14/04/2021
0
Vizualizări
„Modelare și metode cantitative de analiză în afaceri” - curs 32.000 de ruble. de la MSU, antrenament 4 săptămâni. (1 lună), Data: 29 noiembrie 2023.
Miscelaneu / / December 01, 2023
Stăpânirea cursului este asociată cu studierea fundamentelor teoretice ale statisticii, teoriei probabilităților și obținerea cunoștințe cuprinzătoare privind utilizarea practică a metodelor de procesare și analiză a informațiilor în afaceri - mediu inconjurator.
Studierea cursului vă permite să utilizați cunoștințele dobândite în practică atunci când procesați datele primare, prezentarea rezultatelor obţinute sub formă de tabele, grafice, diagrame, construind generalizări indicatori.
Pe baza acestora, este posibil să se utilizeze cele mai eficiente metode și modele statistice și cantitative în analiza economică, inclusiv construirea distribuțiilor, metode cantitative de evaluare a probabilităților, metode de luare a deciziilor în condiții de incertitudine, metode de construire a intervalelor de încredere, metode de construire și evaluare statistică ipoteze.
Cursul se desfășoară în două versiuni: de bază și avansat. Volumul cursurilor în ore este același.
Programul de bază implică cursuri și materiale de studiu împreună cu studenții masteranzi ai facultății. Programul extins este un grup separat în cadrul formării avansate.
Categoria de ascultători – sefi de companii si departamente, angajati ai fondurilor de risc corporate, specialisti in domeniu R&D, manageri de proiect și produs, manageri de inovare și schimbare, personal analitic departamente
Începutul cursurilor - toamna 2023.
Durată - 72 de ore (32 de ore de lecții la clasă cu un profesor, 40 de ore de studiu independent al materialelor).
Forma de studiu – cu normă întreagă și cu jumătate de normă.
Costul educației - 32.000 de ruble.
Acordurile de formare se încheie cu persoane fizice și juridice.
Înscrierea la cursuri se face prin e-mail [email protected], prin formularul de înregistrare de pe site.
Puteți contacta administratorul cursului, Anton Martyanov, pentru a vă înscrie sau pentru întrebări prin WhatsApp sau Telegram la +79264827721.
Doctor în științe tehnice Poziția: profesor la Școala Superioară de Management și Inovare a Universității de Stat din Moscova M.V. Lomonosov
Subiectul 1. Metode de analiză a datelor cu caracter personal
Histograme, diagrame de dispersie, serii temporale, tabele pivot, metrici rezumative, diagrame cu case, matrice de corelație pe perechi.
Subiectul 2. Metode cantitative ale teoriei probabilităților și statisticii matematice
Teoria probabilității. Reguli de bază ale teoriei probabilităților. Variabile aleatoare discrete și continue. Așteptări și variații. Distribuții de probabilitate derivate. Distribuții normale, binomiale. Proceduri decizionale în mai multe etape în condiții de incertitudine. Evaluarea Strategiilor (EMV). Arborele de decizie și implementarea sa software (TreePlan).
Statistici matematice. Sarcina principală a statisticii matematice. Conceptul de estimări statistice și proprietățile acestora. Estimarea intervalelor de încredere. Plan general de analiza a situatiilor in conditii de incertitudine. Controlul lungimii intervalului de încredere. Probleme statistice tipice. Testarea ipotezelor statistice.
Programul de curs extins
Subiectul 1. Pregatirea datelor pentru analiza statistica
Metode generale de monitorizare și preprocesare a datelor (identificarea lacune, duplicate, anomalii, încălcări ale cerințelor de formalizare a datelor de intrare etc.). Demonstrarea automatizării procesului de preprocesare și consolidare a datelor. Metode de construire a eșantioanelor statistice (metoda simplă de eșantionare aleatorie, metoda sistematică, metoda de stratificare, abordarea cluster, metode de eșantionare în mai multe etape).
Subiectul 2. Metode de analiză a datelor statistice
Analiza corelației. Analiza factorilor. Analiză discriminantă. Analiza conjunta.
Subiectul 3. Metode de analiză de regresie
Metoda celor mai mici pătrate. Selectarea factorilor independenți. Selectarea unei clase de funcții. Regresie pereche și multiplă. Metode de evaluare a semnificației coeficienților de regresie. Evaluarea acurateței modelului de regresie. Teste statistice de adecvare a modelului. Metode de liniarizare a problemelor de analiză de regresie. Lucrul cu date nenumerice (metoda variabilei inactiv).
Subiectul 4. Metode de extragere a datelor
Raportare analitică și prezentare multidimensională a datelor. Magazin de date. Măsurători și fapte. Operații de bază pe un cub de date. Construirea modelelor automate de analiză a datelor. Tipuri de probleme rezolvate prin metodele Data Mining: clasificare, clustering, regresie, asociere, căutare de modele consistente. Cei mai folosiți algoritmi pentru fiecare tip de problemă sunt: hărți de auto-organizare, arbori de decizie, regresie liniară, rețele neuronale, reguli asociative. Metode de vizualizare a rezultatelor cercetării.
Abordare
119991, Moscova, st. Leninskie Gory, 1, bldg. 51, etajul 5, camera 544 (Decanatul)
Universitate
Abonati Va
YOU MIGHT ALSO LIKE
-
-
10/04/2021 -
10/04/2021