"מודלים ושיטות ניתוח כמותיות בעסק" - קורס 32,000 רובל. מ-MSU, אימון 4 שבועות. (חודש), תאריך: 29 בנובמבר 2023.

Miscellanea / by admin / December 01, 2023

click fraud protection

שליטה בקורס קשורה בלימוד היסודות התיאורטיים של סטטיסטיקה, תורת ההסתברות והשגה ידע מקיף על השימוש המעשי בשיטות עיבוד וניתוח מידע בעסק - סביבה.

לימוד הקורס מאפשר לך להשתמש בידע הנרכש הלכה למעשה בעת עיבוד נתונים ראשוניים, הצגת התוצאות שהתקבלו בצורה של טבלאות, גרפים, דיאגרמות, בניית הכללה אינדיקטורים.

על בסיסם, ניתן להשתמש בשיטות ובמודלים סטטיסטיים וכמותיים היעילים ביותר בניתוח כלכלי, לרבות בניית התפלגויות, שיטות כמותיות להערכת הסתברויות, שיטות לקבלת החלטות בתנאי אי ודאות, שיטות לבניית רווחי סמך, שיטות בנייה והערכה סטטיסטית השערות.

הקורס מתקיים בשתי גרסאות: בסיסית ומתקדמת. נפח השיעורים בשעות זהה.

התכנית הבסיסית כוללת שיעורים וחומרי לימוד יחד עם סטודנטים לתואר שני בפקולטה. התכנית המורחבת היא קבוצה נפרדת במסגרת ההשתלמות.

קטגוריית המאזינים – ראשי חברות ומחלקות, עובדי קרנות סיכון ארגוניות, מומחים בתחום מו"פ, מנהלי פרויקטים ומוצרים, מנהלי חדשנות ושינויים, צוות אנליטי מחלקות

תחילת השיעורים - סתיו 2023.

משך - 72 שעות (32 שעות שיעורים בכיתה עם מורה, 40 שעות לימוד עצמאי של חומרים).

צורת לימוד - משרה מלאה וחלקית.

instagram viewer

עלות חינוך - 32,000 רובל.

הסכמי הדרכה נכרתים עם יחידים וישויות משפטיות.

ההרשמה לקורסים מתבצעת בדוא"ל [email protected], דרך טופס ההרשמה באתר.

ניתן ליצור קשר עם מנהל הקורס, אנטון מרטיאנוב, להרשמה או בשאלות באמצעות WhatsApp או טלגרם בטלפון +79264827721.

תפקיד דוקטור למדעים טכניים: פרופסור בבית הספר הגבוה לניהול וחדשנות של M.V. Lomonosov אוניברסיטת מוסקבה

נושא 1. שיטות לניתוח נתונים אישיים

היסטוגרמות, פיזור, סדרות זמן, טבלאות ציר, מדדי סיכום, עלילות תיבה, מטריצת מתאם זוגית.

נושא 2. שיטות כמותיות של תורת ההסתברות וסטטיסטיקה מתמטית

תאוריית ההסתברות. כללים בסיסיים של תורת ההסתברות. משתנים אקראיים דיסקרטיים ומתמשכים. ציפייה ושונות. התפלגויות הסתברות נגזרות. התפלגויות נורמליות, בינומיות. הליכי קבלת החלטות רב שלבים בתנאי אי ודאות. הערכת אסטרטגיות (EMV). עץ ההחלטות והטמעת התוכנה שלו (TreePlan).
סטטיסטיקה מתמטיקה. המשימה העיקרית של סטטיסטיקה מתמטית. מושג האומדנים סטטיסטיים ותכונותיהם. אומדן רווחי סמך. תכנית כללית לניתוח מצבים בתנאי אי ודאות. שליטה באורך רווח הסמך. בעיות סטטיסטיות אופייניות. בדיקת השערות סטטיסטיות.

תכנית קורסים מורחבת

נושא 1. הכנת נתונים לניתוח סטטיסטי

שיטות כלליות לניטור נתונים ועיבוד מקדים (זיהוי פערים, כפילויות, חריגות, הפרות של דרישות פורמליזציה של נתוני קלט וכו'). הדגמת אוטומציה של תהליך עיבוד ואיחוד נתונים מראש. שיטות לבניית מדגמים סטטיסטיים (שיטת דגימה אקראית פשוטה, שיטה שיטתית, שיטת ריבוד, גישת אשכולות, שיטות דגימה רב-שלבית).

נושא 2. שיטות לניתוח נתונים סטטיסטיים

ניתוח מתאם. ניתוח גורמים. ניתוח מפלה. ניתוח משותף.

נושא 3. שיטות ניתוח רגרסיה

השיטה הכי פחות ריבועית. בחירת גורמים בלתי תלויים. בחירת מחלקת פונקציות. רגרסיה זוגית ומרובה. שיטות להערכת המשמעות של מקדמי רגרסיה. הערכת הדיוק של מודל הרגרסיה. מבחנים סטטיסטיים של הלימות המודל. שיטות ללינאריזציה של בעיות ניתוח רגרסיה. עבודה עם נתונים לא מספריים (שיטת משתנה דמה).

נושא 4. שיטות כריית נתונים

דיווח אנליטי והצגת נתונים רב מימדיים. חנות מידע. מדידות ועובדות. פעולות בסיסיות בקוביית נתונים. בניית מודלים אוטומטיים לניתוח נתונים. סוגי בעיות שנפתרו על ידי שיטות כריית נתונים: סיווג, אשכולות, רגרסיה, שיוך, חיפוש אחר דפוסים עקביים. האלגוריתמים הנפוצים ביותר עבור כל סוג של בעיה הם: מפות ארגון עצמי, עצי החלטה, רגרסיה לינארית, רשתות עצביות, כללים אסוציאטיביים. שיטות להמחשת תוצאות מחקר.

כתובת

119991, מוסקבה, st. לנינסקי גורי, 1, דירה 51, קומה 5, חדר 544 (משרד הדיקן)

אוּנִיבֶרְסִיטָה

ענן תגיות