Прогнозирование бизнес - результатов деятельности предприятия на основе предиктивного моделирования с использованием IBM Watson – Учебные курсы – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Магистратура 2021/2022

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика: цифровое предприятие и управление информационными системами)

Направление: 38.04.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 2-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Брускин Сергей Наумович

Прогр. обучения: Бизнес-информатика

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Дисциплина посвящена разработке предиктивных моделей с использованием аналитической платформы IBM Watson Studio для задач внутрифирменного планирования и прогнозирования. Слушатели отрабатывают теоретические знания и приобретают практические навыки исследования данных и бизнес-анализа, необходимые для создания предиктивных моделей расширенной бизнес-аналитики. Освоение материала происходит в рамках учебных проектов, максимально приближенных к реальным, в режиме бизнес-симуляции.

Цель освоения дисциплины

Целью освоения дисциплины является формирование у студентов комплекса теоретических знаний и приобретение практических навыков разработки предиктивных моделей на примере аналитической платформы IBM Watson Studio для повышения эффективности корпоративного планирования и прогнозирования. Полученные компетенции позволяют участвовать в проектах создания предиктивных моделей расширенной бизнес-аналитики реального времени для крупных корпораций.

Планируемые результаты обучения

Владеет методами предиктивного анализа и сценарного моделирования и применяет их при создании многофакторных моделей в среде IBM Watson Studio.
Владеет подходами к интеллектуальному анализу данных и методами машинного обучения в задачах цифрового управления.
Владеет подходами к исследованию данных на примере методологии IBM CRISP DM. Проводит экспресс-диагностику качества данных и оценивает прогнозную мощность предикторов на основе демонстрационных данных в среде IBM Watson Studio.
Дает описание классических и современных подходов к обработке данных. Объясняет принципы проектирования целевой архитектуры цифровой корпорации с использованием расширенной аналитики.
Дает описание классических методов прогнозирования KPIs, а также подходов и инструментов цифрового бизнес-анализа для корпорации
Дает описание элементов и функций когнитивной системы на примере IBM Watson, а также бизнес-эффектов ее применения в задачах цифрового управления корпорацией.
Объясняет назначение и описывает функциональность облачных когнитивных приложений для задач предиктивной аналитики на примере IBM Watson.
Объясняет парадигму «черного ящика» и «белого ящика», дает описание задач когнитивной бизнес-аналитики. Владеет аналитическими подходами к поиску закономерностей в динамических системах.
Объясняет сущность задачи предиктивного моделирования в бизнесе, а также функциональные различия между описательной и расширенной бизнес-аналитикой.
Проводит мини-исследование по разработке предиктивной модели и прогнозному моделированию на основе предоставленного бизнес-кейса с использованием IBM Watson. Проводит оценку и интерпретацию результатов.

Содержание учебной дисциплины

Тема 1. Методы и инструменты прогнозирования бизнес-результатов в корпоративном управлении
Тема 2. Задачи предиктивного моделирования и расширенная бизнес-аналитика (Advanced analytics)
Тема 3. Технологии управления данными в условиях цифровой трансформации
Тема 4. Интеллектуальный анализ данных и его применение в цифровом бизнесе
Тема 5. Когнитивные подходы в задачах бизнес-анализа
Тема 6. Когнитивные системы и сервисы в цифровом бизнесе
Тема 7. Практика применения когнитивных решений на примере IBM Watson
Тема 8. Подготовка и анализ данных для прогнозирования с использованием IBM Watson.
Тема 9. Моделирование и оценка результатов предиктивного анализа с использованием IBM Watson.
Тема 10. Решение кейса по прогнозированию бизнес-результатов с использованием IBM Watson

Элементы контроля

Контрольная работа
Домашнее задание
Аудиторная работа
Защита проекта
проводится в онлайн формате

Промежуточная аттестация

2021/2022 учебный год 2 модуль
0.245 * Контрольная работа + 0.21 * Аудиторная работа + 0.3 * Защита проекта + 0.245 * Домашнее задание

Список литературы

Авторы

Брускин Сергей Наумович

Программа дисциплины

Прогнозирование бизнес - результатов деятельности предприятия на основе предиктивного моделирования с использованием IBM Watson