Для достижения планируемых результатов обучение строится с использованием следующих:
методов: case-study, метод проектов, модульное обучение, проблемное обучение, контекстное обучение;
форм: лекции с использованием мультимедиа, практические занятия, самостоятельная работа.

Кроме того, обучение строится с применением технологий электронного обучения и дистанционных образовательных технологий.

Обучающие материалы дисциплины представлены в виде видеолекций, текстовых и графических материалов, размещенных на образовательной платформе sprint.1T.

Видеолекции
Текстовые материалы лекций
Инструкции для выполнения заданий
Обучающие задания с автоматизированной системой проверки и подсказками
Проверочные задания с автоматизированной системой проверки

1. Мартин Ф. Архитекторы интеллекта: вся правда об искусственном интеллекте от его создателей – Издательский дом «Питер», 2019.
2. Нархид Ния, Шапира Гвен, Палино Тодд. Apache Kafka. Потоковая обработка и анализ данных. - Санкт-Петербург: Питер, 2021 - 320 с.
3. Алекс Петров. Распределенные данные. Алгоритмы работы современных систем хранения информации. − СПб: Питер, 2021. − 336 с.
4. Пиковер К. Искусственный интеллект. Иллюстрированная история. От автоматов до нейросетей. – Litres, 2022.
5. Дэви Силен, Арно Мейсман, Мохамед Али. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных – СПб.: Питер, 2017 – 336 с.: ил – (Серия «Библиотека программиста»).
6. Цзэн Мин. Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе: Сетевое взаимодействие и анализ данных. - Москва: Альпина Паблишер, 2022. - 360 с.
7. Куницын, А.П.; Зуев Б. Технический анализ: Полный курс – М: Альпина Паблишер, 2017. − 880 с. ISBN 978-5-9614-3737-9.
8. Лекторский В.А., Васильев С.Н., Макаров В.Л., Хабриева Т.Я., Кокошин А.А., Ушаков Д.В., Валуева Е.А., Дубровский Д.И., Черниговская Т.В., Семенов А.Л., Зискин К.Е., Любимов А.П., Целищев В.В., Алексеев А.Ю. Человек и системы искусственного интеллекта. – Санкт-Петербург: Общество с ограниченной ответственностью “Издательство “Юридический центр”, 2022. – 328 с.
9. Лукьянова, Н.Ю.; Галицкая Е.Г. Аналитические методы исследований в цифровой экономике – 2019.
10. Поляков В.М., Агаларов З.С. Методы оптимизации. Учебное пособие. - Москва: Дашков и К., 2022. - 86 с.
11. Цветков, А.А. Теория и практика бизнес-анализа в ИТ – ООО «ДиректМедиа», 2020.
12. Системный анализ: учебник и практикум для вузов / В.В. Кузнецов [и др.]; под общей редакцией В.В. Кузнецова. — Москва: Издательство «Юрайт», 2023. — 270 с.
13. Цифровая экономика от теории к практике: как российский бизнес использует искусственный интеллект / исслед. РАЭК / НИУ ВШЭ при поддержке Microsoft. – 2019. – 66 с. - URL: http://raec.ru/upload/files/190715-ii.pdf.
14. Бизнес переходит на искусственный интеллект. / РБК+. Решения. #1 Искусственный интеллект, 5 декабря 2022. Режим доступа: https://plus.rbc.ru/news/638ce98f7a8aa9f3126daaa2
15. Расставить нейросети. / РБК+. Инновации. #1 Искусственный интеллект, 5 декабря 2022. Режим доступа: https://plus.rbc.ru/news/638ce67f7a8aa9e27b22f26e
16. «Технологии позволяют учитывать специфику каждой отрасли». / РБК+. От первого лица. #1 Искусственный интеллект, 5 декабря 2022. Режим доступа: https://plus.rbc.ru/news/638ced6c7a8aa9e28f7bf148
17. Кондуров, И.В.; Тушев А.Н. Технические основы системного аналитика для успешной коммуникации с командой разработки //Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии – 2020. – Т. 4. – №. 2. – С. 91-95.
18. Красов А.В., Штеренберг С.И., Фахрутдинов Р.М., Рыжаков Д.В., Пестов И.Е. Анализ информационной безопасности предприятия на основе сбора данных пользователей с открытых ресурсов и мониторинга информационных ресурсов с использованием машинного обучения // T-Comm. 2018. №10. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/analiz-informatsionnoy-bezopasnosti-predpriyatiya-na-osnove-sbora-dannyh-polzovateley-s-otkrytyh-resursov-i-monitoringa
19. Львович, И.Я. Проблемы методологии проектирования интеллектуальных информационных систем // Информационные технологии в управлении, автоматизации и мехатронике. – 2020. – С. 120-123.
20. Люкевич, И.Н.; Горбатенко, И.И.; Пынзарь, Е.Г. Цифровые технологии финансовых рынков: платформы технического анализа //Фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли – 2021. – С. 101-112.
21. Панкратова, Н.Д.; Панкратов В.А. Роль и место системного анализа в практической деятельности //Системный анализ в проектировании и управлении – 2019. – Т. 23. – №. 1. – С. 31-40.
22. Родионова, П.Д. Применение цифровых технологий на рынке ценных бумаг //Кластеризация цифровой экономики: Глобальные вызовы – 2020. – С. 205-209.
23. Садовский, Г.Л. Применение больших данных и систем аналитики для эффективного управления проектами //Управление научно-техническими проектами – 2020. – С. 225-228.
24. Субботин, А.В.; Тагирова, Л.Ф. Математическое моделирование информационных процессов проектирования интеллектуальных систем на основе использования метода Мамдани // Информационные технологии как основа прогрессивных научных исследований. – 2020. – С. 95-99.
25. Чижик, В.П. Сравнительная характеристика методов фундаментального и технического анализа финансовых активов //Сибирский торгово-экономический журнал. – 2013. – №. 1 (17). – С. 49.