Опис курсу

Дисципліна “Технології аналізу даних у менеджменті” спрямована на формування у студентів компетентностей, необхідних для аналізу та обробки даних у сфері управління. У рамках курсу розглядаються основні методи математичної статистики, кореляційний, регресійний і дисперсійний аналіз. Окрему увагу приділено інтелектуальному аналізу даних, зокрема нечітким методам, штучним нейронним мережам і машинному навчанню.

Студенти ознайомляться з популярним програмним забезпеченням для аналізу даних, таким як Excel, Fuzzy Logic Toolbox (Matlab), Simple ML та WEKA, що дозволить їм ефективно розв’язувати задачі класифікації, регресії, кластеризації та пошуку асоціативних правил.

Цей курс надасть майбутнім менеджерам інструменти для ухвалення обґрунтованих рішень на основі аналізу великих обсягів даних, що є ключовим у сучасному цифровому бізнес-середовищі.

Після завершення цього курсу студент буде :

Знати:

• основні поняття та методи аналізу даних у сфері менеджменту.
• основи математичної статистики, кореляційного, регресійного та дисперсійного аналізу.
• принципи інтелектуального аналізу даних, зокрема нечіткі методи, штучні нейронні мережі та машинне навчання.
• основні алгоритми та підходи до класифікації, регресії, кластеризації та пошуку асоціативних правил;
• особливості використання програмних засобів Fuzzy Logic Toolbox (Matlab), Simple ML, WEKA для аналізу даних.

Вміти

• збирати, обробляти та аналізувати дані для вирішення управлінських завдань.
• використовувати методи кореляційного, регресійного та дисперсійного аналізу для оцінки бізнес-процесів.
• застосовувати інтелектуальні методи аналізу даних для виявлення закономірностей та прогнозування.
• будувати та налаштовувати моделі машинного навчання для розв’язання задач класифікації, регресії та кластеризації.
• працювати з програмними інструментами для автоматизації аналітичних процесів.
• інтерпретувати отримані результати та використовувати їх для прийняття управлінських рішень.