2021/2022
Data Analysis in Business
Type:
Optional course (faculty)
Delivered by:
International College of Economics and Finance
When:
3, 4 module
Open to:
students of one campus
Instructors:
Егоров Ян Денисович,
Nikolay Filipenkov,
Victor A Lapshin,
Aleksei Piatov,
Alexey Romanenko,
Nataliya Titova,
Воробьева Мария Сергеевна
Language:
English
ECTS credits:
3
Contact hours:
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