Бизнес-аналитика как инструмент эффективного управления

2023/2024

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Когда читается: 2 модуль

Охват аудитории: для всех

Преподаватели: Бекларян Армен Левонович, Днепровская Наталья Витальевна

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина "Бизнес-аналитика и ИИ как инструмент эффективного управления" дает основание и аргументацию к принятию обоснованных решений в бизнесе. Рассмотрены кейсы, методы и инструменты, раскрывающие преимущества БА для повышения эффективности бизнеса. Аналитика — это то, что необходимо каждому бизнесу, чтобы оставаться конкурентоспособным в современной среде, наполненной данными. Курс посвящен анализу данных как популярному подходу для получения информации из цифрового мира. Задания курса предназначены для того, чтобы научить студентов использовать ресурсы открытых данных и службы BI для извлечения, манипулирования, анализа и визуализации данных с конечной целью принятия более эффективных решений на основе данных. Курс преподается с использованием комбинации лекций, упражнений по обработке данных, анализа ситуаций, дискуссий, викторин и индивидуальных домашних заданий. Лекции раскрывают основные теоретические аспекты бакалавриата и дополняются дополнительными источниками для чтения. Короткие викторины в качестве оценочных мероприятий будут проводиться после каждой теоретической части, чтобы убедиться в усвоении материала. Упражнения предназначены для освоения студентами практических методов и инструментов бакалавриата с использованием различных типов источников (наборы данных, онлайн-данные, открытые данные), данных (структурированных, полуструктурированных, текстовых данных), для изучения возможностей настольных ПК и технологий SaaS. . В курс включен кейс, основанный на реальных данных решения бизнес-задач.

Цель освоения дисциплины

Знать аналитические потребности, возникающие в задачах управления организацией, а также, классификацию возникающих в различных видах человеческой деятельности данных и математические методы извлечения знаний из этих данных
Уметь формализовать задачу из предметной области, сформулировать требования к данным, подобрать адекватные методы их анализа, выполнить расчеты и интерпретировать полученные результаты
Иметь навыки самостоятельного анализа данных, возникающих в ходе профессиональной деятельности

Планируемые результаты обучения

Владеть навыками подготовки аналитических материалов по результатам исследовательских и аналитических проектов для информационного обеспечения принятия управленческих решений
Владеть навыками применения современных техник и методик сбора данных, продвинутых методов их обработки и анализа, методами количественного и качественного анализа для принятия управленческих решений
Умеет извлекать данные из источников, анализировать качество данных, обнаруживать статистические особенности данных и выявлять аномалии
Уметь обрабатывать эмпирические и экспериментальные данные

Содержание учебной дисциплины

Предварительный анализ данных
Методы и модели анализа данных
Представление результатов анализа данных

Элементы контроля

Аудиторная работа
Посещаемость студента и выполнение домашних заданий
Групповой проект
Выполнение группового проекта предусматривает построение моделей анализа реальных данных, выявление регулярных выражений, построение аналитических срезов и фильтров, выделение корреляций между срезами, отображение взаимосвязей и визуализацию итогов анализа в BI системе
Экзамен
Экзаменационная работа представляет из себя тест с вопросами закрытого типа. Форма экзамена: Экзамен проводится в письменной форме. Платформа проведения: Экзамен проводится на платформе Smart LMS. Для участия в экзамене студент обязан: Не позднее 7 дней до проведения экзамена проверить работоспособность компьютерного оборудования, необходимого для сдачи экзамена и убедиться в соответствие имеющегося оборудования требованиям к компьютеру для участия в экзамене на платформе Smart LMS; Войти на платформу Smart LMS под личной учетной записью (используется аккаунт студента @edu.hse.ru); Перед началом экзамена проверить скорость работы сети Интернет (для наилучшего результата рекомендуется подключение компьютера к сети через кабель); Подготовить необходимые для проведения экзамена инструменты: ручка, листы бумаги, калькулятор и т. д.; Отключить в диспетчере задач компьютера иные приложения, кроме браузера, в котором будет выполняться вход на платформу Smart LMS. В случае, если одно из необходимых условий участия в экзамене невозможно выполнить, необходимо за 2 недели до даты проведения экзамена проинформировать об этом преподавателя или сотрудника учебного офиса для принятия решения об участии студента в экзаменах. Во время экзамена студентам запрещено: Пользоваться конспектами, учебниками, прочими учебными материалами; Покидать место выполнения экзаменационного задания; Пользоваться умными гаджетами (смартфон, планшет и др.); Привлекать посторонних лиц для помощи в проведении экзамена, разговаривать с посторонними во время выполнения заданий; Вслух громко зачитывать задания. Во время экзамена студентам разрешено: Использовать бумагу, ручку для ведения записей, расчетов; Использовать калькулятор для ведения расчетов; Запрашивать у преподавателя дополнительную информацию, связанную с выполнением экзаменационного задания; Взаимодействовать с другими студентами по разрешению преподавателя. В случае долговременного нарушения связи с платформой Smart LMS во время выполнения экзаменационного задания, студент должен уведомить об этом преподавателя, зафиксировать факт потери связи с платформой (скриншот, ответ от провайдера сети Интернет) и обратиться в учебный офис с объяснительной запиской о случившемся для принятия решения о пересдаче экзамена.

Промежуточная аттестация

2023/2024 учебный год 2 модуль
0.25 * Аудиторная работа + 0.45 * Групповой проект + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Авторы

Бекларян Армен Левонович

Программа дисциплины