Принятие решений на основе данных от KARPOV.COURSES
Вы научитесь
Программа курса
Авторский дистанционный курс для менеджеров, стремящихся повысить профессиональный уровень и приобрести современные компетенции для более продуктивной деятельности.
Data Science для продвинутых
Узнаете, какие задачи приоритетны для решения с помощью ML. Получите представление о способах совершенствования бизнес-процессов с помощью data science. Выясните, как владелец бизнеса может участвовать в ключевых процессах и влиять на них. Проанализируете особенности жизненного цикла моделей ML. Познакомитесь с понятием каннибализации в бизнес-процессах и влиянием машинного обучения. Изучите значение проведения А/В-тестирования и мониторинга эффективности интегрированных моделей .
Узнаете, какие задачи приоритетны для решения с помощью ML.
Получите представление о способах совершенствования бизнес-процессов с помощью data science.
Выясните, как владелец бизнеса может участвовать в ключевых процессах и влиять на них.
Проанализируете особенности жизненного цикла моделей ML.
Познакомитесь с понятием каннибализации в бизнес-процессах и влиянием машинного обучения.
Изучите значение проведения А/В-тестирования и мониторинга эффективности интегрированных моделей .
Аналитика для начинающих
Обсудите значение аналитики для современных бизнес-процессов. Узнаете о многообразии данных и вариативности применения. Проанализируете основные инструменты – Excel, Python, BI- для бизнес-задач. Освоите навыки работы с Excel и Python. Узнаете, какие подходы анализов данных можно применить к актуальным задачам. Изучите значение и важность проведения А/В-тестов для повышения эффективности процессов.
Обсудите значение аналитики для современных бизнес-процессов.
Узнаете о многообразии данных и вариативности применения.
Проанализируете основные инструменты – Excel, Python, BI- для бизнес-задач.
Освоите навыки работы с Excel и Python. Узнаете, какие подходы анализов данных можно применить к актуальным задачам.
Изучите значение и важность проведения А/В-тестов для повышения эффективности процессов.