Управление данными

Магистратура 2022/2023

Статус: Курс обязательный (Управление развитием компании)

Направление: 38.04.02. Менеджмент

Кто читает: Кафедра общего и стратегического менеджмента (Нижний Новгород)

Где читается: Факультет менеджмента (Нижний Новгород)

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Осипова Ольга Сергеевна, Привалов Игорь Васильевич

Прогр. обучения: Управление развитием компании

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 40

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Программа демонстрирует возможности, которые предоставляет анализ данных для принятия управленческих решений в сферах управления бизнес-процессами, маркетинга, анализа продуктовых и клиентских рынков, управления социальной средой организации. Студенты не только исследуют возможности организационного развития на основе анализа объективных данных, но и выполнят собственные аналитические проекты в контексте ряда управленческих задач. Курс включает ряд разноплановых бизнес-кейсов для самостоятельной практической работы. Студенты знакомятся и практикуются работать в ряде сред: используются средства Excel, R, SPSS, Python.

Цель освоения дисциплины

Получить представление о возможностях анализа данных для принятия управленческих решений, сформировать представление о требованиях к сбору и обработке данных, научиться самостоятельно производить анализ данных и их интерпретацию в контексте управленческих задач

Планируемые результаты обучения

Студенты изучат типы данных
Студенты научатся выполнять предобработку данных средствами MS Excel
Студенты научатся применять для принятия управленческих задач описательные статистики
Студенты научатся формировать требования к сбору данных и формированию базы данных в зависимости от планируемых задач
Студенты научатся формировать требования к формированию баз данных в зависимости от планируемых задач
Студенты научатся формулировать и проверять исследовательские гипотезы в контексте задач принятия управленческих решений
Студенты познакомятся и сформируют первичный опыт анализа данных с помощью пакета IBM SPSS
Студенты познакомятся и сформируют первичный опыт работы в IBM SPSS
Студенты познакомятся и сформируют первичный опыт работы в среде R
Студенты познакомятся со средой Python и сформируют первичный опыт работы в ней
Студенты узнают базовые модели математического моделирования для принятия управленческих решений
Студенты узнают виды анализа данных для принятия управленческих решений и типы данных, а также требования к формированию баз данных в зависимости от планируемых задач
Студенты узнают основные категории статистического анализа данных
Студенты узнают разнообразие и характер данных, которым может оперировать менеджер для принятия управленческих решений;

Содержание учебной дисциплины

Возможности анализа данных для принятия управленческих решений
Базовые категории при анализе баз данных
Структуры базы данных
Корреляционный анализ
Регрессионный анализ
Кластерный анализ
Дерево решений
Анализ операций организации

Элементы контроля

Активность на занятиях
Активность на интерактивных лекционных и на семинарских занятиях - на основе домашней подготовки
Практические работы
Требуется самостоятельное выполнение практических заданий в соответствие с темами курса. Задания сдаются в формате презентации и защиты на семинарах.
Итоговая защита проекта
Защита проекта по решению практической управленческой проблемы (выбирается обучающимися или выполняется на основе учебного кейса) с применением не менее трех изученных инструментов анализа.

Промежуточная аттестация

2022/2023 учебный год 4 модуль
0.3 * Итоговая защита проекта + 0.05 * Активность на занятиях + 0.3 * Практические работы

Программа дисциплины