Магистратура 2024/2025

Научно-исследовательский семинар "Современные методы аналитики и визуализации данных"

Статус: Курс обязательный (Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте)

Направление: 01.04.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент больших данных и информационного поиска

Где читается: Факультет компьютерных наук

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Мейлах Дарья Романовна, Сысоев Кирилл Романович

Прогр. обучения: Продуктовый подход и аналитика данных в HR-менеджменте

Язык: русский

Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Курс состоит из двух блоков. Первый блок знакомит с полным циклом исследовательской работы в предиктивной аналитике в HR: от формулирования бизнес проблемы и до встраивания решения в операционные процессы. На курсе студенты познакомятся с подходами и инструментами используемыми в создании аналитического HR продукта, включающие в себя виды моделей и способы прогноза, сбор данных, формулировку целевых переменных, оценку качества решения. Практика организована вокруг реальных кейсов Альфа-Банка: студенты разбирают модели оттока и модель подбора сотрудников, погружаются в специфику HR и по итогу разрабатывают стратегию принятия решений до уровня максимально приближенного к бизнес внедрению. Второй блок знакомит с полным циклом создания визуализаций и дашбордов для HR: от сбора требований заказчика до презентации готового решения руководству. Студенты освоят ключевые принципы визуализации, инструменты (Excel, Python, DataLens) и методы проектирования эффективных дашбордов. Практика построена вокруг реальных HR-метрик. По итогу курса участники разработают и защитят дашборд, готовый к внедрению в бизнес-процессы.

Цель освоения дисциплины

• Формирование у слушателей компетенций в области применения предиктивной аналитики, машинного обучения и визуализации данных для решения практических задач в управлении человеческими ресурсами.

Планируемые результаты обучения

• Владеть навыками проведения A/B-тестирования
• Уметь применять различные подходы к анализу данных
• Уметь разрабатывать и внедрять метрики для различных бизнес-задач
• Владеть навыками для полного цикла разработки аналитических отчетов

Содержание учебной дисциплины

• A/B тестирование
• Подходы к анализу данных
• Работа с метриками
• Полный цикл построения интерактивной отчетности

Элементы контроля

• Активность на семинарах
• Домашнее задание
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2024/2025 4th module
  0.3 * Активность на семинарах + 0.3 * Домашнее задание + 0.4 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Anderson, C. (2015). Creating a Data-Driven Organization : Practical Advice From the Trenches (Vol. First edition). Beijing: Reilly - O’Reilly Media. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1045097
• Beaulieu, A. (2009). Learning SQL : Master SQL Fundamentals: Vol. 2nd ed. O’Reilly Media.
• Croll, A., & Yoskovitz, B. (2013). Lean Analytics : Use Data to Build a Better Startup Faster. O’Reilly Media.
• Dan Siroker, & Pete Koomen. (2013). A / B Testing : The Most Powerful Way to Turn Clicks Into Customers. Wiley.
• Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования : введение в объектно - ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку : пер. с англ., Ларман, К., 2019

Рекомендуемая дополнительная литература

• Managed Software Evolution. (2019). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-13499-0
• Pattern-oriented software architecture. Vol.5: On patterns and pattern languages, , 2007

Авторы

• Яковлева Илона Александровна