Проанализируйте преимущества применения методов анализа данных в каждом отделе компании" 

Эта программа направлена на обучение ИТ-специалистов анализу каждого отдела с целью выявления наиболее важных потребностей и приложений в каждом из них. Таким образом, будут получены специализированные знания для выбора подходящей методологии. Это очень важно, учитывая объем данных, ежедневно генерируемых компаниями.

Учитывая вышесказанное, очень важно иметь профессионалов, которые знают текущие проблемы и изучают возможные решения. Для этого существуют различные методики и программные инструменты, благодаря которым данные могут быть проанализированы и интерпретированы гораздо более эффективным образом. С помощью этих инструментов, аналитики и ученые могут понять и правильно интерпретировать данные.

Каждый модуль этого курса рассматривает фундаментальные аспекты, которые необходимо знать ИТ-специалисту, заинтересованному в этой области, что позволит ему разработать теоретические основы для создания наиболее подходящих графических представлений для применения методов науки о данных. А также проанализировать те модели, которые представляют собой большую универсальность и адаптацию для анализа временных рядов, например, модели, связанные с экономическими рядами.

Все материалы доступны в 100% онлайн-режиме, что обеспечивает студентам возможность комфортного изучения в любом месте и в любое время. Вам понадобится только устройство с доступом в интернет, чтобы сделать шаг вперед в своей карьере. Форма обучения, соответствующая современным требованиям, со всеми гарантиями в высоковостребованной области. Кроме того, студенты получат доступ к эксклюзивным дополнительным мастер-классам, которые ведет авторитетный преподаватель с мировым именем в области науки о данных.

Специализируйтесь на науке о данных вместе с TECH! Вы сможете принять участие в уникальных и эксклюзивных мастер-классах, разработанных всемирно известным экспертом в этой области’’ 

Данный Курс профессиональной подготовки в области анализа бизнес-данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области инженерии с упором на анализ данных 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности 
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и повышения успеваемости 
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы экспертам, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа 
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет 

Эта программа станет для вас прекрасной возможностью изучить формулировку и основные свойства одномерных моделей временных рядов" 

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы. 

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит студенту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях. 

Формат этой программы основан на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие во время обучения. Для этого специалисту будет помогать инновационная система интерактивных видеоматериалов, созданная признанными и опытными специалистами. 

Создавайте информационные панели и KPI на основе данных департамента с помощью программы, которая поможет вам сделать карьеру"

Получите специализированные знания в области аналитики и представления данных и выделитесь в секторе с высоким международным спросом"

Программа Курса профессиональной подготовки разработана с учетом требований и рекомендаций преподавательского состава, поэтому каждый модуль предлагает широкое и детальное видение спектрального анализа одномерных временных рядов, а также фундаментальных аспектов, связанных с выводами на основе периодограммы и ее интерпретацией. Кроме того, этот курс способствует развитию аналитических навыков, которые позволят принимать последовательные решения в конкурентной рабочей среде. 

Оцените вероятность и тенденцию временного ряда для заданного временного горизонта и станьте выдающимся сотрудником своей компании" 

Модуль 1. Аналитика данных в организации бизнеса        

1.1.  Бизнес-анализ 

1.1.1. Бизнес-анализ
1.1.2. Структура данных
1.1.3. Этапы и элементы 

1.2.  Аналитика данных в компании

1.2.1. Приборные панели и KPI по отделам 
1.2.2. Оперативная, тактическая и стратегическая отчетность
1.2.3. Аналитика данных, применяемая в каждом отделе

1.2.3.1. Маркетинг и коммуникации
1.2.3.2. Коммерция
1.2.3.3. Обслуживание клиентов
1.2.3.4. Закупки 
1.2.3.5. Администрация
1.2.3.6. Отдел кадров
1.2.3.7. Производство
1.2.3.8. ИТ

1.3. Маркетинг и коммуникации

1.3.1. KPI для измерения, применение и преимущества
1.3.2. Маркетинговые системы и хранилище данных
1.3.3. Внедрение структуры анализа данных в маркетинге
1.3.4. План маркетинга и коммуникации 
1.3.5. Стратегии, прогнозирование и управление кампаниями

1.4. Коммерция и продажи 

1.4.1. Вклад аналитики данных в коммерческую сферу 
1.4.2. Потребности отдела продаж
1.4.3. Изучение рынка 

1.5. Обслуживание клиентов 

1.5.1. Лояльность 
1.5.2. Личные качества и эмоциональный интеллект 
1.5.3. Удовлетворенность клиентов

1.6. Закупки 

1.6.1. Аналитика данных для маркетинговых исследований
1.6.2. Аналитика данных для конкурентных исследований
1.6.3. Другое применение

1.7. Администрация 

1.7.1. Потребности в административном отделе
1.7.2. Хранилище данных и анализ финансовых рисков 
1.7.3. Хранилище данных и анализ кредитного риска

1.8. Управление персоналом

1.8.1. Отдел кадров и преимущества аналитики данных
1.8.2. Инструменты анализа данных в отделе кадров
1.8.3. Применение аналитики данных в HR

1.9. Производство 

1.9.1. Анализ данных в производственном отделе
1.9.2. Области применения
1.9.3. Преимущества 

1.10. ИТ 

1.10.1. Отдел ИТ
1.10.2. Аналитика данных и цифровая трансформация 
1.10.3. Инновации и производительность

Модуль 2. Графическое представление для анализа данных    

2.1. Исследовательский анализ 

2.1.1. Представление для анализа информации
2.1.2. Ценность графического представления
2.1.3. Новые парадигмы графического представления

2.2. Оптимизация для науки о данных 

2.2.1. Цветовая гамма и дизайн
2.2.2. Гештальт в графическом представлении
2.2.3. Ошибки, которых следует избегать, и советы 

2.3. Источники основных данных

2.3.1. Для качественного представления
2.3.2. Для количественного представления
2.3.3. Для представления времени

2.4. Сложные источники данных

2.4.1. Файлы, список файлов и база данных 
2.4.2. Открытые данные
2.4.3. Непрерывно генерируемые данные

2.5. Типы графиков 

2.5.1. Базовые виды отображений
2.5.2. Блок-схема 
2.5.3. Дисперсионный анализ
2.5.4. Круговые диаграммы
2.5.5. Пузырьковая диаграмма
2.5.6. Географическое представление 

2.6. Виды визуализации

2.6.1. Сравнительная и реляционная
2.6.2. Распространение
2.6.3. Иерархия

2.7. Разработка отчетов с графическим представлением 

2.7.1. Применение графиков в маркетинговых отчетах
2.7.2. Применение графиков в приборных панелях и KPI
2.7.3. Применение графиков в стратегических планах
2.7.4. Другие виды использования: наука, здоровье, бизнес 

2.8. Графическое повествование

2.8.1. Графическое повествование
2.8.2. Развитие 
2.8.3. Полезность

2.9. Инструменты, ориентированные на визуализацию 

2.9.1. Расширенные инструменты
2.9.2. Онлайн программное обеспечение
2.9.3. Open Source

2.10. Новые технологии в визуализации данных 

2.10.1. Системы виртуальной реальности
2.10.2. Системы для расширения и улучшения реальности
2.10.3. Интеллектуальные системы

Модуль 3. Предсказуемость и стохастический анализ

3.1. Временные ряды

3.1.1. Временные ряды 
3.1.2. Полезность и применимость
3.1.3. Соответствующие тематические исследования

3.2. Временная серия

3.2.1. Сезонность временной серии
3.2.2. Сезонная вариация
3.2.3. Остаточный анализ

3.3. Типологии

3.3.1. Стационарная модель
3.3.2. Нестационарная модель
3.3.3. Преобразования и корректировки

3.4. Схемы для временных рядов 

3.4.1. Аддитивная модель
3.4.2. Мультипликативная модель
3.4.3. Процедуры определения типа модели

3.5. Основные методы прогнозирования

3.5.1. Среднее значение
3.5.2. Наивный подход
3.5.3. Сезонный наивный подход
3.5.4. Сравнение методов

3.6. Остаточный анализ 

3.6.1. Автокорреляция
3.6.2. ACF остатков
3.6.3. Корреляционный анализ

3.7. Регрессия в контексте временных рядов 

3.7.1. Дисперсионный анализ
3.7.2. Основы
3.7.3. Практическое применение 

3.8. Прогнозирующие модели временных рядов

3.8.1. ARIMA
3.8.2. Экспоненциальное сглаживание 

3.9. Анализ временных рядов с помощью R

3.9.1. Подготовка данных
3.9.2. Идентификация шаблона
3.9.3. Анализ модели
3.9.4. Прогноз

3.10. Комбинированный графический анализ с помощью R 

3.10.1. Типичные ситуации
3.10.2. Практическое применение для решения простых задач 
3.10.3. Практическое применение для продвинутого решения проблем  

Уникальный, важный и значимый курс обучения для развития вашей карьеры"