2023/2024

Наука о данных для бизнеса

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Когда читается: 2 модуль

Онлайн-часы: 20

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Заходякин Глеб Викторович

Язык: русский

Кредиты: 3

Контактные часы: 24

Программа дисциплины

Аннотация

Формирование у слушателей системного взгляда на возможности и ограничения машинного обучения и практического опыта использования алгоритмов анализа данных для решения бизнес-задач в различных экономических сферах. Задачи: • Сформировать теоретические и методологические основы дата-аналитического мышления, понимание основных методов и моделей анализа данных; • Получение практических навыков использования алгоритмов анализа данных, выбор оптимальных методов и моделей для решения широкого спектра задач; • Получение навыка работы с базовыми инструментами Data Science для применения на практике; • Формирование навыков работы с дата-исследователями и управления проектами в области data science. Дисциплина является прикладной и предполагает работу с бизнес-данными на основе кейсов с использованием low-code платформ для решения задач описательной, прогнозной и предписывающей аналитики.

Цель освоения дисциплины

• Формирование у студентов системного взгляда на возможности и ограничения применения машинного обучения. Приобретение практического опыта использования алгоритмов анализа данных и базовых инструментов обработки данных для решения бизнес-задач в различных отраслях экономики.

Планируемые результаты обучения

• Понимание специфики работы с дата-исследователями и управления проектами в области Data Science.
• Применение на практике базовых инструментов дата-аналитика.
• Умение находить решение бизнес-задач с использованием методов и моделей анализа данных .
• Формирование у студента дата-аналитического мышления, понимания необходимости использования Data Science для повышения эффективности бизнеса.

Содержание учебной дисциплины

• Введение в науку о данных.
• Решение бизнес-проблем с помощью Data Science: базовые методики и модели.
• Инструменты для анализа и обработки данных.
• Управление Data Science проектами.

Элементы контроля

• Домашнее задание (классификация)
  Домашние задания предназначены для отработки методов анализа данных, построения и интерпретации предиктивных моделей. Задание предполагает работу в группах. По результатам выполнения задания группа предоставляет сценарии обработки данных и отчет с описанием и интерпретацией подхода и результатов. Группы должны работать над заданием независимо.
• Домашнее задание (регрессия)
  Домашние задания предназначены для отработки методов анализа данных, построения и интерпретации предиктивных моделей. Задание предполагает работу в группах. По результатам выполнения задания группа предоставляет сценарии обработки данных и отчет с описанием и интерпретацией подхода и результатов. Группы должны работать над заданием независимо.
• Активность
  Активность на семинарах предполагает: - решение задач, - участие в дискуссиях, - выступление с докладом, - вопросы докладчикам. За модуль необходимо набрать 6 активностей, чтобы получить максимальную оценку
• Экзамен
  Экзамен содержит вопросы по рассмотренным в курсе темам.

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.2 * Активность + 0.2 * Домашнее задание (классификация) + 0.2 * Домашнее задание (регрессия) + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Computer age statistical inference : algorithms, evidence, and data science, Efron, B., 2017
• Data analysis using SAS, Peng, C. Y. J., 2009
• Data Science : наука о данных с нуля, Грас, Дж., 2018
• Data science for business : what you need to know about data mining and data-analytic thinking, Provost, F., 2013
• Methods for Data science. Vol.1: Introductory applied mathematics, Godfrey, J., 2015
• Methods for Data science. Vol.2: Problems and solutions for volume 1, Godfrey, J., 2015
• Segmentation and lifetime value models : Using SAS, Malthouse, E. C., 2013
• Блистательный Agile : гибкое управление проектами с помощью Agile, Scrum и Kanban, Коул, Р., 2019
• Гибкое управление проектами и продуктами, Вольфсон, Б., 2017
• Практическая статистика для специалистов Data Science : 50 важнейших понятий: пер. с англ., Брюс, П., 2018

Рекомендуемая дополнительная литература

• Data analysis using SAS Enterprise Guide, Meyers, L. S., 2009
• Python for data analysis : data wrangling with pandas, numPy, and IPhython, Mckinney, W., 2017
• R for data science : import, tidy, transform, visualize, and model data, Wickham, H., 2017

Авторы

• Заходякин Глеб Викторович
• Яковлева Наталия Вадимовна