Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев

Современные методы поиска скрытых закономерностей. Профкурс по аналитике для социально-экономических направлений

Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев
Цена
11799
Кэшбэк до 7.5%
80 уроков80 уроков
Бесплатное ознакомлениеБесплатное ознакомление
СертификатСертификат
РусскийРусский
Udemy
Купить с кэшбэком

Описание:

Курс очень постепенно от простого к сложному погружает профессионалов из не-технических наук (менеджмент, бизнес, гуманитарии, лингвисты, психологи, социологи, культурологи, экономисты, политтехнологи, криминалисты и т.д.) в захватывающий цифровой мир статистики и вероятностей – и поможет легко в нем ориентироваться, пользоваться и не бояться  

Курс также подойдет для професионалов инженерно-технических специальностей, которые не изучали анализ данных, но хотят в нем разобраться - без непонятных формул и громоздких расчетов  

В основе курса самые современные материалы, которые читались на МВА программах и использовались в разных проектах (маркетинговые и социологические исследования, исследования персонала, опросы мнений, разработка психодиагностического инструментария и тестов, анализ и прогнозирование, реорганизации, комплектация штата, оплата труда и т.д.)  

Материал курса достаточен для того, чтобы новичок (студент или впервые столкнувшийся со статистикой специалист) смог сделать свои первые шаги в обобщении статистических данных и поиске скрытых закономерностей, а умудренные опытом профессионалы систематизировали знания, а также взглянули под другим углом на эффективное применение в управленческих решениях даже таких базовых вещей как описательные статистики (среднее, медиана, квартили).  

Собраны и очень доступно рассмотрены наиболее популярные методы статистического анализа и прогностической аналитики, универсальные для всех наук и профессий  

100% полезный материал: практическая суть без воды – исключительный материал для полного освоения темы. Материал предназначен для широкого круга слушателей, специализирующихся на обработке данных как гуманитарных и социально-экономических (менеджмент, бизнес, маркетинг, социология, психология, криминалистика....), так и инженерных и естественных профессий (биология, медицина, ИТ, физика...).  

Автор курса аналитик-практик; эксперт по анализу данных, владеющий всеми статистическими пакетами (от обычного Excel до последних версий SPSS и специального языка программирования R). Создатель ряда МВА-программ и тренингов для высшего и старшего менеджмента корпораций, в т.ч. с чьей аналитической поддержкой защитили свои работы несколько десятков академиков, докторов и кандидатов наук. В консалтинговой практике занимается диагностикой и анализом  предприятий, проектированием бизнес- и операционных моделей  Очень увлекательный курс о цифрах и данных, кажущихся многим не-техническим профессионалам такими скучными, пресными и непонятными...

Чему вы научитесь

  • Совмещать бизнес- и проф- интуицию с анализом данных, строить гипотезы и проверять их
  • Собирать, структурировать и обрабатывать данные
  • Современные методы статистического анализа на практике и реальных данных
  • Легко находить и видеть скрытые закономерности в данных
  • Анализировать большие объемы (массивы данных)
  • Делать вероятностные прогнозы и строить предсказывающие модели
  • Добывать из цифр знания и информацию для принятия решений
  • Главные бизнес-функции Excel для большинства бизнес-задач
  • Современный простой ОФИЦИАЛЬНЫЙ бесплатный статистический пакет анализа данных (аналог коммерческого SPSS - считайте что параллельно освоили SPSS)

Программа курса:

  1. Пролог
  2. Разные оговорки
  3. Введение в статистический анализ - основные понятия статистики
  4. Формирование массива данных
  5. Не из аналитики, но в помощь к работе с массивами. Excel'ный мидквел...
  6. Описательные статистики
  7. Аналитическая статистика: о чем это?
  8. Аналитическая статистика: сравнение отличий групп (выборок)
  9. Аналитическая статистика: скрытые взаимосвязи между переменными
  10. Аналитическая статистика: классификации объектов/случаев
  11. Обзор новояза: machine learning, big data, artificial intelligence