических показателей 10
1.3. Индикаторы оценки наукометрических показателей сотрудников Уральского государственного экономического университета 13
Глава 2. Выбор метода и инструментального средства кластеризации преподавателей Уральского государственного экономического университета на основе наукометрических показателей 17
2.1. Классификация методов кластеризации 17
2.2. Обоснование выбора метода и инструментального средства для кластеризации 22
Глава 3. Практическая реализация модели и алгоритма кластеризации преподавателей вуза на основе наукометрических показателей с использованием возможностей инструментального средства IBM SPSS STATISTICS 24
3.1. Результаты кластеризации для Института экономики и финансов 29
3.2. Результаты кластеризации для Института менеджмента, предпринимательства и инжиниринга 31
3.3. Результаты кластеризации для Института цифровых технологий управления и информационной безопасности по данным 33
3.4. Результаты кластеризации для Института государственного, муниципального управления и права по данным 36
Глава 4. Исследование тенденций развития результатов научной деятельности сотрудников Уральского государственного экономического университета 39
4.1. Структурные модели для Института экономики и финансов и Института менеджмента, предпринимательства и инжиниринга 40
4.2. Структурные модели для Института цифровых технологий управления и информационной безопасности и Института государственного, муниципального управления и права п 73
Глава 5. Анализ полученных результатов 103
Заключение 107
Список литературы 109

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты применения интеллектуального анализа данных в анализе обращений пользователей в техническую поддержку 8
1.1. Сущность интеллектуального анализа данных 8
1.2. Нейронные сети как средство интеллектуального анализа данных 9
1.3. Роль отдела технической поддержки в деятельности предприятия 13
1.4. Применение интеллектуального анализа данных для работы технической поддержки пользователей 15
1.5. Обзор специализированной литературы 18
1.6. Инструменты интеллектуального анализа данных 20
Глава 2. Методические аспекты применения интеллектуального анализа данных в деятельности предприятия 22
2.1. Характеристика предприятия «Проектная группа «Таурус» 22
2.2. Выбор инструмента интеллектуального анализа данных 23
2.3. Применение языка R в интеллектуальном анализе данных 26
Глава 3. Практические аспекты применения интеллектуального анализа данных для работы с обращениями пользователей в техническую поддержку 36
3.1. Требования к реализуемой системе 36
3.2. Сравнение методов прогнозирования временных рядов 37
3.3. Исследование дополнительных библиотек языка программирования R для разработки модели интеллектуального анализа данных 42
3.4. Предварительная обработка исходных данных 43
3.5. Построение прогноза и вычисление показателей эффективности 49
3.6. Проведение анализа на основе результатов работы разработанной модели 57
Заключение 66
Список литературы 69

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты интеллектуального анализа данных о деятельности организации 6
1.1. Понятие и сущность интеллектуального анализа данных 6
1.2. Методы интеллектуального анализа данных 10
1.3. Технологии интеллектуального анализа данных с помощью языка программирования Python 17
Глава 2. Методические аспекты интеллектуального анализа данных продаж в компании «Не Поешь Толком - Будешь Волком» 22
2.1. Характеристика деятельности компании «Не Поешь Толком - Будешь Волком» 22
2.2. Анализ бизнес-процесса управления продажами 27
2.3. Инструменты интеллектуального анализа данных 31
Глава 3. Практические аспекты интеллектуального анализа данных продаж в компании «Не Поешь Толком - Будешь Волком» 35
3.1. Подготовка данных для интеллектуального анализа данных продаж компании «Не Поешь Толком - Будешь Волком» 35
3.2. Разработка модели интеллектуального анализа данных продаж компании «Не Поешь Толком - Будешь Волком» 42
3.3. Анализ результатов и их интерпретация 58
Заключение 62
Список литературы 64

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты интеллектуального анализа данных 7
1.1. Основные понятия Data Mining 7
1.2. Анализ методов Data Mining 9
1.3. Обзор инструментальных средств интеллектуального анализа данных 13
1.3.1. QlikView 16
1.3.2. Power BI 17
1.3.3. Tableau 19
Глава 2. Применение неиерархического метода кластеризации и методов визуализации для интеллектуального анализа данных средствами Tableau 21
2.1. Сущность алгоритмов кластеризации и методов визуализации в анализе данных 21
2.2. Процесс кластеризации в среде Tableau 32
2.3. Процесс визуализации в среде Tableau 34
Глава 3. Интеллектуальный анализ продаж в среде Tableau 37
3.1. Подключение источника данных 37
3.2. Кластерный анализ продаж 41
3.3. Анализ динамики продаж 55
3.4. Прогнозирование 63
3.5. Комплексный анализ продаж 66
Заключение 40
Список литературы 72

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы 6
1.1. Риски деятельности организаций 6
1.2. Интеллектуальный анализ данных 10
1.3. Нейронные сети 13
Глава 2. Аналитическая часть 19
2.1. Оценка влияния внешних факторов на кадровый дефицит 19
2.2. Интеллектуальный анализ и создание нейросети в программе Deductor для внешних признаков кадрового риска 26
2.3. Прогнозирование кадрового дефицита в организации 50
2.4. Другие виды интеллектуального анализа 57
2.5. Рекомендации для организаций 60
Заключение 67
Список литературы 69

Введение 3
Глава 1. Дискурс-анализ и интеллектуальный анализ текста в социологическом исследовании 5
1.1. Дискурс-анализ и возможность его применения в изучении государственных текстов 5
1.2. Методика интеллектуального анализа текста 9
Глава 2. Результаты анализа текстов государственных гимнов 13
Заключение 28
Список литературы 30
Приложение 33

Список сокращений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические аспекты исследования успеваемости студентов вуза 6
1.1. Факторы успеваемости студентов вузов 6
1.2. Общая характеристика деятельности Института менеджмента и информационных технологий 9
1.3. Общая характеристика успеваемости студентов Института менеджмента и информационных технологий 14
Глава 2. Методы и инструментальные средства анализа факторов успеваемости студентов 18
2.1. Методы Data Mining 18
2.2. Методы анализа взаимосвязей 20
2.3. Инструментальные средства анализа взаимосвязей 24
Глава 3. Выявление факторов успеваемости студентов вуза 27
3.1. Подготовка данных 27
3.2. Анализ данных поступивших на обучение в Институт 36
3.3. Исследование факторов, влияющих на успеваемость студентов 46
Заключение 69
Список литературы 71

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы интеллектуальной составляющей цифровых сервисов 6
1.1. Сущность искусственного интеллекта как составляющая цифровой системы 6
1.2. Типология алгоритмов искусственного интеллекта. 11
1.3. Современные подходы к использованию искусственного интеллекта в алгоритмах прогнозирования 17
Глава 2. Методика применения интеллектуальных алгоритмов к системе мониторинга банкоматов 24
2.1. Основные методы мониторинга банкоматов в российских банках 24
2.2. Особенности системы мониторинга банкоматов в АО «Альфа-Банк» 26
2.3. IT-инфраструктура и методика интеллектуализации процесса прогнозирования инкассаций в АО «Альфа-Банк» 35
Глава 3. Разработка интеллектуального сервиса прогнозирования инкассаций в АО «Альфа-Банк» 41
3.1. Постановка задачи интеллектуального анализа данных 41
3.2. Реализация интеллектуального сервиса прогнозирования инкассаций АО «Альфа-Банк»45
3.3. Анализ изменений при применении полученной модели 57
Заключение 62
Список литературы 64
Приложение 69

Список сокращений и условных обозначений 3
Введение 4
Глава 1. Теоретические и методические основы анализа в сфере физической культуры и спорта 9
1.1. Теоретические аспекты и понятия физической культуры 9
1.2. Методы исследований и анализа в сфере физической культуры и спорта 15
Глава 2. Теоретическая и методологическая основы бизнес-анализа 21
2.1. Определение анализа данных и инструменты для бизнес-анализа 21
2.2. Сущность технологии Business Intelligence 25
2.3. Анализ инструментария, реализующих технологию Business Intelligence 28
Глава 3. Реализация использования платформы QlikView для обработки данных физического состояния студентов 35
3.1. Сбор и обработка первичных данных и реализация интерактивной аналитики в среде QlikView 35
3.2. Результаты программной реализации интерактивной аналитики физического состояния студентов на платформе QlikView 58
Заключение 62
Список литературы 65

Введение 3
Глава 1. 3D-технологии в промышленности 6
1.1. Преимущества и проблемы развития 3D в сфере промышленности 6
1.2. Обзор программно-инструментальных средств и пакетов 3D моделирования 7
1.2.1. LightWave 3D 7
1.2.2. Autodesk Maya 9
1.2.3. Autodesk Softimagе Xsi 10
1.2.4. Blender 11
1.2.5. Autodesk 3DS Mах 11
1.3. Анализ и выбор средств трехмерного моделирования 13
Глава 2. Инструмент визуализации для использования технологии трехмерного моделирования в рамках создания отчетности об износе оборудования 15
2.1. Постановка задачи и требования к системе 15
2.2. Создание модели печи для обжига клинкера средствами трехмерной графики 15
2.3. Среды и средства разработки инструмента визуализации для использования технологии трехмерного моделирования в рамках визуализации оборудования в режиме реального времени по износу 23
2.3.1. Visual basic.net 24
2.3.2. Php 27
2.3.3. MaxScript 29
2.4. Описание работы инструмента интерактивной визуализации для использования технологии трехмерного моделирования в рамках визуализации оборудования в режиме реального времени по износу 29
Заключение 33
Список литературы 34

Введение 3
Глава 1. Интернет вещей 4
1.1. Основные понятия 4
1.2. Архитектура интернет вещей 6
Глава 2. Web-технологии (Web 2.0) 8
Глава 3. Индустрия 4.0 10
Глава 4. Технология Big Data 13
Глава 5. Безопасность интернет вещей 15
Заключение 17
Список литературы 18

Введение 3
Глава 1. Понятие «Интернет вещей» 4
Глава 2. Взгляды на инфраструктуру IOT 7
2.1. Узконаправленная инфраструктура 7
2.2. Глобальная инфраструктура 9
Глава 3. Существующие технологии 11
3.1. Сферы применения 11
3.2. Программное и аппаратное обеспечение 13
Заключение 15
Список литературы 16

Введение 3
Глава 1. Теоретические аспекты интернет-банкинга 5
1.1. Сущность и роль интернет-банкинга 5
1.2. Сравнение интернет-банкинга с другими видами дистанционного банковского обслуживания 9
Глава 2. Состояние интернет-банкинга и тенденции его развития в 15
2.1. Современное состояние интернет-банкинга в РФ 15
2.2. Тенденции развития интернет-банкинга 21
Заключение 25
Список литературы 26

Введение 3
Глава 1. Назначение баз данных в сфере интеллектуальной собственности 4
1.1. Интеллектуальная собственность как объект владения университета 4
1.2. Информационные системы в сфере интеллектуальной собственности 5
1.3. Необходимость разработки базы данных для ФГБОУ ВО «КубГУ» 8
Глава 2. Внедрение базы данных «Инновационные проекты КубГУ» в ФГБОУ ВО «КубГУ» 10
2.1. Таблицы сущности и их структуризация в ФГБОУ ВО «КубГУ» 10
2.2. Схема данных базы данных «Инновационные проекты КубГУ». Оценка её эффективности 14
2.3. Разработка форм базы данных 16
2.4. Разработка запросов базы данных 19
2.5. Разработка отчётов баз данных 25
Заключение 28
Список литературы 29

Введение 3
Глава 1. Теоретические основы информатизации деятельности органов государственной власти субъекта РФ 5
1.1. Информатизация деятельности органов государственной власти субъекта РФ: понятие, сущность 5
1.2. Факторы и условия, влияющие на информатизацию органов государственной власти субъекта РФ 19
Глава 2. Анализ информатизации деятельности органов государственной власти субъекта РФ (на примере Свердловской области) 26
2.1. Современное состояние информатизации деятельности органов государственной власти Свердловской области 26
2.2. Тенденции информатизации деятельности органов государственной власти Свердловской области 29
Глава 3. Перспективы развития информатизации деятельности органов государственной власти субъекта РФ (на примере Свердловской области) 38
3.1. Проблемы информатизации органов государственной власти РФ (на примере Свердловской области) 44
3.2. Направления совершенствования информатизации деятельности органов государственной власти РФ (на примере Свердловской области) 49
Заключение 56
Список литературы 60

Реферат 2
Содержание 3
Перечень принятых сокращений 4
Введение 5
Глава 1. Анализ использования информационных технологий в системе профессионального образования Министерства внутренних дел Российской Федерации 6
1.1. Цели, задачи и направления применения информационных технологий в системе профессионального образования Министерства внутренних дел Российской Федерации 6
1.2. Система поддержки открытого образования STELUS 8
1.3. Достоинства и недостатки СДО STELUS 18
Глава 2. Анализ использования информационных технологий в системе профессионального образования гражданского вуза на примере Саратовского государственного технического университета им. Ю.А. Гагарина (СГТУ) 21
2.1. Информационно-образовательная среда СГТУ 21
2.2. Порядок работы с разделом «Учебный план» 25
2.3. Структура узла курса (дисциплины) 28
2.4. Порядок работы по заполнению курса 33
2.5. Достоинства и недостатки ИОС СГТУ 42
Глава 3. Предложения по формированию многофункциональной информационно-образовательной среды высшего военного учебного заведения внутренних войск МВД России 43
Заключение 47
Список литературы 48