Менеджмент. Анализ данных

 

 Раздел 1. Модели компании

Требования на входе:
- Понимание основных понятий организационной структуры компаний и менеджмента. 
- Первоначальное представление о процессах и формализации деятельности.

Знания и умения на выходе: 
- Умение описывать модели предприятий, включающие ключевые процессы и показатели эффективности. 
- Навык описания внутренних взаимосвязей между подразделениями и ресурсами компании, целями и показателями достижения целей. 

Использовать построенные модели для оценки влияния различных факторов на результаты деятельности компании, находить способы повышения прибыльности и конкурентоспособности предприятия.

Раздел 2. Управление данными, предобработка

Требования на входе:
- Базовые навыки работы с электронными таблицами и понимание концепции реляционных баз данных. 
- Знание основ математики и статистики.

Знания и умения на выходе: 
- Владение методиками подготовки данных для последующего анализа — фильтрации, очистке, нормализации и агрегировании данных. 
- Возможность выбирать подходящие инструменты для эффективной работы с большими наборами данных (ETL-решения). 
- Проведение первичной диагностики качества исходных данных перед началом анализа.

Подготавливать качественные данные для дальнейшего анализа, обеспечивая надежность и точность полученных выводов, необходимых для обоснования стратегических решений.

Раздел 3. Межкафедральные экономические задачи

Требования на входе:
- Представления о ключевых дисциплинах экономики и финансов. 
- Способность формулировать задачи междисциплинарного характера.

Знания и умения на выходе: 
- Определение специфичных проблем на стыке дисциплин (экономика труда и др.) и предложение путей их комплексного решения. 
- Использование кросс-функциональных подходов для нахождения вариантов. 

Решение комплексных задач, возникающих на пересечении областей экономики и формировать экономически обоснованные рекомендации.

Раздел 4. Анализ данных. ПО класса Low-code

Требования на входе:
- Простое знакомство с принципами анализа данных. 
- Элементарные навыки работы с графическими интерфейсами и облачными сервисами.

Знания и умения на выходе: 
- Владение методами анализа данных: классификация, регрессия, анализ временных рядов. 
- Реализация сложных алгоритмов анализа данных для выявления скрытых зависимостей и тенденций. 
- Оценка точности и надежности предлагаемых решений на основе метрик качества.

Применять методы анализа данных для расчета показателей достижения целей предприятия, предлагая своевременные меры для индикаторов.

Раздел 5. Анализ данных. Языки программирования Full-code

Требования на входе:
- Основы программирования и владения языками общего назначения (Python, SQL). 
- Пассивное владение стандартными библиотеками для анализа данных.

Знания и умения на выходе: 
- Профессиональное использование специализированных библиотек для анализа данных (pandas, NumPy и др). 
- Реализация сложных алгоритмов анализа данных для выявления скрытых зависимостей и тенденций. 
- - Реализация алгоритмов анализа данных с использованием анализа текстов и изображений. 

Осуществлять глубокий анализ массивов данных для выработки научно-обоснованных рекомендаций, направленных на улучшение операционной деятельности.

Раздел 6. BI-системы в анализе данных

Требования на входе:
- Представление о назначении и функциях Business Intelligence (BI)-систем. 
- желательны навыки работы с BI-инструментами.

Знания и умения на выходе: 
- Глубокое знание механизмов интеграции BI-платформ с источниками данных. 
- Формулирование требований к данным и разработка методик поддержания их актуальности и целостности. 
- Поддержка оперативной отчетности и предоставления менеджерам оперативных сведений о положении дел.
- Создание решений для визуального анализа данных, позволяющих отслеживать изменения в режиме реального времени. 

Эффективно интегрировать BI-системы в информационную инфраструктуру компании, повышая прозрачность и управляемость бизнесом, помогая топ-менеджменту своевременно принимать правильные решения.

 

Место курса в траекториях обучения:

Бизнес- аналитика; Архитектор экосистемы; Цифровые модели мезо и макро-уровня. 

Выступления на конференциях,  публикации и эксперименты:


Инструменты технологического стека и информационные стенды