Ко всем курсам Event-менеджмент Excel и Google Таблицы MBA PR-менеджмент Аналитика для руководителей Антикризисный менеджмент Арт-менеджмент Бухгалтерский учет Геймификация Деловые переговоры и коммуникация Документационное обеспечение Закупки и тендеры Кадровое делопроизводство и охрана труда Клиентский сервис Комьюнити-менеджмент Консалтинг Коучинг Курсы для директоров Маркетплейсы и e-commerce Менеджмент в индустрии моды Менеджмент в образовании Музыкальный менеджмент Нетворкинг Операционный менеджмент Открытие бизнеса Подбор и управление персоналом Продакт-менеджмент Разработка онлайн-курсов Рекрутмент Ресторанный менеджмент Создание презентаций Спортивный менеджмент Строительство и недвижимость Тимбилдинг Управление бизнесом Управление командами Управление продажами Управление проектами Управление производством Управление разработкой и IT Финансовый менеджмент

Принятие решений на основе данных от KARPOV.COURSES

Вы научитесь

Авторская дистанционная динамичная программа для менеджеров, понимающих важность аналитической работы с данными и стремящихся качественно повысить свой профессиональный уровень. Слушателям предлагается две версии курса – Аналитика и Data Science. Первый вариант будет полезен тем, кто начинает работать с данными и научится верно выбирать инструменты для анализа, разбираться в структурах и оценивать правильность применения метрик. Вариант Data Science подойдет менеджерам, имеющим опыт аналитической работы и желающим пробрести новые компетенции. После успешного окончания курса выпускникам выдается именной сертификат.
Тип курса
Онлайн
Тип обучения
Курс
Локация
Длительность
2 месяца
Стоимость
75000 ₽
Помощь в трудоустройстве
Да
Выдача сертификата
Да
Вы научитесь
#01
Управлять проектами
#02
Находить способы увеличения прибыли
#03
Работать с инструментами Data Science
#04
Настраивать и синхронизировать метрики
#05
Ставить и распределять задачи командам
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.

Отзывы о данном курсе
На этот курс ещё нет отзывов.
KARPOV.COURSES
Школа
KARPOV.COURSES — это онлайн-платформа для получения современной IT-профессии в области аналитики данных, инженерии, machine learning, дизайна систем, data driven-подхода и других специализациях.