Digital Essentials: аналитика данных для менеджеров
Программа Digital Essentials: аналитика данных для менеджеров обеспечивает комплексное понимание инструментов аналитики, способов применения и внедрения этих инструментов и технологий для решения бизнес-задач.
- Оптимальный формат позволяет осваивать материал и сразу внедрять в работу
- 6 модулей построены от простого к сложному
- Обучение на современной образовательной платформе OWL LMS, где слушатели получают материалы от преподавателей и просматривают их в удобном формате, загружают домашнюю работу, проходят тестирование и следят за своими оценками
- Сопровождение куратора в течение всего периода обучения поможет вам не пропускать важные сообщения от преподавателей, не забывать о дедлайнах и успешно завершить курс
- Систематизирует знания о возможностях применения технологий по анализу данных, актуальных принципах организации работы с аналитикой данных в организации, о структуре производственных команд и требуемых специалистов, позволяет грамотно и эффективно внедрять технологии аналитики данных для повышения операционной эффективности, качества бизнес-решений, прозрачности и конкурентоспособности как отдельных подразделений компании, так и бизнеса в целом
- Разовьет навыки ведения бизнеса на основании подхода, основанного на данных (Data driven management)
- Освоит способы внедрения инструментов аналитики данных для решения задач бизнеса, проектирования инновационных продуктов с помощью инструментов аналитики данных, гибких подходов к разработке и внедрению технологий в производственные процессы
Состоит из 6 модулей, включающих видеолекции и советы экспертов, материалы для чтения, онлайн-тесты, домашние задания, вебинары и консультации, проектную работу в группах.
Модуль 1. Хранение и использование данных.
- Типы данных
- Типы хранения данных
- Управление данными (Data governance)
- Data mining
Модуль 2. Алгоритмы машинного обучения.
- Анализ данных для задач бизнеса
- Типы предсказательной аналитики
- Типы моделей: задачи регрессии и классификации
- Модели линейной регрессии и решающего леса
Модуль 3. Нейронные сети и глубинное обучение.
- Почему нейронные сети работают?
- Обработка естественного языка
- Успехи нейронных сетей в компьютерном зрении
- Проблемы и перспективы нейронных сетей
Модуль 4. Визуализация данных.
- Основы теории визуализации данных
- Главные принципы визуализации данных
- Инструменты для построения визуализации данных
Модуль 5. Аналитика данных в структуре организации.
- Кадры и привлечение талантов в сфере аналитики
- Встраивание аналитики данных в организацию
- Agile
- Проекты с использованием аналитики данных
- Команды проектов
- Пример проекта с использованием аналитики данных
Модуль 6. Правила игры.
- Ответственные инновации
- Правовые основы работы с данными
- Этические основы работы с данными
- Татьяна Альбертовна Гаврилова, профессор, заведующий кафедрой информационных технологий в менеджменте, академический директор программы
- Вероника Бром, PMO в банковском секторе, приглашенный преподаватель
- Алексей Зайцев, к.ф.-.м.н., директор лаборатории прикладных исследований LARSS Сколтех-Сбербанк, приглашенный преподаватель
- Наши преподаватели — учёные с мировым именем, опытные педагоги, лауреаты престижных международных премий.
- Мы разработали более 800 дополнительных образовательных программ — от самых популярных до самых редких и уникальных.
- У нас вы сможете соприкоснуться с 300-летней традицией первого российского классического университета и стать её частью.
- СПбГУ — это особая культурная среда, сформировавшая множество известных российских учёных, политиков, предпринимателей и деятелей культуры.
- Пройдя обучение, вы получите удостоверение установленного образца СПбГУ, подтверждающее высокий уровень полученных знаний.
- Обучаясь у нас, вы получите доступ к уникальным ресурсам Университета: от обширной научной библиотеки до многочисленных музеев.
Для записи на программу свяжитесь с нами по телефону или заполните форму ниже — мы свяжемся с Вами в течение одного рабочего дня.
Перед обучением необходимо оформить договор и произвести оплату. По любым вопросам вы всегда можете обратиться по тел.: +7 (800) 775-79-90 .