Бакалавриат
2021/2022
Введение в Data Science
Лучший по критерию «Полезность курса для Вашей будущей карьеры»
Лучший по критерию «Полезность курса для расширения кругозора и разностороннего развития»
Лучший по критерию «Новизна полученных знаний»
Статус:
Курс обязательный (Управление бизнесом)
Направление:
38.03.02. Менеджмент
Где читается:
Факультет менеджмента (Нижний Новгород)
Когда читается:
2-й курс, 1 модуль
Формат изучения:
без онлайн-курса
Охват аудитории:
для своего кампуса
Преподаватели:
Привалов Игорь Васильевич
Язык:
английский
Кредиты:
3
Контактные часы:
28
Course Syllabus
Abstract
Целями освоения дисциплины «Введение в Data Science» являются формирование знаний, умений и навыков, а также развитие компетенций, необходимых для формирования у будущих менеджеров data-analytic thinking, с помощью которого они смогут получать знания и инсайт из данных. Фундаментальны принципы Data Science рассматриваются с точки зрения решения бизнес проблем. Данная дисциплина позволяет овладеть методами и программными средствами обработки деловой информации
Learning Objectives
- Овладение методами и программными средствами обработки деловой информации;
- Владение навыками работы с программным обеспечением для обработки и хранения данных.
- Знакомство с примерами типовых задач, решаемых с помощью продвинутой аналитики
- Знакомство с особенностями управления проектами и командами в сфере dats science
- подбор адекватных методов для анализа деловой информации
Expected Learning Outcomes
- Понимает данные как важный компоненты управления.
- Понимает что такое факторный, кластерный анализ сегментирование.
- Понимает этапы проекта, роли задачи и проблемы и инструменты на рынке больших данных
- Рассматривает информационные системы в менеджменте как источники данных
- Умеет подготавливать, форматировать и обрабатывать данные
Course Contents
- Вводная часть
- Современные информационные технологии в бизнесе. Источники данных в бизнесе.
- Данные, базы данных, большие данные
- Возможности пакета EXCEL в обработке экономических данных.
- Возможности пакета EXCEL для углубленной аналитики экономических данных.
Assessment Elements
- Практическая работы №3
- Практические работа №1
- Практическая работа №2
- Практическая работа №4
- Практическая работа №5
- Домашнее задание
Interim Assessment
- 2021/2022 1st module0.25 * Практические работа №1 + 0.25 * Практическая работы №3 + 0.25 * Практическая работа №4 + 0.25 * Практическая работа №2
Bibliography
Recommended Core Bibliography
- Зараменских Е. П. - УПРАВЛЕНИЕ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ. Учебник и практикум для академического бакалавриата - М.:Издательство Юрайт - 2019 - 431с. - ISBN: 978-5-9916-9200-7 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/upravlenie-zhiznennym-ciklom-informacionnyh-sistem-433676
- Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel / Форман Д.; Пер. с англ. Соколовой А. - М.:Альпина Пабл., 2016. - 461 с.: 84x108 1/16 (Обложка) ISBN 978-5-9614-5032-3 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/551044
- Статистический анализ данных в MS Excel : учеб. пособие / А.Ю. Козлов, В.С. Мхитарян, В.Ф. Шишов. — М. : ИНФРА-М, 2019. — 320 с. — (Высшее образование: Бакалавриат). — www.dx.doi.org/10.12737/2842. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/987337
Recommended Additional Bibliography
- Майер-Шенбергер В., Кукьер К. - Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим - Издательство "Манн, Иванов и Фербер" - 2014 - 240с. - ISBN: 978-5-91657-936-9 - Текст электронный // ЭБС ЛАНЬ - URL: https://e.lanbook.com/book/62171