Магистратура
2021/2022
Предиктивная аналитика
Статус:
Курс по выбору (Менеджмент качества и бережливого производства)
Направление:
38.04.02. Менеджмент
Где читается:
Факультет менеджмента (Нижний Новгород)
Когда читается:
2-й курс, 2 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Прогр. обучения:
Менеджмент качества и бережливого производства
Язык:
русский
Кредиты:
4
Контактные часы:
30
Программа дисциплины
Аннотация
Курс содержит информацию об основах преддиктивной аналитики и совокупности методов анализа данных с их интерпретацией, которая помогает на основе прошлых событий принять с большой точностью верное решение в будущем. Будут рассмотрены типы и источники данных, а также инструменты для определения и поиска релевантных данных для построения будущих прогнозных моделей. Также в рамках курса будет рассмотрен инструмент Process Mining и его применение для прогнозирования результатов оптимизации бизнес-процессов.
Цель освоения дисциплины
- Изучение методологии анализа данных для использования при прогнозировании будущих событий.
Планируемые результаты обучения
- Знает особенности, преимущества и область применения инструментов
- Студент понимает сущность типологии предиктивной аналитики
- Студент понимает, зачем бизнесу использовать предиктивную аналитику
Содержание учебной дисциплины
- Основы предиктивной аналитики
- Инструменты предиктивной аналитики
- Типология предиктивной аналитики
Промежуточная аттестация
- 2021/2022 учебный год 2 модуль0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен + 0.3 * Аудиторная работа
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
- Brajesh Mishra. (2020). Big Data Analysis Using Hadoop Map Reduce. https://doi.org/10.26562/irjcs.2020.v0705.005
- Кондрашов Ю.Н. - Анализ данных и машинное обучение на платформе MS SQL Server - Русайнс - 2020 - ISBN: 978-5-4365-3369-8 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/933497
Рекомендуемая дополнительная литература
- Ali, A., Qadir, J., Rasool, R. ur, Sathiaseelan, A., & Zwitter, A. (2016). Big Data For Development: Applications and Techniques. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsarx&AN=edsarx.1602.07810
- Бизнес-аналитика : от данных к знаниям, 624 с., Паклин, Н. Б., Орешков, В. И., 2009
- Бизнес-аналитика средствами Excel : учеб. пособие / Я.Л. Гобарева, О.Ю. Городецкая, А.В. Золотарюк. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2018. — 350 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/854421
- Бринк Х. Машинное обучение / Х. Бринк, Д. Ричардс, М. Феверолф. - Санкт-Петербург : Питер, 2017. - 336 с. - ISBN 978-5-496-02989-6. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/355472/reading (дата обращения: 12.10.2020). - Текст: электронный.
- Дмитриев Егор Андреевич. (2017). Линейная регрессия. Students’ Scientific Research and Development ; № 2(4) ; 123-124 ; Научные Исследования и Разработки Студентов.