Понкин И.В. Введение в прикладную аналитику: Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации / АНО «Спортивная Арбитражная Палата» Олимпийского комитета России. – М., 2026.
1. Общая характеристика программы
1.1. Общая характеристика программы
Дополнительная профессиональная программа повышения квалификации (ДПП ПК) «Введение в прикладную аналитику» разработана АНО «Спортивная Арбитражная Палата» (лицензия № Л035-01298-77/04789395 от 09.04.2026) на основе исследования и обобщения практики подготовки и профессиональной деятельности практиков-аналитиков (разных специализаций) и с учётом требований к их квалификации.
При разработке программы учтены следующие профессиональные стандарты и их аналоги:
– профессиональный стандарт «Руководитель аналитического подразделения – главный аналитик», одобренный конференцией Ассоциации «Аналитика»;
– профессиональный стандарт «Системный аналитик», утверждённый Приказом Минтруда России от 27.04.2023 № 367н;
– профессиональный стандарт «Бизнес-аналитик», утверждённый Приказом Минтруда России от 22.11.2023 № 821н;
– профессиональный стандарт «Специалист по большим данным», утверждённый Приказом Минтруда России от 06.07.2020 № 405н;
– профессиональный стандарт «Специалист по автоматизации информационно-аналитической деятельности», утверждённый Приказом Минтруда России от 20.07.2022 № 425н;
– профессиональный стандарт «Специалист по управлению интеллектуальной собственностью и трансферу технологий», утверждённый Приказом Минтруда России от 07.09.2020 № 577н;
– профессиональный стандарт «Специалист в оценочной деятельности», утверждённый Приказом Минтруда России от 26.11.2018 № 742н;
– профессиональный стандарт «Специалист по моделированию, сбору и анализу данных цифрового следа», утверждённый Приказом Минтруда России от 09.07.2021 № 462н;
– профессиональный стандарт «Специалист цифровой трансформации документированных сфер деятельности организации», утверждённый Приказом Минтруда России от 31.03.2021 № 192н;
– профессиональный стандарт «Специалист по научно-методическому обеспечению подготовки спортивных сборных команд», утверждённый Приказом Минтруда России от 21.04.2025 № 267н;
– профессиональный стандарт «Социолог: специалист по фундаментальным и прикладным социологическим исследованиям», утверждённый Приказом Минтруда России от 21.10.2021 № 751н;
– стандарт, компендиум и учебно-методический комплекс для специалистов по бизнес-аналитике BABOK (Business Analysis Body of Knowledge) Международного института бизнес-аналитики (International Institute of Business Analysis (IIBA)) в г. Торонто (Канада);
– ряд иностранных стандартизирующих документов (Международные стандарты ISO 19731:2017 «Digital analytics and web analyses for purposes of market, opinion and social research – Vocabulary and service requirements», ISO/IEC 24668:2022 «Information technology – Artificial intelligence – Process management framework for big data analytics» и др.; «Аналитические стандарты разведывательного сообщества», утверждённые Директивой Разведывательного сообщества США от 02.01.2015 № 203, и др.);
– находящийся в стадии разработки и тестирования «золотой стандарт прикладной аналитики».
Программа определяет цели, ожидаемые результаты, содержание, условия и технологии реализации образовательного процесса, оценку качества подготовки слушателей и включает в себя: календарный учебный график, учебный план, рабочую программу дисциплины (описания модулей/разделов/тем), методические материалы, обеспечивающие реализацию соответствующей образовательной технологии и другие материалы, обеспечивающие надлежащее качество подготовки обучающихся.
Нормативную правовую базу разработки и реализации программы профессиональной переподготовки составляют:
Федеральный закон от 29.12.2012 № 273 (в действ. ред.) «Об образовании в Российской Федерации»;
Федеральный закон от 04.12.2007 № 329-ФЗ (в действ. ред.) «О физической культуре и спорте в Российской Федерации»;
Федеральный закон от 29.12.2015 № 382-ФЗ (в действ. ред.) «Об арбитраже (третейском разбирательстве) в Российской Федерации»;
Федеральный закон от 25.12.2008 № 273-ФЗ (в действ. ред.) «О противодействии коррупции»;
Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ (в действ. ред.) «О персональных данных»;
Федеральный закон от 28.12.2024 № 523-ФЗ «О технологической политике в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»;
Указ Президента акты Российской Федерации от 15.03.2021 № 143 (в действ. ред.) «О мерах по повышению эффективности государственной политики в области научно-технологического развития»;
Постановление Правительства Российской Федерации от 06.10.2025 № 1552 (в действ. ред.) «О планировании технологической политики в Российской Федерации»;
Постановление Правительства Российской Федерации от 06.11.2025 № 1752 «Об отдельных вопросах реализации технологической политики в Российской Федерации»;
Постановление Правительства Российской Федерации от 11.10.2023 № 1678 «Об утверждении Правил применения организациями, осуществляющими образовательную деятельность, электронного обучения, дистанционных образовательных технологий при реализации образовательных программ»;
Постановление Правительства Российской Федерации от 06.03.2015 № 202 (в действ. ред.) «Об утверждении требований к антитеррористической защищённости объектов спорта и формы паспорта безопасности объектов спорта»;
Приказ Министерства науки и высшего образования Российской Федерации от 24.03.2025 № 266 «Об утверждении Порядка организации и осуществления образовательной деятельности по дополнительным профессиональным программам»;
Методические рекомендации по разработке основных профессиональных образовательных программ и дополнительных профессиональных программ с учётом соответствующих профессиональных стандартов, утверждённые Министерством образования и науки Российской Федерации 22.01.2015 № ДЛ-1/05вн.
Учебно-методический базис реализации образовательных программ по прикладной аналитике в АНО «Спортивная Арбитражная Палата» представлен большим позитивным опытом реализации преподавательским составом подобных программ и подготовки практиков-аналитиков, значительным объёмом авторских учебно-методических наработок, прошедших существенную конструктивную апробацию.
1.2. Цель реализации программы
Целью реализации дополнительной профессиональной программы повышения квалификации (ДПП ПК) «Введение в прикладную аналитику» является формирование и совершенствование профессиональных компетенций слушателей в области прикладной аналитики, исходно – в сфере физической культуры и спорта, но также и в других отраслевых предметно-объектных областях (по другим отраслевым направлениям).
1.3. Характеристика нового вида профессиональной деятельности обучающегося
В рамках освоения программы слушатели готовятся к решению задач профессиональной деятельности следующих типов:
– практико-аналитический тип;
– проектировочно-решенческий и прескриптивный типы (разработка предписаний);
– консультативный тип;
– управленческий тип.
Задачи подготовки по настоящей программе сфокусированы на получении и/или совершенствовании обучающимися профессиональных компетенций в соответствии с видами профессиональной деятельности, с учётом специфики сферы физической культуры и спорта и других отраслевых направлений прикладной аналитики:
– введение в общую теорию и практику прикладной аналитики;
– введение в профессию, ремесло, мастерство и искусство практика-аналитика;
– введение в общее понимание специфики инструментально-функциональных сегментов прикладной аналитики (дескриптивная (описательная), предиктивная (прогностическая), прескриптивная (предписывающая), диагностическая (девиантологическая), «посмертная», проектировочно-решенческая аналитика (аналитика решений));
– введение в общее понимание специфики предметно-объектных (отраслевых) направлений прикладной аналитики (спортивная, правовая, военная, бизнес-, инженерная, разведывательная аналитика);
– введение в девиантологию прикладной аналитики;
– введение в методы и технологии прикладной аналитики, критерии и параметры прикладной аналитики;
– введение в методы и технологии организации коллективной работы аналитиков (аналитической работы в группе) и руководства такой работой, обеспечения аналитической слаженности аналитического подразделения.
1.4. Требования к результатам освоения программы
Слушатель в результате освоения программы должен освоить следующие профессиональные компетенции и профессиональные навыки (англ. – «skills») и/или повысить качество:
ПК-1 – обладать способностями аналитического ви́дения и аналитического мышления;
ПК-2 – способен оперировать основными линейками общеаналитических и частных (отраслевых) аналитических методов и инструментов, включая методы и инструменты верификации и валидации получаемых аналитических результатов и аналитических продуктов и оценочные инструменты;
ПК-3 – способен оперировать ситуационными, доменными и иными осведомлённостями, добиваться и удерживать превосходство в них;
ПК-4 – способен оперировать средствами визуализации в прикладной аналитике, репрезентовать и защищать свои аналитические продукты;
ПК-5 – способен применять стандарты прикладной аналитики;
ПК-6 – обладать минимально необходимыми способностями организации аналитической работы в группе и руководства такой работой, обеспечивать аналитическую слаженность аналитического подразделения;
ПК-7 – обладать способностями к превенции и выявлению когнитивных предвзятостей и искажений, иных дефектов аналитической работы.
В результате освоения данной программы (и ряда последующих обладающих преемственностью программ) слушатель должен овладеть (или значительно продвинуться в овладении) следующими надлежащими знаниями, умениями, навыками, компетентностями и способностями практика-аналитика (в их формализованном изложении):
1) в восприятии, осмыслении и принятии задачи на производство аналитических работ:
– моментально (по крайней мере, в очень сжатые сроки) аналитически «схватывать» и предварительно оценивать ситуацию;
– «схватывать», формализовывать и оценивать принятую к исполнению задачу на производство аналитического продукта, декомпозировать её на задачи второго, третьего и последующих эшелонов; «схватывать» суть сверхсложных и динамически корригируемых аналитических задач;
– понимать психологию, суть профессиональной деятельности и иные особенности онтологии пользователей его прикладных аналитических продуктов;
– во взаимодействии с потребителем (заказчиком) аналитического продукта формулировать и задавать уточняющие вопросы, корригировать задачу (или её элементы) на производство прикладного аналитического продукта;
– оперативно создавать первичную (отправную) методику решения поставленной прикладной аналитической задачи и реализующую её рабочую алгоритмизацию;
– грамотно и понятно объяснять свои запросы, требования, ожидания под обеспечение выполнения поставленной прикладной аналитической задачи;
2) в когнитивной сфере:
– оперативно, критически, гибко, масштабируемо, логически выверенно, ясно, неординарно мыслить;
– владеть приёмами умозаключения в такой степени, чтобы быть самостоятельным в этом;
– принимать в расчёт все и любые существенно важные мелочи, обеспечивать полноту охвата и полноту учёта определяющих факторов в аналитическом исследовании и оценивании;
– иметь способности к расширению сектора (горизонта) ви́дения;
– видеть проницательно, проникать мыслью существенно глубже, чем большинство людей, видеть неявные (имплицитные) закономерности и связи;
– владеть основными прикладными общеаналитическими и специальными прикладными аналитическими методами и инструментариями;
– «очищать», сопоставлять, структурировать и ранжировать информацию;
– мыслить нестандартно, объёмно (пространственно) и на перспективу; быть способным отказываться от линейных и шаблонных решений в пользу широкого и гибкого взгляда на проблему;
– экстрактировать самую суть (субстраты, квинтэссенции смыслов, концептов, идей, тенденций) исследуемой предметно-объектной, проблемной или концептуальной области;
– концептуально мыслить на фундаментальных уровнях, быть способным концептуализировать отрабатываемое исходное проблемное или теоретическое поле, осуществлять концептуальное насыщение (повышать концептоёмкость исследовательского продукта);
– визуализировать и / или переводить в схемографический вид различные аналитические онто-единицы (по возможности);
3) в сборе и фильтрации информации:
– производить экстрактирование и агрегирование потенциально релевантной информации;
– оперировать не единицами, а потоками и массивами информационных онто-единиц, осуществлять поисковое оперирование потоками и массивами данных с оперативным селективным перевариванием «тонн информации»; осуществлять сбор, фиксацию и канализирование релевантной информации (в необходимых и достаточных объёмах) из всех соответствующих источников; владеть разнообразными поисковыми технологиями; осуществлять сбор данных пакетированно – группами, «волнами»;
– производить обработку массивов неформализованных и неструктурированных данных разной природы;
– проводить аналитико-обеспечительные мониторинги различных видов, форм и размерностей;
– осуществлять контроль ресурсов поиска и сбора информации; выявлять ошибки методологии поиска;
4) в сортировке и обработке информации:
– оперировать инструментариями аналитики больших данных;
– оперировать инструментариями потоковой аналитики;
– осуществлять замеры и оценки количественных и качественных параметров исследуемых объектов;
– производить референцирование, обобщение и «обогащение» массивов данных (поступающих разрозненно и без логической последовательности), с концентрированием на главном, отбрасывая (откладывая) всё лишнее;
– производить «взвешивание» и фильтрацию данных, обеспечивать «гигиену» и «очищение» данных, экстрактирование надёжных данных, а равно отсев незаслуживающих доверия и «мусорных» данных;
5) в исследовании объектов:
– быть способным к глубинному пониманию идей, онтологически «зашитых» в основные прикладные аналитические инструментарии;
– осуществлять идентификацию, классификацию, категорирование объектов, образов, процессов, действий, событий, причинно-следственных и иных связей;
– сравнивать и проводить аналогии, распознавать и сопоставлять различия и сходства, выявлять изменения в параметрах, обстоятельствах, событиях, процессах, отношениях, онтологии;
– «взвешивать», выяснять значения массивов имеющихся фактов и связей, интерпретировать формы и размерности значения данных;
– оперировать всеми основными инструментами научных и прикладных аналитических исследований;
6) в творческом мышлении, связанном с отработкой документов, универсумов отношений, онтологий:
– оперировать проекциями и образами, онтологиями и моделями;
– ассоциировать (соединять) идеи и концепты, ряды событий, совокупности факторов влияния, причины и следствия;
– оперировать инструментариями упрощения и усложнения прикладных аналитических продуктов, их «насыщения» и «прошивки»;
– осуществлять свёртывание и развёртывание аналитической информации и прикладных аналитических продуктов;
– осуществлять реферирование и аннотирование;
– оперативно составлять осмысленный, адекватный, ясный, обоснованный, релевантный, полезный прикладной аналитический продукт;
– разрабатывать рекомендации;
– осуществлять критическое рецензирование и редактирование документов, в том числе прикладных аналитических;
7) в хранении и архивировании информации:
– оперировать инструментами записи информации, документирования, резервирования, архивирования и безопасного хранения информации и документации;
– оперировать инструментами каталогизации;
– оперировать инструментами стандартизации и унификации;
– оперировать инструментами криптографической и иной защиты информации (необходимым минимумом);
– осуществлять контроль ресурсов и параметров хранения информации;
8) в выявлении и диагностике проблем:
– выявлять и фиксировать проблемы;
– производить диагностику природы, оценку размерности и онтологии проблем;
– выявлять и осмысливать причины и условия ошибок, дефектов, дисфункций, дисбалансов, сбоев, неудач, неработоспособности, конфликтов;
9) в прескрипции:
– конвертировать теоретические и прикладные аналитические концепты в конкретные предписания действий;
– конвертировать описания ожидаемого (экспектаций) и необходимого в конкретные предписания действий;
10) в прогнозировании и планировании:
– быть способным к многомодельному мышлению (использованию совокупностей моделей для осмысления сложных явлений);
– оперировать инструментами предиктивного анализа и научного предвидения; оперировать инструментами создания «самореализующихся прогнозов»;
– оперировать инструментариями прогностического сценарного моделирования и планирования;
– оперировать инструментариями стратегирования в прикладной аналитике, осуществлять целепостроение и целеполагание на средне- и долгосрочную перспективу, разрабатывать стратегии и программы действий, программировать конкретизирующие действия для их достижения;
11) в работе в полях неопределённостей и недостоверных сведений, в оперировании неопределённостями:
– оперировать инструментариями интуитивной аналитики, методами нелинейного и нестандартного мышления;
– осуществлять работы с данными в условиях неопределённостей, недостаточности данных и предполагаемого наличия недостоверных сведений; производить в этих условиях экспликации имплицитных данных, логических и иных связей;
– оперировать инструментариями аналитики нечёткой логики;
– оперировать стохастическими методами;
– применять байесовский подход к выработке прикладных аналитических решений;
12) в репрезентации аналитического продукта:
– быть способным к проактивности, обладать практико-аналитической «агентивностью» – способностью действовать, активничать (а не просто подобно роботу выполнять какие-то действия);
– надлежащим образом (ясно, веско, основательно, убедительно, полезно) репрезентовать произведённый аналитический продукт и приготовленные по его итогам рекомендации;
– аргументированно отстаивать, защищать представляемую аналитическую позицию, точку зрения и / или решение (с учётом альтернатив и неопределённостей), в том числе перед выраженно индифферентной, критически-настроенной или агрессивно-враждебно настроенной аудиторией.
Вышеуказанные позиции закладываются в необходимых и достаточных размерностях по результатам освоения ряда последовательных преемственных программ по прикладной аналитике. Но и настоящая программа внесёт свой вклад в приращения компетенций обучающихся по указанным позициям.
1.5. Категория слушателей и требования к уровню подготовки поступающих на обучение
Настоящая программа ориентирована на:
– действующих арбитров Национального Центра Спортивного Арбитража и медиаторов Центра Спортивной Медиации при АНО «Спортивная Арбитражная Палата», желающих получить дополнительные профессиональные компетенции в предметно-объектной области, охватываемой настоящей программой;
– лиц, стремящихся получить дополнительное образование (в рамках повышения квалификации), усовершенствовать свои компетенции, профессиональное мастерство в области прикладной аналитики;
– юристов (в том числе корпоративных юристов, спортивных юристов), желающих повысить или получить дополнительные профессиональные компетенции в области прикладной правовой и иной отраслевой, а также инструментально-функциональной прикладной аналитики.
Лица, желающие освоить программу профессиональной переподготовки, должны иметь высшее образование. Наличие указанного образования должно подтверждаться документом государственного или установленного образца.
1.6. Трудоёмкость обучения
Учебный план включает несколько вариаций общего объёма часов программы: трудоёмкость обучения по данной программе минимально составляет 36 часов (с вариациями на 72 и 108 часов), включая все виды аудиторной и внеаудиторной (самостоятельной) учебной работы слушателя, а также итоговый контроль знаний.
По итогам обучения обучающимся будет выдано удостоверение о повышении квалификации.
1.7. Форма обучения и режим занятий
Форма обучения – очная, с использованием дистанционных образовательных технологий, которая сочетает контактную работу обучающихся с преподавателем (в том числе с применением дистанционных образовательных технологий), включает в себя занятия лекционного типа, и (или) занятия практического/семинарского типа, и (или) групповые консультации, и (или) индивидуальную работу обучающихся с преподавателем.
Обучение онлайн в вечернее время с 19:00 до 22:00.
Образовательные циклы планируются по 1 группе численностью до 40 человек.
Учебная нагрузка устанавливается не более 54 часов в неделю, включая все виды аудиторной и внеаудиторной (самостоятельной) учебной работы слушателя.
Учебный план включает несколько вариаций раскладки часов
При трудоёмкости обучения по данной программе в 36 часов учебный план включает 20 учебных часов аудиторных (онлайн) занятий – 8 лекций и 2 семинара, 14 учебных часов самоподготовки в рамках предоставленных практических заданий, 2 часа итоговой отчетности (зачёт без оценки).
2. Содержание программы
Учебно-тематический план (на 36 часов)
№№
ПП
Наименование разделов
Академические часы
Всего
Лекции
ПР*
С*
СР*
1
Понятие и основы общей теории прикладной аналитики
3
2
–
–
1
2
Подготовка, квалификация, основы и стандарты профессии практика-аналитика
3
2
–
–
1
3
Основы понимания инструментально-функциональных сегментов прикладной аналитики
3
2
–
–
1
4
Основы понимания предметно-объектных (отраслевых) направлений прикладной аналитики
3
2
–
–
1
5
Осведомлённость в аналитике. Ситуационная аналитика и ситуационные центры
3
2
–
–
1
6
Методы и технологии прикладной аналитики. Критерии и параметры прикладной аналитики.
3
2
–
–
1
7
Аналитический отчёт
3
–
–
2
1
8
Особенности организации коллективной работы аналитиков.
3
2
–
–
1
9
Девиантология прикладной аналитики. Сложные вопросы профессии практика-аналитика
3
–
–
2
1
10.
Спортивная аналитика
3
2
–
–
1
Итоговая отчётность (зачёт)
–
–
–
2
4
36
16
6
14
Примечание: ЛР* – лабораторная работа, ПР* – практическая работа, С* – семинар, СР* – самостоятельная работа.
Календарный учебный график
Программа рассчитана на реализацию в течение 1–2 недель.
СОДЕРЖАНИЕ ПРОГРАММЫ
(реферативное описание разделов и тем)
ТЕМА 1. Понятие и основы общей теории прикладной аналитики.
(Лекция, 2 учебных часа)
Содержательные вопросы:
1. Определения и объяснения понятия «аналитика» в разных парадигмальных подходах. Аналитика как реализуемый в интеллектуально-мыслительной деятельности активный комплексный исследовательско-интерпретационный подход, направленный на выявление, исследование, измерение, референцирование и сопоставление значимых (как правило – имплицитных) данных, выявление, исследование и моделирование природы и онтологии вещей и процессов, закономерностей и тенденций.
2. Онтология прикладной аналитики: аналитика как элемент активной интеллектуально-мыслительной деятельности. Разграничение аналитики, с одной стороны, и анализа, науки, фактографии и нормографии, с других сторон. Интерсекциональность прикладной аналитики и науки.
3. Принципы прикладной аналитики: достоверности и подтверждаемости; аналитической проницательности и цепкости; метакогнитивной дистанцированности; прагматической релевантности; предиктивности и прескриптивности; оценочной и интерпретационной определённости; формализованности оценок и прогнозов; конкретизационной амбивалентности; полноты охвата и учёта значимых факторов.
4. Базовый тезаурус общей теории прикладной аналитики: прикладной аналитический продукт, экспектативный образ аналитического продукта, аналитическая ценность, методы и инструменты прикладной аналитики, аналитический артефакт, практик-аналитик, аналитическое суждение, предиктивно-аналитический вывод.
5. Разграничение аналитики и анализа: анализ как мыслительная процедура членения познаваемого явления; аналитика как задействование совокупности методов – анализа, синтеза, обобщения и прогноза и др. Семантическое разграничение понятий «аналитический» (от «аналитика») и «аналитический» (от «анализ»).
6. Аналитика и наука – референции и отличия. Оперативность и актуальность аналитики. Прикладной характер аналитических материалов. Квалифицированное владение существующим инструментарием. Интерсекциональность и взаимодополняемость.
7. Фактография и прикладная аналитика: фактография как описание фактов без их аналитической обработки. Место фактографии в прикладной аналитике. Сферы релевантной применимости фактографического продукта. Задействование аналитической реконструкции в фактографии.
8. Нормография и прикладная аналитика. Нормографический продукт как подборка нормативно-текстовых извлечений. Нормография как эмпирическая основа и вспомогательный инструментарий правовой аналитики. Нормография как самостоятельная инструментально-технологическая область.
9. Субстратное изложение методологии прикладной аналитики: роль информации (данных) как «крови» и «строительного материала» аналитики; постановка задач на производство аналитических работ. Роль исследовательских методов.
10. Классификация исследовательских методов: общенаучные, частно-научные, общеаналитические, частно-аналитические методы; привнесённые, комбинированные и гибридизированные методы; линейки методов познания и аналитической обработки по предметно-объектным направлениям.
11. Метод как рабочий инструментарий, а не «священные догматические оковы»: детерминированность, направленность, результативность, плодотворность, надёжность, экономность метода. Пределы релевантной применимости методов.
12. Машинная и производимая человеком аналитика: технологические решения машинной аналитики; пределы замены человеческого интеллекта; эволюция инструментального арсенала прикладной аналитики.
13. Общая теория прикладной аналитики как онтологически-свёрнутый и синтетически-сплавленный когнитивный порядок, абстрактно-мыслительный субстрат фиксации, отображения и репрезентации проекций и образов опыта прошлого и текущего опыта настоящего.
14. Пути формирования и кристаллизации общей теории прикладной аналитики: необходимость консолидации парадигм разных направлений; базовый специализированный тезаурус; тотальный аудит линеек методов; процедуры апробации, верификации и валидации.
15. Интуиция в прикладной аналитике: профессиональная интуиция как основанный на мастерстве и опыте тонко отточенный профессиональный аналитический инстинкт. Методы интуитивной аналитики. Валидация результатов интуиции. Интуиция как дополняющий, а не заменяющий структурированные методы инструмент.
ТЕМА 2. Подготовка, квалификация, основы и стандарты профессии практика-аналитика.
(Лекция, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Кто такой аналитик? Разграничение профессионального практика-аналитика и блогера-«аналитика». Акцент на том, что аналитик должен уметь и быть способен делать, а не на дипломах и должностях.
2. Экспектативные компетентности практика-аналитика: способность чётко и логично проанализировать проблему; исследовать собственные когнитивные предвзятости и уязвимости; защищать аналитический продукт; подходить к редактированию как к процессу улучшения работы; оттачивать навыки критического мышления.
3. Линейка образов-амплуа (функциональных профилей) практика-аналитика: аналитик-поисковик, аналитик-дескриптор, аналитик-системщик, аналитик-прогнозист, аналитик-«концептуальный мыслитель», аналитик-критик, аналитик-прескриптор, аналитик-диагност, аналитик-стратег, аналитик-архитектор решений, аналитик-«траблшутер», аналитик-визуализатор, аналитик-проектировщик-разработчик.
4. Высший пилотаж в прикладной аналитике: четыре уровня прикладных аналитических компетентностей (минимальный, базовый, продвинутый специализированный, экспертный). Практик-аналитик класса высшего пилотажа как «пятый» уровень. Уникальность сверхэффективного производителя оригинального аналитического продукта.
5. Должный объём квалификации главного аналитика (руководителя аналитического подразделения): аналитико-управленческие качества; личный ценный профессиональный опыт в прикладной аналитике; ответственность за аналитическую слаженность подразделения; профессиональный стандарт «Руководитель аналитического подразделения – главный аналитик».
6. Стандарты надлежащего прикладного аналитического ремесла, мастерства и искусства: формализация ожиданий работодателя и ожиданий потребителя аналитического продукта. Критерии оценивания аналитических процессов и продуктов. Эталонные образцы аналитической работы.
7. Формализованный перечень надлежащих знаний, умений, навыков, компетентностей и способностей практика-аналитика: аналитическая точность, беглость, гибкость, проницательность, цепкость; аналитический скептицизм, системность, зрелость; метакогнитивная дистанцированность.
8. Формирование способностей и навыков критического мышления у практиков-аналитиков: критическое мышление как активное стремление к пониманию происходящего путём вдумчивого скептического осмысления, оценки свидетельств и глубокого постижения процесса мышления. Объективность и скептицизм как взаимосвязанные категории.
9. Мастерство и искусство практика-аналитика задавать вопросы. Понятие и мера должного в постановке аналитических вопросов. Вопросы как инструмент вскрытия имплицитных данных и закономерностей. Искусство формулирования релевантных исследовательских запросов.
10. Подготовка аналитиков: зарубежный опыт. Методики «постановки мозгов». Обучение структурированным методам аналитики. Баланс интуиции и формализованных процедур.
11. Искусственный интеллект и визуализирующее обеспечение подготовки аналитиков: машинная аналитика как вспомогательный, а не заменяющий инструмент. Технологии генеративного искусственного интеллекта в обучении. Релевантная визуализация аналитических процессов и продуктов.
12. Значение и особенности подготовки практиков-аналитиков: необходимость систематического обучения методологии прикладной аналитической работы и мышления. Различие подготовки под разные предметно-объектные области. Итеративно-адаптируемый характер подготовки.
13. Целенаправленно формируемый профессионалами практик-аналитик: экспектативный образ (профиль) практика-аналитика. Баланс врождённых склонностей и нарабатываемых ресурсов. Роль наставничества и примера учителя.
14. Некоторые методики подготовки в прикладной аналитике: методика С.А. Рачинского (импровизация задач возрастающей сложности). Важность примера учителя и комментариев к действиям обучающегося.
15. Профессиональная этика практика-аналитика: беспристрастность, объективность; недопустимость ангажированности и предвзятости. Ответственность за качество аналитического продукта перед заказчиком. Логическая строгость текста аналитического продукта.
ТЕМА 3. Основы понимания инструментально-функциональных сегментов прикладной аналитики.
(Лекция, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Дескриптивная (описательная) аналитика: направленность на исчерпывающее или необходимое и достаточное описание происшедшего, происходящего и, отчасти, возможного в будущем; ответы на вопросы: «Что произошло?», «Как это было?», «Что и как происходит?» Ценность и функционально-целевое назначение качественного описания в прикладной аналитике.
2. Предиктивная (прогностическая) аналитика: направленность на прогнозирование и референтную обоснованную интерпретацию будущих событий, состояний и условий (диспозиций), процессов, рисков, угроз, интересов, движущих сил, будущих результатов и тенденций. Требования к оперированию категориями «вероятность», «возможность», «шанс». Выражения правдосообразности и вероятности в аналитическом продукте.
3. Сценирование будущего в предиктивной аналитике: предиктивное позиционирование и описание альтернативных предполагаемых будущих результатов; фиксация спектра возможных вариантов будущего с атрибутированием им вероятностных параметров; опора на эмпирические данные и предположения о тенденциях.
4. Прескриптивная (предписывающая) аналитика: направленность на выработку рекомендаций и предписаний; ответы на вопросы: «Что следует сделать, чтобы событие произошло (или не произошло)?» Отличия прескриптивной аналитики от дескриптивной и предиктивной аналитики. Понятие самосбывающегося прогноза; оперирование самосбывающимися прогнозами.
5. Диагностическая (девиантологическая) аналитика: оперирование аномалиями, дефектами, дисфункциями, дисбалансами, сбоями, неработоспособностью, конфликтами; установление причин, природы, размерностей и онтологии дефектов. Аналитическая реконструкция в диагностике.
6. «Посмертная» аналитика: ретроспективный анализ состоявшихся событий, процессов, решений; выявление причин успехов и неудач; извлечение уроков для будущего; баланс ретроспективы и предиктивности.
7. Проектировочно-решенческая аналитика (аналитика решений): аналитика, «вшитая» в проектирование и разработку новых или омологированных продуктов, систем, нормативных установлений. Конвертация теоретических и прикладных аналитических концептов в конкретные предписания будущих действий.
8. Интеллектуализированная и прагматическая аналитика: машинная (компьютерно-программная) аналитика как вспомогательное средство; прагматическая аналитика как аналитика, редуцированная до «сухого» рационализма и прагматизма. Освобождение от допущений, не выдерживающих прагматической критики.
9. Интеграция инструментально-функциональных сегментов: послойная интеграция результатов применения разных модальностей прикладной аналитики; синергетическое усиление при комбинировании сегментов; выбор весовых характеристик сегментов в зависимости от содержания поставленных задач.
10. Методы каждого инструментально-функционального сегмента: специфические методы дескриптивной (описательной) аналитики (детализированное полное или одноаспектное описание; описание «быстрым пером и широким мазком»); специфические методы предиктивной аналитики (прогностическое сценарное моделирование, прогнозная экстраполяция); методы прескриптивной аналитики (вариантные расчёты, многоуровневые модели); методы диагностической аналитики (выявление корневых причин, аналитическая обработка девиаций).
11. Верификация и валидация выводов в разных сегментах: сложность верификации предиктивных выводов; условия необходимой и достаточной точности прогноза; точность лексики как условие избегания вероятностных «ловушек».
12. Оперирование неопределённостями и рисками в инструментально-функциональных сегментах: риск-ориентированность предиктивной и диагностической аналитики. Работа с неполными и быстро устаревающими данными. Аппроксимация при оценке будущего.
13. Предиктивная аналитика в условиях быстрых нешаблонных действий противника: сложность прогностики при ожидании инициативных действий конкурента; необходимость гибкости и адаптивности аналитических моделей; учёт фактора «тумана будущего».
14. Прескриптивная аналитика и норморайтерская деятельность: сходство и различие прескриптивных предписаний и нормативных установлений; казуальность прескриптивных предписаний; интерсекциональность с нормопроектировочной деятельностью.
15. Практическая применимость инструментально-функциональных сегментов в отраслевой аналитике: адаптация сегментов под правовую, военную, инженерную аналитику. Специфика применения предиктивной аналитики в развед-аналитике. Особенности диагностической аналитики в бизнес-среде.
ТЕМА 4. Основы понимания предметно-объектных (отраслевых) направлений прикладной аналитики.
(Лекция, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Таксономия видового многообразия прикладной аналитики по предметно-объектному основанию: классификация по отраслям (правовая, экономическая, государственного управления, военная, разведывательная, бизнес-, спортивная, инженерная и др.). Внутреннее дробление таксонов.
2. Парадигмальные основы военной аналитики: интерсекциональность с военной наукой и военным искусством; итеративная адаптируемость и интероперабельность; риск-ориентированность; глубокая диалектичность; строгое условие наличия профильного военного образования.
3. Источники данных в военной аналитике: собственные данные тактического, оперативно-тактического и стратегического уровня; данные геоинформационных систем; данные разведки (HUMINT, SIGINT, IMINT/GEOINT, MASINT, OSINT, CYBINT, FININT, TECHINT); военно-исторические данные.
4. Осведомлённости в военной аналитике: ситуационная, доменная, ресурсная, геопространственная, метео-осведомлённость. Превосходство в осведомлённости как искомый результат. Интегративное складывание осведомлённости из элементов.
5. Масштабируемость и многоуровневость военной аналитики: различие задач, ресурсов и возможностей на тактическом, оперативно-тактическом и стратегическом уровнях. Военная эффективность отдельного человека и подразделения. Способность к военной хитрости и тактической адаптации.
6. Правовая аналитика как профессиональная юридическая интеллектуальная деятельность по аналитическому оперированию юридическими онтологическими единицами (юридическими фактами и юридическими событиями, нормативными предписаниями, судебными позициями, правовыми аргументами) и юридически значимыми данными.
7. Машинная правовая аналитика: когнитивно-вычислительные технологии, технологии обработки текстов на естественных языках (NLP), технологии машинного обучения, технологии обработки больших данных; интеллектуализированный правовой поиск. Предиктивная машинная правовая аналитика. Визуализирующие обеспечивающие аналитику технологии.
8. Правовая (юридическая) аналитика как основа модальностей юридической деятельности: юридическое толкование, квалификация, критика, экспертиза, рекомендация, прогнозирование, моделирование, норморайтерско-проектировочный процесс. Место правовой аналитики в объёме разнообразия видов прикладного юридического письма.
9. Бизнес-аналитика: понятие и онтология; род, процесс и результат интеллектуально-аналитической деятельности по мониторингу, сбору, фильтрации, накоплению, аналитической обработке данных о бизнес-процессах, бизнес-продуктах и бизнес-услугах; направленность на обеспечение конкурентоспособности, эффективности, безопасности бизнеса.
10. Инженерная аналитика – понятие и природа. Инженерная аналитика как важнейшее искусство для становления профессиональной компетенции инженера и как основа системной инженерии. Реверс-инжиниринг (обратная разработка, обратный инженерия).
11. Разведывательная аналитика: понятие и «дисциплины» информации: агентурная разведка (HUMINT), радиоэлектронная разведка (SIGINT), разведка изображений (IMINT/GEOINT), измерительно-сигнатурная разведка (MASINT), разведка по открытым источникам (OSINT), кибер-разведка (CYBINT), финансовая разведка (FININT), техническая разведка (TECHINT).
12. Интерсекциональность отраслевых направлений прикладной аналитики: взаимное обогащение методологий; миграция методологических идей между науками и между отраслевыми направлениями прикладной аналитики; комбинирование и гибридизация методов разных отраслей; адаптация подходов под междисциплинарные предметно-объектные области.
13. Специфика подготовки под отраслевые направления прикладной аналитики: необходимость профильного образования или полноценной переподготовки; интероперационабельность и мультимодальность платформы обеспечения повышения квалификации; учёт специфики задач, условий, вида и рода деятельности.
ТЕМА 5. Осведомлённость в аналитике. Ситуационная аналитика и ситуационные центры.
(Лекция, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Понятие и онтология ситуации: сложившаяся совокупность взаимосвязанных условий, обстоятельств и событий с динамической привязкой по месту, кругу лиц, времени и возможностям; ситуация как определяемая состоянием взаимосвязанных элементов обстановки в контролируемом пространстве.
2. Ситуационная осведомлённость: понятие, значение и онтология; уровень осведомлённости практика-аналитика о ситуации; динамическое понимание того, что происходит; способность видеть, что происходит поблизости, и предвидеть, что произойдёт; ситуационная осведомлённость как результирующий продукт прикладного аналитического процесса.
3. Концепт ситуационной осведомлённости: набранная и оперативно поддерживаемая когнитивная способность человека необходимо и достаточно точно воспринимать, идентифицировать, интегративно осознавать и понимать конкретную ситуацию. Ситуационное ви́дение и понимание.
4. Ситуационная осведомлённость и доменная осведомлённость: сопряжение и пересечение; ситуационная осведомлённость может включаться в объём доменной или лишь пересекаться с нею; интегративная взаимосвязь, обеспечивающая надлежащее ви́дение общей оперативной картины.
5. Процесс и технологии обретения и удержания ситуационной осведомлённости: трёхфазный процесс (восприятие, понимание, прогнозирование ситуации); древовидная структура этапов обработки информации; роль аномалий и базовой линии среды в ситуационной осведомлённости.
6. Обеспечение и оценка надлежащих качеств ситуационной осведомлённости: зависимость качества от работоспособности и надёжности всех основных взаимодействующих частей аналитической системы; оценка ситуационной осведомлённости в группе аналитиков. Распределённая ситуационная осведомлённость.
7. Инструментальные методы обретения и удержания ситуационной осведомлённости: методы аналитического сценирования, предиктивно-сценарного моделирования, синектики, ситуационно-логической аналитики, картирования, одновременных локализации и картирования, предиктивного программирования «критических» точек.
8. Структура, видовое многообразие и параметры ситуационной осведомлённости: человеко-центричная ситуационная осведомлённость; миссия-ориентированная ситуационная осведомлённость; масштабируемость и транспозиция между уровнями ситуации.
9. Продвинутая ситуационная осведомлённость и обеспечение превосходства в ней: устойчивое удержание превосходства над противником в формировании и удержании адекватной ситуационной осведомлённости; лидерство в ситуационной осведомлённости как устойчивое удержание преимущества в течение существенного времени.
10. Общая оперативная (операционная) картина в прикладной аналитике: единая комплексная визуально-графическая, текстовая и интеллектуальная репрезентация определённой предметно-объектной области. Значения терминов «общий» и «оперативный» в контексте общей оперативной картины. Синтетически-интегративное сопряжение текущих оценок и статусов.
11. Процесс формирования общей оперативной картины: этапы, исходные первичные и комплексные производные элементы, слои; логистическая архитектура выстраивания и сопряжения картин осведомлённостей. Сложность семантических сетей в основе логистики картины.
12. Ситуационно-аналитический центр как центр активной интеллектуальной деятельности, где разрабатываются варианты готовых тактических, оперативно-тактических и стратегических решений. Три существенных признака ситуационного центра (специализация, квалифицированные люди-аналитики, целевое производство оплачиваемого аналитического продукта).
13. Распределённые ситуационные центры: переход от концепции «замкнутого» ситуационного центра к распределённым; распределённая ситуационная осведомлённость; теория распределённого познания; структура и состав распределённых систем ситуационного управления.
14. Минимально-необходимое технологическое оснащение аналитического центра: ресурсы хранения данных; системы интеллектуализированного поиска; массивы профильной литературы; ресурсы машинной аналитики, машинного перевода, обработки текстов на естественных языках; геоинформационные ресурсы; библиотеки онтологий; ресурсы визуализирующего обеспечения и сопровождения аналитической работы.
15. Аналитическая слаженность и аналитическое слаживание аналитического подразделения. Аналитическая слаженность как важнейшая характеристика аналитического подразделения и как квинтэссенция сложной интеллектуальной и организационной деятельности. Обеспечение последовательности обучения, создание организационных механизмов устойчивости, создание интеграторов аналитической работы.
ТЕМА 6. Методы и технологии прикладной аналитики. Критерии и параметры прикладной аналитики.
(Лекция, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Критерии и параметры прикладной аналитики: аналитическая точность, сложность, беглость, гибкость, проницательность, цепкость, скептицизм, системность, зрелость, краткость, простота и ясность в прикладной аналитике.
2. Аналитическая точность: условие необходимой и достаточной точности прогноза; точность лексики как условие избегания вероятностных «ловушек»; формализация выражений правдосообразности и вероятности.
3. Аналитическая сложность. Понимание пределов возможностей упрощения без производной деградации. Отказ от «упрощения» без веских оснований; учёт всех значимых аспектов и факторов исследуемой предметно-объектной области. Применение должных линеек сложных прикладных аналитических методов и инструментариев.
4. Аналитическая беглость и гибкость: оперативность аналитической обработки; способность адаптироваться к изменяющимся условиям и задачам; итеративная корректировка аналитических стратегий в режиме реального времени.
5. Аналитическая проницательность и цепкость: способность видеть не только «зыбь на поверхности, но и подводные течения»; «схватывание» сущности вопроса и видение ключей его решения. Поиск «слабых» следов и «слабых» сигналов, видимых только знающему, куда, где и как смотреть.
6. Аналитический скептицизм и метакогнитивная дистанцированность: отказ автоматически считать истиной всё, что слышишь; осознанное стремление получить наиболее полное и точное представление; дистанцированность от собственных субъективных предпочтений и непосредственных реакций.
7. Системность и зрелость прикладной аналитики: целостность аналитического продукта; логическая строгость и обоснованность; способность к рефлексии относительно собственных аналитических процедур и выводов.
8. Линейка общенаучных методов познания: метод анализа (системный, причинно-следственный, функционально-структурный, корреляционный, семантический, контент-анализ, ретроспективный, предиктивный, полихронный), метод синтеза, методы дедукции, индукции и абдукции, методы измерения, классификации, моделирования, аксиоматизации, абстрагирования, наблюдения, метод проб и ошибок, методы аппроксимации, формализации, сравнения, аналогии, идеализации, конкретизации, обобщения, эксперимента, экспертных оценок, экстраполяции, описания, идентификации.
9. Линейки частно-научных методов: правоведческие (формально-юридический, юридико-телеологический, сравнительно-правовой, конкретно-исторический, юридико-аксиоматический, структурно-функциональный, аксиологический, системно-правовой, метод правовой аналогии, правового наблюдения, прогнозирования, эксперимента, моделирования, классификации, корреляционный, критико-правовой, герменевтический); экономические и иные.
10. Линейка общеаналитических методов: методы интуитивной аналитики; аналитический метод фреймирования, свёртывания, развёртывания, контраста; методы эксплицитно-структурированного, имплицитно-структурированного и дескриптивно-экспликативного теоретизирования; методы потоковой аналитики; метод упрощения онтологизированных образов; метод ситуационно-сценарного моделирования; метод SWOT-анализа; метод особого мнения в группе; метод обратного движения с конца; метод переноса; метод усложнения задачи; метод аналитического аудирования; методы библиометрической аналитики; метод опорных точек; метод оперирования конкурирующими гипотезами; байесовский подход; метод аналитического оперирования стержневыми факторами; методы мозгового штурма и синектики; метод ситуационно-логической аналитики; метод морфологического анализа; метод выявления пересечений; метод многомерного позиционирования; метод кластеризации.
11. Линейки частно-аналитических методов: специфические методы правовой аналитики (формально-юридический аналитический, нормографический, судебно-графический, лексико-графический, логико-графический, методы судебной статистики, критико-правовой, юридической квалификации, рекомендации, семиотический, оперирования правовой графикой, персонографический). Специфические методы инженерной аналитики.
12. Привнесённые, комбинированные и гибридизированные методы: миграция методологических идей между науками и между отраслевыми направлениями прикладной аналитики; междисциплинарные методы (юридико-лингвистические, юридико-социологические, методы правовой психологии, антропологии, кибернетические, культурологические, биографический, персонографический, библиографический, библиометрический).
13. Что «внутри» метода? Суб-методы, технологии применения, закладываемые ожидаемые результаты, способы валидации и оценки, сферы релевантной применимости и пределы применимости, способы стыковки с другими методами.
14. Критерии оценивания аналитических процессов и продуктов: достоверность и подтверждаемость; релевантность и прагматическая ценность; формализованность и воспроизводимость; логическая строгость и целостность; объективность и беспристрастность; этичность и корректность изложения.
15. Технологии прикладной аналитики: технологии «взвешивания», фильтрации и очистки данных; верификация и валидация поступающих данных; девиантология прикладной аналитики (фейки, ошибки, неточности; когнитивные уязвимости и предубеждения); отработка финализирующих аналитических продуктов.
ТЕМА 7. Аналитический отчёт.
(Семинар, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Прикладной аналитический продукт: понятие и онтология; результат, характеризующийся формализованностью, прикладной новизной и релевантностью; сложноструктурный и многокомпонентный характер даже относительно простых аналитических продуктов.
2. Прикладное аналитическое письмо: особенности стиля; краткость, простота и ясность; баланс между инженерным стилем письма и необходимой глубиной изложения; избегание «воды» и избыточной описательности.
3. Отличие экспертного заключения и иного аналитического продукта практика-аналитика от прочих видов письма: должная квалификация и компетентность лица; верифицируемое применение научной и/или прикладной аналитической методологии; надлежащая обоснованность и глубокая аргументированность; строгая формализованность и инструментальная сублимированность («высушенность») текста; логическая строгость, целостность, объективность, беспристрастность.
4. Структура аналитического отчёта: вводная часть (постановка задачи, исходные данные); аналитическая часть (методы, обработка данных, выкладки); результирующая часть (оценки, прогнозы, рекомендации, предписания); приложения (визуализации, расчёты, рекомендации).
5. Визуализация процесса и результатов прикладной аналитики: обеспечительные схемографически-визуализирующие методы (метод дашборда, «рыбьего скелета», древа текущей реальности, цветокодирования, карт ассоциаций, тегирования, причинно-следственной матрицы, древа отказов, аналитической пирамиды). Значение визуализации для донесения сложных идей.
6. Аналитическое обогащение данных и аналитическое обогащение прикладного аналитического продукта: первичная фильтрация и очистка данных; оценка и верификация; референцирование и интегрирование релевантных данных; создание комбинаций аналитических конструктов – выводов, концептов, оценок, прогнозов; формирование аналитических метакомбинаций и аналитических рекомбинантов.
7. Ключевой вопрос предфинальной подготовки прикладного аналитического продукта: «Что мы упускаем?» Контроль полноты охвата и учёта значимых факторов. Проверка на когнитивные предубеждения и уязвимости; верификация логических цепочек. Оценка релевантности выводов поставленным задачам.
8. Нелинейность процесса работы над прикладным аналитическим продуктом: цикличность, итеративность, возвраты к предыдущим этапам; адаптивная корректировка методов и подходов по ходу работы; гибкость в реагировании на новые данные и изменяющиеся условия.
9. Аналитическое вчитывание в текст. Считывание образом и оперирование образами в прикладной аналитике. Методы глубинного прочтения и интерпретации текстовых материалов. Распознавание имплицитных смыслов, образов и онтологий. Использование образов как инструмента схватывания сложных взаимосвязей.
10. Переход на метауровень в прикладной аналитике: способность к саморефлексии относительно собственных аналитических процедур, алгоритмов и действий; оценка адекватности применяемых методов и инструментов; корректировка исследовательской стратегии на основе мета-аналитики.
11. Нелинейное и линейное мышление в прикладной аналитике: баланс между креативным, ассоциативным, интуитивным мышлением и строго логическим, последовательным, алгоритмическим мышлением; уместность каждого типа мышления на разных этапах аналитического процесса.
12. Первый шаг в создании аналитического продукта: конвертация аналитической проблемы в аналитическую задачу; чёткое определение целей, границ, ресурсов и ограничений исследования; формулирование ключевых вопросов и гипотез.
13. Применение генеративного искусственного интеллекта в прикладной аналитике: возможности и пределы; ИИ как вспомогательный инструмент, а не замена человеческого интеллекта; этические и методологические аспекты использования ИИ в прикладной аналитике.
14. Аналитический тупик (тупик в аналитическом процессе): причины возникновения (неполнота данных, дефектные методы, когнитивные блоки, внешние ограничения); стратегии выхода из тупика (смена фокусировки, привлечение альтернативных методов, консультация с коллегами, временная пауза).
15. Стандарты оформления и представления аналитического отчёта: требования к структуре, стилю, объёму, визуализации; адаптация под потребности и ожидания заказчика; обеспечение интероперабельности с другими аналитическими продуктами и системами.
ТЕМА 8. Особенности организации коллективной работы аналитиков.
(Лекция, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Аналитическая слаженность аналитического подразделения (аналитической структуры) как его важнейшая характеристика – квинтэссенция сложной интеллектуальной и организационной деятельности, направленной на обеспечение логически согласованных действий всех элементов аналитического подразделения в достижении поставленных целей. «Роевая» аналитика.
2. Процесс аналитического слаживания: обеспечение последовательности обучения сообразно предназначению подразделения; создание организационных механизмов, выступающих в роли «гироскопов» для удержания устойчивости и согласованности аналитических процессов; создание интеграторов и агрегаторов аналитической работы.
3. Залог успешного аналитического слаживания: баланс между жёстким нормированием и созданием внутренних механизмов само-мотивации к эффективной кооперации.
4. Слаживание подразделений из высококвалифицированных аналитиков: сравнительная простота и скорость при наличии опыта работы в разных коллективах; важность умения «поймать ритм» совместной работы; роль лидера и наставника в координации усилий.
5. Слаживание подразделений из начинающих и / или слабо-подготовленных аналитиков или лиц с преувеличенными представлениями о своих способностях: необходимость существенных усилий по обучению, тестированию, корригированию; тестирование слаженности на сложных заданиях; готовность к оперативному исключению звеньев, вносящих дезорганизацию.
6. Согласованное использование каналов познания: сенсорный, рационально-логический и интуитивный каналы познания; взаимная проверка знаний, полученных по одному каналу, с помощью знаний, полученных по двум другим каналам, как страховка от ошибок и как гарантия достоверности познания.
7. Проблемы неинтероперабельности в машинной аналитике: семантическая несовместимость, нестыкуемость между различными онтологиями, программными моделями, языками и форматами. Стратегии обеспечения интероперабельности (стандартизация, адаптеры, промежуточные форматы, онтологическое выравнивание).
8. Проблемы ненадлежащей компетентности аналитиков в применении технологий машинной аналитики: необходимость обучения и повышения квалификации; баланс между доверием к технологиям и критическим осмыслением их выводов; роль человека в контуре принятия решений.
9. Проблемы надуманного навязывания малопродуктивных программных моделей: критерии оценки полезности и релевантности технологий машинной аналитики; важность эмпирической проверки и валидации; избегание «технологического фетишизма».
10. Производимая человеком аналитика и машинное обеспечение: машины могут облегчить и ускорить, но не заменить полностью человеческий интеллект; сохранение ценности приготовляемой непосредственно человеческим интеллектом аналитики; синергия человеческого и машинного интеллекта.
11. Фабрика аналитики («мозговой центр», «фабрика мысли») – практико-ориентированный аналитический центр, систематически производящий по внешним заказам или инициативно (но для внешних потребителей) прикладные аналитические продукты. Ключевой признак – интенсивность, массированность потока производимых специализированных аналитических продуктов.
12. Преимущества фабрик аналитики перед государственными «бюрократическими» структурами: лучшая ориентированность на будущее; способность генерировать переконфигурированные программы политики; облегчение сотрудничества между группами исследователей; лучшие возможности для распространения исследований; способность решать сквозные и междисциплинарные вопросы.
13. Распределённые ситуационные центры и аналитические сети: переход от «замкнутого» центра к распределённым системам. Распределённая ситуационная осведомлённость. Теория распределённого познания. Координация между человеческими и технологическими агентами в рамках системного совмещения.
14. Базовая платформа формирования сетей аналитических центров: императивы детерминантов успеха (уход от дискредитировавших себя способов и форм подготовки; привлечение наилучших преподавателей; фокусировка на лучших учениках из числа состоявшихся аналитиков; обеспечение аналитического слаживания; создание мультимодальной архитектуры подготовки). Интероперационабельность и масштабируемость платформы.
ТЕМА 9. Девиантология прикладной аналитики. Сложные вопросы профессии практика-аналитика.
(Семинар, 2 учебных часа).
Содержательные вопросы:
1. Девиантология прикладной аналитики: понятие и значение; оперирование дефектами, аномалиями, дисфункциями аналитической работы; выявление и нейтрализация источников дефектов прикладных аналитических продуктов; значение методологии для оперирования дефектами.
2. Когнитивные предубеждения как источник дефектов прикладных аналитических продуктов. Виды когнитивных предубеждений. Стратегии минимизации влияния предубеждений.
3. Когнитивные уязвимости практика-аналитика: ограниченность поля зрения и парадигмального «горизонта»; якорная зависимость мыслительных операций от накопленного опыта и знаний. Стратегии компенсации уязвимостей.
4. Профессиональная интуиция в прикладной аналитике: интуиция как основанный на мощном профессиональном мастерстве и опыте тонко отточенный аналитический инстинкт; способность оперативного достижения и удержания видения множества неочевидных образов, ситуаций, проблем, связей и решений.
5. Методы интуитивной аналитики: вспомогательный (обеспечительный) метод познания реальности и решения задач, основанный на естественно и относительно быстро приходящей внутренней интуиции; смена фокусировки исследовательских проекций, масштабирований; валидация результатов интуиции.
6. Интуиция и структурированные методы: баланс и взаимодополнение (интуиция как дополняющий, а не заменяющий структурированные методы инструмент). Использование интуиции для генерации гипотез и структурированных методов для их проверки.
7. Аналитический паралич, «обломовщина», «фиктивно-демонстративная креативность»: феномены имитации аналитической деятельности. Причины возникновения (отсутствие должной подготовки, давление сроков, конъюнктурные интересы). Стратегии преодоления (чёткая постановка задач, адекватное ресурсное обеспечение, культура критической рефлексии).
8. Искажения научной и прикладной аналитической культуры: проблема подмены содержания формой. Стратегии восстановления приоритета качества и релевантности аналитических продуктов над количественными метриками.
9. Интеллектуальная мобилизация аналитических ресурсов (создание десятков «фабрик мысли» для обеспечения аналитического паритета и выхода на позиции стратегического интеллектуального превосходства). Механизмы общественно-экспертной аккредитации практиков-аналитиков.
10. Этика прикладной аналитики: беспристрастность, объективность, логическая строгость; недопустимость ангажированности и манипуляций; ответственность за качество аналитического продукта перед заказчиком и обществом.
11. Управление неопределённостями и рисками в профессии практика-аналитика. Признание принципиальной неполноты данных и принципиальной непредсказуемости некоторых событий. Стратегии работы в условиях неопределённости (сценарное планирование, гибкость, адаптивность, резервирование).
12. Профессиональное выгорание практика-аналитика: причины (высокая нагрузка, эмоциональное напряжение, рутинность, отсутствие признания); симптомы; стратегии профилактики и преодоления (баланс работы и отдыха, супервизия, профессиональное развитие, поддержка коллег).
13. Карьерные траектории практика-аналитика: варианты развития (углубление специализации, расширение предметной области, переход в управление аналитическими подразделениями, преподавание, консалтинг). Важность непрерывного обучения и адаптации к изменяющимся требованиям.
14. Взаимодействие практика-аналитика с заказчиком и потребителями аналитического продукта: искусство выявления реальных потребностей заказчика; управление ожиданиями; коммуникация результатов в доступной и релевантной форме; получение и интеграция обратной связи.
15. Будущее профессии практика-аналитика. Влияние технологического прогресса (ИИ, большие данные, машинная аналитика). Сохраняющаяся ценность человеческого интеллекта, интуиции, этического суждения. Необходимость эволюции методологии и подготовки кадров. Роль практика-аналитика в условиях «жёстких войн интеллектов».
ТЕМА 10. Спортивная аналитика
(Лекция, 2 учебных часа)
Содержательные вопросы:
1. Спортивная аналитика: особенности оперируемой предметно-объектной области.
2. Существенные отличия спортивной аналитики от иных отраслевых направлений прикладной аналитики: оперирование физическими (биометрическими) данными в режиме реального времени; выраженная нелинейная динамичность спорта; фактор активного противодействия соперника; двойная ориентация на результаты и зрелищную привлекательность.
3. Классификация направлений спортивной аналитики: спортивно-правовая и спортивно-арбитражная аналитика; предиктивная аналитика спортивного результата; аналитика спортивных потенциалов и процессов; спортивно-управленческая аналитика; спортивно-медицинская аналитика; финансовая аналитика в сфере спорта; аналитика экономики и индустрии спорта, спортивно-социологическая аналитика, спортивно-психологическая аналитика, аналитика экосистем болельщиков.
4. Машинные средства аналитического обеспечения в спортивной аналитике.
5. Практическая применимость инструментально-функциональных сегментов в спортивной аналитике.
6. Бизнес-аналитика и спортивная индустрия.
7. Потребители спортивной аналитики.
8. Аналитика паралимпийского, сурдлимпийского, адаптивного спорта.
3. Материально-технические условия реализации программы
Оборудование, обеспечивающее учебный процесс:
электронные учебные курсы на платформе СДО АНО «Спортивная Арбитражная Палата».
4. Учебно-методическое обеспечение программы
4.1. Основная литература
1. Понкин И.В. Методология научных исследований и прикладной аналитики: Учебник. Изд. 6-е, дополн. и перераб. В 2 т. Т. 1: Прикладная аналитика: Мастерство и искусство работы профессионального аналитика. – М.: Буки Веди, 2025. – 768 с.
2. Понкин И.В., Лаптева А.И. Методология научных исследований и прикладной аналитики: Учебник. Изд. 6-е, дополн. и перераб. В 2 т. Т. 2: Научные исследования: Мастерство и искусство научного мышления и научных исследований. – М.: Буки Веди, 2026. – 800 с.
3. Понкин И.В. Иллюстрированное введение в прикладную аналитику. Приложение к учебнику «Методология научных исследований и прикладной аналитики». – М.: Буки Веди, 2024. – 88 с.
4. Понкин И.В. Иллюстрированное введение в научно-исследовательскую работу. Приложение № 2 к учебнику «Методология научных исследований и прикладной аналитики». – М.: Буки Веди, 2025. – 80 с.
5. Понкин И.В., Агеев А.И., Нехорошкин Н.И. и др. Прагматическая аналитика / Науч. ред. А.И. Агеев; отв. ред. Н.И. Нехорошкин. – М.: Ассоциация развития аналитического потенциала личности, общества и государства «Аналитика»; Евразийский инф.-аналитич. консорциум; Междунар. научно-исслед. институт проблем управления, 2023. – 1067 с.
4.2. Дополнительная литература
1. Акофф Р. Искусство решения проблем: Пер. с англ. Е.Г. Коваленко / Под ред. Е.К. Масловского. – М.: Мир, 1982. – 224 с.
2. Аналитический словарь / Под общ. ред. Ю.Н. Коптева. – М.: Ассоц. «Аналитика», 2015. – 132 с.
3. Андерсон К. Аналитическая культура. От сбора данных до бизнес-результатов: Пер. с англ. Ю. Константиновой; науч. ред. Р. Салахиев. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017. – 336 с.
4. Бахрах Э. Гибкий ум: Как видеть вещи иначе и думать нестандартно. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017.
5. Безручко П. Без воды: Как писать предложения и отчёты для первых лиц. – М.: Альпина Паблишер, 2016. – 188 с.
6. Бочарников И.В. Информационно-аналитическое сопровождение специальных и полицейских операций. – М.: Инфра-М, 2025. – 267 с.
7. Гераськин М.Г. Ситуационная аналитика и ситуационные аналитические центры / Под науч. ред. И.В. Понкина. – М.: Буки Веди, 2024. – 84 с.
8. Егоров А.М. Диагностика процессов. – СПб.: Политех-Пресс, 2025. – 160 с.
9. Зацаринный А.А., Сучков А.П. Информационное взаимодействие в распределённых системах ситуационного управления. – М.: Торус Пресс, 2021. – 268 с.
10. Зинсер У. Как писать хорошо: Классическое руководство по созданию нехудожественных текстов: Пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер, 2013. – 292 с.
11. Исаков В.Б. Правовая аналитика. Учеб. пособие. 2-е изд. – М.: НИУ ВШЭ, 2011. – 258 с.
12. Исаков В.Б. Правовая аналитика: Учебное пособие. – М.: Норма – ИНФРА-М, 2018. – 384 с.
13. Каспражицкий И.В., Радчук А.В., Кобзев А.В. и др. Теория и практика аналитической работы: Экспертноеаналитическое направление Генерального штаба Вооружённых Сил РФ. – М., 2015. – 103 с.
14. Керимов Д.А. Методология права (предмет, функции, проблемы философии права). 2-е изд. – М.: Аванта+, 2001. – 560 с.
15. Кокорин А.А. Анализ: теория, методология, методика: Аксиоматическое эссе. Изд. 2-е. – М.: Изд-во МГОУ, 2009. – 292 с.
16. Кокорин А.А. Сравнительный анализ: теория, методология, методика. Изд. 2-е, дополн. и перераб. – М.: Изд-во МГОУ, 2009. – 152 с.
17. Короткина И.Б. Модели обучения академическому письму. Зарубежный опыт и отечественная практика. – М.: Юрайт, 2025. – 219 с.
18. Курносов Ю.В. Аналитика – остриё копья. 2-е изд. – М.: Ритм, 2025. – 248 с.
19. Курносов Ю.В. Аналитика и разведка. Размышления профессионала. 5-е изд. – М.: Ритм, 2025. – 384 с.
20. Ламотт Э. Птица за птицей: заметки о писательстве и жизни в целом: Пер. с англ. М. Сухотиной. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014.
21. Ларенц К., Канарис К.-В. Методология юриспруденции: Пер. с нем. К.В. Нама. – М.: М-Логос, 2024. – 357 с.
22. Малиновский А.А. История и методология юридической науки: Уч. пособие / Под науч. ред. А.Г. Волеводза. – М.: Прометей, 2022. – 562 с.
23. Микалко М. Рисовый штурм и ещё 21 способ мыслить нестандартно: Пер. с англ. Л. Царук, С. Комарова. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2015. – 416 c.
24. Никаноров С.П. Концептуализация предметных областей. – М.: Концепт, 2009. – 268 с.
25. Оманд Д. Прицельное мышление: Принятие решений по методикам британских спецслужб: Пер. с англ. В. Баронина. – М.: Альпина Паблишер, 2022. – 374 с.
26. Омельченко В.В. Основы систематизации: Методология и философские аспекты. Принципы и законы познания реальной действительности. – М.: Либроком, 2012. – 480 с.
27. Плэтт В. Информационная работа стратегической разведки: Основные принципы: Пер. с англ. Е.Б. Пескова / Под ред. А.Ф. Фёдорова. – М.: Изд-во иностр. литературы, 1958. – 342 с.
28. Пойа Д. Как решать задачу: Пер. с англ. / Под ред. Ю.М. Гайдука. – М.: Учпедгиз, 1959. – 208 с.
29. Пойа Д. Математическое открытие: Решение задач: основные понятия, изучение и преподавание. 2-е изд. – М.: Наука, 1976. – 452 с.
30. Понкин И.В. Понятие «аналитика» // International Journal of Open Information Technologies. – 2019. – Vol. 7. – № 10. – С. 80–90.
31. Понкин И.В. Аналитический метод ранжирования (калибровки) // Администратор образования. – 2026. – № 2. – С. 69–72.
32. Понкин И.В. Военная аналитика / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». – М.: Буки Веди, 2022. – 106 с.
33. Понкин И.В. О нестандартном аналитическом мышлении // Администратор образования. – 2026. – № 5. – С. 67–72.
34. Понкин И.В. Об искусственном интеллекте в образовательном и в диссертационном процессах // Администратор образования. – 2026. – № 8. – С. 67–69.
35. Понкин И.В. Онтологии как инструментарий прикладной аналитики // International Journal of Open Information Technologies. – 2023. – Vol. 11. – № 2. – С. 77–84.
36. Понкин И.В. Применение генеративного искусственного интеллекта в научных исследованиях и в прикладной аналитике в обеспечение государственного управления: позитивные возможности и «подводные камни» // International Journal of Open Information Technologies. – 2025. – Vol. 13. – № 1. – С. 100–113.
37. Понкин И.В. Спортивная аналитика: понятие, значение, особенности, направления // International Journal of Open Information Technologies. – 2025. – Vol. 13. – № 7. – С. 112–123.
38. Понкин И.В., Лаптева А.И. Право и цифра: Машиночитаемое право, цифровые модели-двойники, цифровая формализация и цифровая онто-инженерия в праве: Учебник / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». – М.: Буки Веди, 2021. – 174 с.
39. Понкин И.В., Ремарчук В.Н., Бочарников И.В. и др. Информационная аналитика и информационно-аналитические технологии в контексте социального управления: Коллективная монография / Факультет «Социальные и гуманитарные науки» МГТУ имени Н.Э. Баумана, Академия военных наук; под общ. ред. В.Н. Ремарчука, И.В. Бочарникова. – М.: Экон-Информ, 2026. – 229 с.
40. Понкин И.В., Ремарчук В.Н., Бочарников И.В. и др. Информационная аналитика и информационно-аналитические технологии в контексте социального управления: Коллективная монография / Факультет «Социальные и гуманитарные науки» МГТУ имени Н.Э. Баумана; Академия военных наук / Под общ. ред. В.Н. Ремарчука и И.В. Бочарникова. – М.: Экон-Информ, 2024. – 285 с.
41. Прикладная аналитика / Под ред. А.Р. Бахтизина, Н.И. Ильина. – М.: МАКС Пресс, 2025. – 672 с.
42. Ремарчук В.Н. Информационная аналитика: теория, методология, технологии: Уч. – Санкт-Петербург: Лань, 2022. – 224 с.
43. Ромачев Р.В. Практический курс HUMINT для частной разведки. 2-е изд. – М.: Горячая линия – Телеком, 2025. – 372 с.
44. Ромачев Р.В. Разведывательные сети: Уч. пособие / Р-Техно. – М.: Горячая линия – Телеком, 2026. – 384 с.
45. Селье Г. От мечты к открытию: Как стать учёным: Пер. с англ. – М.: Прогресс, 1987. – 368 с.
46. Сигель Э. Просчитать будущее: Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт: Пер. с англ. – М.: Альпина Паблишер, 2016. – 374 с.
47. Сигел А., Этцкорн А. Кратко. Ясно. Просто: Пер. с англ. – М.: Олимп-Бизнес, 2015. – xviii; 231 с.
48. Словохотов Ю.Л. Физика общества: применение физических моделей в описании общественных явлений. ⎯ М.: ЛЕНАНД. 2024. ⎯ 880 с.
49. Сухомлин В.А., Романов В.Ю., Гапанович Д.А. Введение в модельно-ориентированную системную и программную инженерию (MBSSE): Уч. – М.: Лига интернет-медиа; Макс Пресс, 2024. – 672 с.
50. Фрэнкс Б. Укрощение больших данных: как извлекать знания из массивов информации с помощью глубокой аналитики: Пер. с англ. А. Баранова. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 352 c.
51. Хилсмэн Р. Стратегическая разведка и политические решения. – М.: Изд-во иностр. литературы, 1957. – 191 с.
52. Яковлев М.М. Частные военные компании и частные разведкомпании: Прошлое, настоящее, будущее / Под науч. ред. И.В. Понкина; предисл. д.ю.н. В.К. Ботнева. – М.: Буки Веди, 2024. – 116 с.
53. BABOK [Business Analysis Body of Knowledge]. Версия 3.0. Руководство к своду знаний по бизнес-[аналитике]. – М.: Международный институт бизнес-[аналитики], 2015. – x; 578 с.
54. DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. 2-е изд. / DAMA International: Пер. с англ. – М.: Олимп-Бизнес, 2020. – xxviii; 800 с.
55. Alamar B.C. Sports Analytics: A Guide for coaches, managers, and other decisionmakers [Спортивная аналитика: руководство для тренеров, менеджеров и других лиц, принимающих решения]. – New York: Columbia University Press, 2013. – xii; 132 p.
56. Castrovince A. A Fan’s Guide to Baseball Analytics: Why WAR, WHIP, wOBA, and other advanced sabermetrics are essential to understanding modern baseball [Руководство по бейсбольной аналитике для болельщиков…]. – New York: Sports Publishing, 2020.
57. Chartier T. Get in the Game: An interactive introduction to Sports Analytics [Войти в игру: интерактивное введение в спортивную аналитику]. – Chicago: University of Chicago Press, 2022. – v; 130 p.
58. Colás Y. Numbers don’t lie: New adventures in counting and what counts in Basketball Analytics [Цифры не лгут: новые приключения в статистике и что важно в аналитике баскетбола]. – Lincoln: University of Nebraska Press, 2020. – xviii; 340 p.
59. Costa G.B., Huber M.R., Saccoman J.T. Practicing Sabermetrics: Putting the Science of Baseball Statistics to Work [Практическое применение саберметрики: использование науки о статистике бейсбола на практике]. – Jefferson (North Carolina, USA): McFarland & Company, 2009. – viii; 232 p.
60. Cowen A. Analytical Psychology and Sport: Epistemology, Theory and Practice [Аналитическая психология и спорт: эпистемология, теория и практика]. – New York: Routledge, 2024. – vi; 225 p.
61. Eager E.A., Erickson R.A. Football Analytics with Python & R: learning data science through the lens of Sports [Футбольная аналитика с Python и R: Изучение науки о данных через призму спорта]. – Sebastopol (California, USA): O’Reilly Media, 2023. – xx; 329 p.
62. Fujii K. Machine Learning in Sports: Open Approach for Next Play Analytics [Машинное обучение в спорте: Открытый подход к аналитике будущих игр]. – Singapore: Springer Nature Singapore, 2025. – xviii; 127 p.
63. Groh B.H. IMMU-based Orientation Determination in Sports Analytics: Kinematic Analysis and Performance Interpretation [Определение ориентации на основе инерциально-магнитных блоков измерений в спортивной аналитике: Кинематический анализ и интерпретация результатов]. – Erlangen: FAU University Press, 2021. – xxiii; 187 p.
64. Heuer, jr. R.J. The Psychology of Intelligence Analysis [Психология развед-аналитики]. – Washington (D.C., USA): CIA Center for the Study of Intelligence, 1999. – xxv; 184 p.
65. Kautz T. Acquisition, Filtering and Analysis of Positional and Inertial Data in Sports [Сбор, фильтрация и аналитическая обработка позиционных и инерционных данных в спорте]. – Erlangen: FAU University Press, 2017. – 201 p.
66. Lewis M. Moneyball: The Art of winning an unfair game [Moneyball: Искусство выигрывать в несправедливой игре]. – New York: W.W. Norton & company, 2003. – xv; 288 p.
67. Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics [Машинное обучение и интеллектуализированная обработка данных в спортивной аналитике]: 5th International Workshop, MLSA 2018, Co-located with ECML/PKDD 2018, Dublin, Ireland, September 10, 2018): Proceedings. Cham (Switzerland): Springer Nature Switzerland, 2019. – x; 179 p.
68. Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics [Машинное обучение и интеллектуализированная обработка данных в спортивной аналитике]: 7th International Workshop, MLSA 2020, Co-located with ECML/PKDD 2020 (Ghent, Belgium, September 14–18, 2020): Proceedings / Ed. by Jesse Davis, Jan Van Haaren, Albrecht Zimmermann. – Cham (Switzerland): Springer Nature Switzerland, 2020. – x; 140 p.
69. Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics [Машинное обучение и интеллектуализированная обработка данных в спортивной аналитике]: 9th International Workshop, MLSA 2022 (Grenoble, France, September 19, 2022): Revised Selected Papers / Ed. by Jesse Davis, Jan Van Haaren, Albrecht Zimmermann. – Cham (Switzerland): Springer Nature Switzerland, 2023. – x; 127 p.
70. Machine Learning and Data Mining for Sports Analytics [Машинное обучение и интеллектуализированная обработка данных в спортивной аналитике]: 10th International Workshop, MLSA 2023 (Turin, Italy, September 18, 2023): Revised Selected Papers / Ed. by Jesse Davis, Jan Van Haaren, Albrecht Zimmermann. – Cham (Switzerland): Springer Nature Switzerland, 2024. – xi; 204 p.
71. MacLean L.C., Ziemba W.T. Sports Analytics [Спортивная аналитика]. – New Jersey (USA): World Scientific, 2022. – xv; 570 p.
72. Marini M. Analytics: Sports STATS and More [Аналитика: спортивные статистические данные и не только]. – Santa Barbara (California, USA): Mason Crest; Shoreline Publishing, 2016.
73. Minton R.B. Sports Math: An Introductory Course in the Mathematics of Sports Science and Sports Analytics [Математика в спорте: вводный курс по математике в спортивной науке и спортивной аналитике]. – Boca Raton (FL, USA): CRC Press, 2017. – xxi; 256 p.
74. Schoenfeld B. Game of edges: The analytics revolution and the future of professional sports [Игра на грани: революция в аналитике и будущее профессионального спорта]. – New York: W.W. Norton & Company, 2023.
75. Severini T.A. Analytic methods in Sports: Using mathematics and statistics to understand data from baseball, football, basketball, and other sports [Аналитические методы в спорте: использование математики и статистики для понимания данных из бейсбола, футбола, баскетбола и других видов спорта]. – Boca Raton (FL, USA): CRC Press; Taylor & Francis Group, 2015. – xvi; 227 p.
76. Sports Analytics: Data-Driven Sports and Decision Intelligence [Спортивная аналитика: Спорт на основе данных и интеллектуальное принятие решений] / Editors: A. Mansurali, P.M. Jeyanthi, D. Hack-Polay, A.B. Mahmoud. – Cham (Switzerland): Springer Nature Switzerland, 2024. – x; 238 p.
77. Sports Analytics – Global strategic business report [Спортивная аналитика – глобальный стратегический бизнес-отчёт]. – San Jose (CA, USA): Global Industry Analysts, 2025. – 233 p.
78. Vollman R., Awad T., Fyffe I. Stat Shot: The Ultimate Guide to Hockey Analytics [Stat Shot: Полное руководство по хоккейной аналитике]. – Toronto: ECW Press, 2016.
79. Winston W. Mathletics: How gamblers, managers, and sports enthusiasts use mathematics in baseball, basketball, and football [Mатлетика: Как игроки, менеджеры и спортивные фанаты используют математику в бейсболе, баскетболе и футболе]. – Princeton (New Jersey, USA): Princeton University Press, 2009. – ix; 358 p.
4.3. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной
сети «Интернет», информационно-справочных
и поисковых систем (баз данных):
1. Программная модель «Антиплагиат»:https://antiplagiat.ru
2. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации:https://minobrnauki.gov.ru
3. Министерство спорта Российской Федерации:http://www.minsport.gov.ru
4. Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки:http://obrnadzor.gov.ru
5. Сервис организации видеоконференцсвязи, вебинаров, онлайн-конференций, интерактивные доски АНО «Спортивная Арбитражная Палата».
6. Электронная Библиотека АНО «Спортивная Арбитражная Палата»:
7. Научная электронная библиотека РИНЦ (eLibrary.ru):https://elibrary.ru
8. Электронно-библиотечная система Znanium.com:https://znanium.com
9. Электронно-библиотечная система IPRbooks:http://www.iprbookshop.ru
10. Электронно-библиотечная система РУКОНТ:https://lib.rucont.ru
11. Электронно-библиотечная система издательства «Лань»:http://e.lanbook.com
12. Электронно-библиотечная система «Юрайт». URL:http://www.biblio-online.ru
5. Оценка качества освоения программы
Оценка качества освоения программы обучающимся основывается на результатах итоговой аттестации, которая проводится в форме защиты небольшого аналитического продукта (аналитической записки) по заданной обучающемуся теме с оценкой по шкале «зачтено» / «не зачтено».
Критерии оценки «зачтено»: слушателем показывается необходимо и достаточно глубокое освоение пройденного материала, демонстрируется личное совершенствование в аналитических компетенциях.
6. Автор-составитель программы
Автор-составитель, руководитель программы: Понкин Игорь Владиславович, доктор юридических наук, профессор, директор АНО «Спортивная Арбитражная Палата».