Студенты изучают, как методы анализа данных и искусственного интеллекта применяются
в ритейле: персонализация предложений, управление ассортиментом, прогнозирование
спроса и оптимизация клиентских программ. Они осваивают полный жизненный цикл DS-
проекта — от формулировки бизнес-задач и подготовки данных до построения моделей,
оценки эффективности и интерпретации результатов. Курс сочетает лекции с
практическими семинарами, где студенты решают задачи на основе реальных данных
партнёров, а итоговое оценивание включает командный проект и экзамен. Выпускники
получают навыки принятия data-driven решений и управления внедрением AI-инициатив в
ритейле.
Цель освоения дисциплины
Овладение основными понятиями и подходами data-driven управления в ритейле, формирование навыков анализа рыночных и клиентских данных, постановки бизнес-гипотез и их преобразования в формализованные задачи.
Освоение методов подготовки, обработки и разведочного анализа транзакционных и поведенческих данных, а также построения и оценки базовых моделей машинного обучения.
Формирование умений подбора методов машинного обучения в зависимости от задач, интерпретации результатов и оценки качества моделей.
Приобретение компетенций в проектировании экспериментов для определения причинных эффектов и расчёта экономической эффективности внедряемых решений.
Развитие навыков управления проектами в области DS/AI с учётом этических и правовых аспектов работы с клиентскими данными.
Планируемые результаты обучения
В результате освоения дисциплины студент должен: иметь навыки (приобрести опыт) подготовки предложений по улучшению деятельности предприятия на основе использования ИТ/ применения ИТ-аутсорсинга; применения полученных знаний для анализа хода выполнения ИТ-проектов в области создания/модификации и организации сопровождения ИС предприятия/организации перехода к ИТ-аутсорсингу.
В результате освоения дисциплины студент должен: уметь определять цели и задачи консалтинговых проектов в сфере ИТ, разрабатывать коммерческое предложение на выполнение проекта, выбирать и применять методы работы под конкретную задачу проекта; планировать и документировать этапы проекта, анализировать полученные результаты, разрабатывать рекомендации по управлению соответствующим проектом;
В результате освоения дисциплины студент должен: • знать характеристики состояния рынка ИТ-услуг и тенденции его развития, основные виды и содержание консалтинговых услуг в сфере ИТ, должен уметь разрабатывать систему метрик успешности продуктов и организовать сбор информации о значениях метрик успешности продуктов.
Содержание учебной дисциплины
Отдельные аспекты управления продуктом
Элементы контроля
Экзамен
Презентации индивидуального/группового проекта
Работа на семинарах
Самостоятельная работа
Промежуточная аттестация
2024/2025 3rd module
0.15 * Работа на семинарах + 0.4 * Экзамен + 0.15 * Самостоятельная работа + 0.3 * Презентации индивидуального/группового проекта
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
Управление проектом: комплексный подход и системный анализ : монография / О.Г. Тихомирова. — Москва : ИНФРА-М, 2020.— 300 с. — (Научная мысль). — DOI 10.12737/673. - Текст : электронный. - URL: http://znanium.com/catalog/product/1064865
Рекомендуемая дополнительная литература
Управление проектом: основы проектного управления. : учебник / Т. М. Бронникова, А. М. Лялин, С. А. Титов [и др.] ; под ред. М. Л. Разу. — Москва : КноРус, 2019. — 755 с. — ISBN 978-5-406-07254-7. — URL: https://book.ru/book/931916 (дата обращения: 04.07.2025). — Текст : электронный.
Преподаватель
Неверов Михаил Владимирович
Программа дисциплины
Аннотация
Цель освоения дисциплины
Планируемые результаты обучения
Содержание учебной дисциплины
Элементы контроля
Промежуточная аттестация
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
Рекомендуемая дополнительная литература
Авторы