• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Магистратура 2024/2025

Data Science и применение искусственного интеллекта в ритейле

Статус: Курс обязательный (Менеджмент в ритейле)
Направление: 38.04.02. Менеджмент
Когда читается: 2-й курс, 2, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Неверов Михаил Владимирович
Прогр. обучения: Менеджмент в ритейле
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Эта дисциплина призвана помочь студентам освоить цифровые навыки. В современном ИТ ландшафте, извлечение и обработка данных стали необходимостью, залогом успеха в конкурентной борьбе. Ритейлеры генерируют огромный поток данных, который требует обработки. Сперва для этого использовали MS Excel таблицы и графики like-for-like. Затем развитие получили распространение Buiseness Intelligence инструменты и визуальные дашборды. Сейчас на основе данных принимается большинство решений. В менеджменте в ритейле победил принцип Data-driven approach, который диктует необходимость освоения навыков управления, хранения и организации больших объёмов данных. Современные менеджеры должны уметь провести качественную оценку любых изменений и экспериментов, подкрепляя свои гипотезы проверкой на реальных данных. В ходе изучения дисциплины "Маркетинг-менеджмент в ритейле" студенты познакомились с видами данных в ритейле. Дисциплина "Data Science и применение искусственного интеллекта в ритейле" развивает это начинание. Курс соединяет в себе как классические подходы с широким полем применения, так и продвинутые процессы извлечения выгоды из данных. По результату освоения дисциплины студенты смогут интерпретировать статистические данные, оценивать адекватность выбранных математических моделей, выбирать инструментальные средства для обработки информации, а также использовать современные IT-средства для решения аналитических и исследовательских задач. Освоение дисциплины тренирует навык самостоятельного освоения новых методов исследования и оценку полноты информации.