Запись 

[Karpov.Courses] Принятие решений на основе данных. Аналитика для начинающих (Роман Васильев)

Зарегистрируйтесь, чтобы посмотреть скрытый контент
Aноним
Ссылка на картинку
Повышение качества принятых решений
Крупные компании генерируют столько данных, что их невозможно изучить и осмыслить командой специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить их одновременно в максимально сжатом формате и не потерять в качестве, чтобы сделать выводы и принять решения.

Борьба с рутиной в бизнес-процессах
Результаты процессов в компании содержат скрытую связь между решениями и ключевыми признаками, по которым они были приняты. Аналитика и машинное обучение позволяют восстановить эти связи и применить их для автоматизации процессов или масштабирования.

Повышение скорости принятия решений
Диджитализация общества повышает конкуренцию в каждой из отраслей бизнеса. Современные вычислительные мощности способны бесшовно поставлять данные в онлайн процессы, минимизируя операционные затраты и повышая скорость принятых решений.

Принятие обоснованных решений
Решения становятся объективнее и достовернее, если они основаны на данных. Бизнес, который опирается на аналитические данные, принимает обоснованные решения, снижает влияние эмоций или субъективных предпочтений.


ПОЧЕМУ ЭТОТ КУРС [ВАМ ПОДОЙДЁТ]
Мы сделали это обучение, опираясь на данные, а именно:

1/ Обсудили с руководителями и предпринимателями более 30 организаций, как выглядит современный процесс принятия решений и в каких именно местах возникают проблемы.

2/ Вместе с экспертами, опираясь на их положительный и негативный опыт, составили алгоритмы, внедрения и улучшения процессов работы с данными в компании.

3/ Методисты подготовили проверенные методики обучения — на вас не свалят все и сразу, а постепенно научат искать оптимальное решение для ежедневных задач и справляться с рабочими вопросами. Обучение прикладное — все полученные навыки вы сможете сразу применять в команде и в компании.

4/ Упор на практику и полное содействие вам во время обучения. Домашние задания не абстрактны, это конкретные примеры и ситуации, которые происходят в бизнесе или в компании. Ревьюеры рецензируют работы и говорят, на что стоит обратить внимание.


ПРОГРАММА КУРСА
Модуль 1. Выявление проблемы и постановка задачи.
Модуль 2. Сбор и валидация данных.
Модуль 3. Анализ данных.
Модуль 4. Визуализация данных.
Модуль 5. Принятие решений.
Модуль 6. Коммуникация, мониторинг и оценка.
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Поиск по тегу:
Теги
karpov.courses автор terri_tel аналитика для начинающих мышка и снеговик принятие решений на основе данных роман васильев сошьем вместе
Похожие складчины
Найти больше схожих складчин

Зарегистрируйте учетную запись

У вас появится больше возможностей!

Создать учетную запись

Пройдите быструю регистрацию

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите.

Сверху