Про курс

У рамках курсу будуть розглянуті такі теми, підкріплені практичними прикладами на Python:

  1. Введення в аналітику (introduction to data science and analytics)
  2. Прикладна статистика (basic statistics)
  3. Математичне моделювання (modeling techniques)
  4. Імітаційне моделювання (simulation modeling)
  5. Оптимізація (optimization)
  6. Інтелектуальний аналіз даних (data mining)
  7. Системи штучного інтелекту (machine learning and artificial intelligence)
  8. Візуалізація даних і візуальна аналітика (data visualization and visual analytics)
  9. Прийняття рішень і програмне забезпечення для аналітики (decision making and software for business analytics)

Професія аналітика та data scientist починає користуватися широким попитом серед компаній та урядових структур. Бізнес-аналітика або data science це “наука аналізу” – процес аналізу інформації для прийняття бізнесових рішень. Вона включає у себе методи збору і обробки інформації, оцінку ризиків, моделювання і прогнозування за допомогою інформаційних і телекоммунікаційних технологій. Ми розглянемо приклади практичного застосування бізнес-аналітики у ризик менеджменті, фінансах, охороні здоров’я, індустріальному виробництві, сфері послуг, а також аналітику у маркетингу, аналітику ефективного управління містами, аналітику інтернету та соціальних мереж, персональну аналітику, системи штучного інтелекту. Аналітичний аналіз і прогнозування дозволяють сотням компаній економити ресурси. На додаток, ми спробуємо розібратися наскільки складно знайти себя у цій галузі, створити свій стартап або знайти роботу в аналітичних компаніях.