Магистратура 2024/2025

Data Science и применение искусственного интеллекта в ритейле

Статус: Курс обязательный (Менеджмент в ритейле)

Направление: 38.04.02. Менеджмент

Кто читает: Департамент маркетинга

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 2-й курс, 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

Контактные часы: 24

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.