2021/2022
Анализ данных в бизнесе
Статус:
Дисциплина общефакультетского пула
Кто читает:
Международный институт экономики и финансов
Где читается:
Международный институт экономики и финансов
Когда читается:
3, 4 модуль
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Воробьева Мария Сергеевна,
Егоров Ян Денисович,
Лапшин Виктор Александрович,
Пятов Алексей Александрович,
Романенко Алексей Александрович,
Титова Наталия Николаевна,
Филипенков Николай Владимирович
Язык:
английский
Кредиты:
3
Контактные часы:
32
Course Syllabus
Abstract
Интеллектуальный анализ данных находит всё большее применение в различных отраслях экономики. Совершенствуются математические методы, разрабатываются новые модели и подходы для решения прикладных бизнес задач. При этом практическое применение методов интеллектуального анализа данных в бизнесе требует специализированных знаний и навыков. Целью данного курса является рассмотрение современных подходов, инструментов и методов интеллектуального анализа данных, применяемых в таких прикладных областях как клиентская аналитика, управление рисками и организация розничной торговой сети. Обучение построено на изучении не только соответствующих математических моделей и алгоритмов, но и на рассмотрении примеров их реального применения в этих областях, что позволит студентам изучить весь жизненный цикл аналитической модели, начиная с этапа формирования требований и подготовки данных и заканчивая этапом внедрения и эксплуатации.
Learning Objectives
- Получение представления об особенностях задач анализа данных в бизнесе с учетом специфики разных отраслей экономики, знакомство с конкретными примерами бизнес-задач, использующих анализ данных
- Знакомство со специализированным программным обеспечением SAS для решения поставленных задач в рамках курса.
Expected Learning Outcomes
- Оформлять и представлять свои результаты в виде бизнес-презентации.
- Использовать программные средства загрузки, обработки, визуализации и интерактивного исследования данных, а также строить и применять на практике описательные и прогноз- ные модели интеллектуального анализа данных и машинного обучения с использованием технологий компании SAS в области клиентской аналитики, в розничных сетях продаж товаров и при анализе и оценке рисков.
- Формулировать, решать и оценивать результат решения задач анализа данных в бизнесе, возникающих в области клиентской аналитики, в розничных сетях продаж товаров и при анализе и оценке рисков.
Course Contents
- Клиентская аналитика
- Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров
- Основы оценки рисков
- ModelOps (опционально)
- Техника презентации данных
Interim Assessment
- 2021/2022 4th module0.225 * домашнее задание 2 + 0.225 * домашнее задание 1 + 0.325 * экзамен + 0.225 * домашнее задание 3
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Elements of financial risk management, Christoffersen, P. F., 2012
- Математическая статистика : учеб. пособие для вузов, Ивченко, Г. И., 1992
- Моделирование цепи поставок, Шапиро, Дж., 2006
- Теория вероятностей и математическая статистика. Оценка параметров распределений : учебное пособие, Иванов, А. В., 2009
Recommended Additional Bibliography
- Математика для экономистов. Теория вероятностей и математическая статистика : задачи и упражнения : учеб. пособие для вузов, Фадеева, Л. Н., 2007