Воспользуйтесь этой уникальной возможностью, которую может предложить вам только TECH! Вы получите доступ к уникальным и дополнительным мастер-классам, которые будет вести знаменитый преподаватель со значительной международной репутацией в области науки о данных”

Почему стоит учиться в TECH?

TECH — это крупнейшая бизнес-школа 100% онлайн-формата в мире. Мы являемся элитной бизнес-школой с образовательной моделью с самыми высокими академическими стандартами. Международный высокопроизводительный центр интенсивного обучения управленческим навыкам.

TECH — это передовой технологический университет, который предоставляет все свои ресурсы в распоряжение студентов, чтобы помочь им достичь успеха в бизнесе"

В TECH Технологическом университете

Мы предлагаем вам модель онлайн-обучения, сочетающую в себе новейшие образовательные технологии и максимальную педагогическую строгость. Уникальный метод с высочайшим международным признанием, который даст вам возможность развиваться в мире постоянных перемен, где инновации играют ключевую роль в деятельности каждого предпринимателя.

"История успеха Microsoft Europe" за включение в программы инновационной интерактивной мультивидеосистемы.

Чтобы поступить в TECH, не потребуется большие затраты. Чтобы учиться у нас, вам не нужно делать большие инвестиции. Однако для того, чтобы получить диплом в TECH, необходимо проверить уровень знаний и возможностей студента. Наши академические стандарты очень высоки...

95% студентов TECH успешно завершают обучение

Профессионалы со всего мира принимают участие в TECH, чтобы вы смогли создать большую сеть контактов, полезных для вашего будущего.

100 000+ менеджеров, прошедших ежегодную подготовку, 200+ разных национальностей

Развивайтесь наряду с лучшими компаниями и профессионалами, обладающими большим авторитетом и влиянием. Мы создали стратегические альянсы и ценную сеть контактов с основными экономическими субъектами на 7 континентах. 

500+ соглашений о сотрудничестве с лучшими компаниями

Наша программа - это уникальное предложение для раскрытия вашего таланта в мире бизнеса. Возможность, с помощью которой вы сможете заявить о своих интересах и видении своего бизнеса. 

TECH помогает студентам показать миру свой талант при прохождении этой программы.

Обучаясь в TECH, студенты могут получить уникальный опыт. Вы будете учиться в многокультурном контексте. В данной программе мы применяем глобальный подход, благодаря которому вы сможете узнать о том, как работают в разных частях света, собрать самую свежую информацию, которая наилучшим образом соответствует вашей бизнес-идее. 

Наши студенты представляют более 200 национальностей.

Наши преподаватели объясняют в аудиториях, что привело их к успеху в их компаниях, работая в реальном, живом и динамичном контексте. Преподаватели, которые полностью посвящают себя тому, чтобы предложить вам качественную специализацию, которая позволит вам продвинуться по карьерной лестнице и выделиться в мире бизнеса.

Преподаватели представляют 20 различных национальностей.

TECH стремится к совершенству и для этого обладает рядом характеристик, которые делают его уникальным университетом:

TECH исследует критическую сторону студента, его способность задавать вопросы, навыки решения проблем и навыки межличностного общения.  

TECH предлагает студентам лучшую методику онлайн-обучения. Университет сочетает метод Relearning (наиболее признанная во всем мире методология последипломного обучения) с «методом кейсов» Гарвардской школы бизнеса. Традиции и современность в сложном балансе и в контексте самого требовательного академического маршрута.   

TECH — крупнейший в мире онлайн-университет. В его портфолио насчитывается более 10 000 университетских последипломных программ. А в новой экономике объем + технология = разорительная цена. Таким образом, мы заботимся о том, чтобы учеба для вас была не такой дорогой, как в другом университете.  

В TECH у вас будет доступ к самому строгому и современному методу кейсов в академической среде" 

Курс профессиональной подготовки от TECH был разработан с целью повышения уровня знаний бизнес-профессионалов в области анализа данных. Его структура и онлайн-формат облегчают обучение, поскольку студенты смогут пройти высококачественный академический план, используя многочисленные теоретические и практические ресурсы. 

Успешно предлагайте бизнес-планы и планы лояльности, основанные на маркетинговых исследованиях, и генерируйте позитивные изменения в компании”

Учебный план

Курс профессиональной подготовки в области анализа бизнес-данных от TECH Global University имеет современную программу в соответствии с требованиями рынка труда и позволяет получить фундаментальные знания для решения управленческих задач в ИТ-подразделениях компаний.

Все содержание программы направлено на повышение теоретических и управленческих навыков профессионалов бизнеса, интересующихся проблемами, связанными с анализом и интерпретацией огромных объемов информации.

На протяжении 540 часов обучения студент будет понимать ключевые концепции для продвижения в своей профессиональной карьере, определяя создание дашбордов и KPI в зависимости от отдела. Таким образом, это подлинное погружение в реальные бизнес-ситуации в академической аудитории.

Этот Курс профессиональной подготовки поможет проанализировать каждый отдел, определив наиболее важные потребности и области применения в каждом из них, а также цели, которые должны быть достигнуты с помощью аналитики данных эффективным способом. Кроме того, речь пойдет о различных типах данных, наиболее полезных представлениях и различных программах представления данных.

Исходя из вышесказанного, учебный план будет дополнен изучением моделей, которые отличаются большей универсальностью и адаптацией для анализа временных рядов, например, моделей, связанных с экономическими рядами. Таким образом, учебный план охватывает все потребности студентов и готовит их к решению любых профессиональных задач на уровне бизнеса.

Данный Курс профессиональной подготовки рассчитан на 6 месяцев и состоит из трех модулей:

Модуль 1. Аналитика данных в организации бизнеса
Модуль 2. Графическое представление для анализа данных
Модуль 3. Предсказуемость и стохастический анализ

Где, когда и как учиться?

TECH предлагает возможность пройти Курс профессиональной подготовки в области анализа бизнес-данных полностью в онлайн-формате. В течение 6 месяцев обучения студент сможет в любое время получить доступ ко всему содержанию данной программы, что позволит ему самостоятельно управлять учебным временем.

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. Управление персоналом
1.2.3.7. Производство
1.2.3.8. IT

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. Человеческие ресурсы

1.8.1. Управление человеческими ресурсами и преимущества аналитики данных
1.8.2. Инструменты анализа данных в отделе управления человеческими ресурсами
1.8.3. Применение аналитики данных в отделе управления человеческими ресурсами

1.9. Производство

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

1.10. IT

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. Иерархическая

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 для виртуализации 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 (St) 
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. Средняя 
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. АКФ 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 в 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 

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