24/12/2019
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"Metodi di modellazione e analisi quantitativa negli affari" - corso 32.000 rubli. da MSU, formazione 4 settimane. (1 mese), data: 29 novembre 2023.
Miscellanea / / December 01, 2023
La padronanza del corso è associata allo studio dei fondamenti teorici della statistica, della teoria della probabilità e dell'ottenimento conoscenza approfondita dell'uso pratico dei metodi di elaborazione e analisi delle informazioni negli affari - ambiente. Lo studio del corso consente di utilizzare nella pratica le conoscenze acquisite durante l'elaborazione dei dati primari, presentare i risultati ottenuti sotto forma di tabelle, grafici, diagrammi, costruire generalizzazioni indicatori.
Sulla base di essi è possibile utilizzare i metodi e i modelli statistici e quantitativi più efficaci nell’analisi economica, compresa la costruzione di distribuzioni, metodi quantitativi per valutare le probabilità, metodi per prendere decisioni in condizioni di incertezza, metodi per costruire intervalli di confidenza, metodi per costruire e valutare statistiche ipotesi.
Il corso si svolge in due versioni: base e avanzata. Il volume delle lezioni in ore è lo stesso.
Il programma base prevede lezioni e studio di materiali insieme agli studenti del master della facoltà. Il programma esteso costituisce un gruppo separato nell'ambito della formazione avanzata.
Categoria di ascoltatori – responsabili di aziende e dipartimenti, dipendenti di fondi di venture capital, specialisti del settore Ricerca e sviluppo, responsabili di progetto e prodotto, responsabili dell'innovazione e del cambiamento, personale analitico dipartimenti
Inizio delle lezioni - autunno 2023.
Durata – 72 ore (32 ore di lezioni in aula con docente, 40 ore di studio autonomo dei materiali).
Forma di studio – a tempo pieno e part-time.
Costo dell'istruzione - 32.000 rubli.
I contratti di formazione vengono conclusi con persone fisiche e giuridiche.
La registrazione ai corsi viene effettuata via e-mail [email protected], tramite il modulo di registrazione sul sito web.
Puoi contattare l'amministratore del corso, Anton Martyanov, per registrarti o per domande tramite WhatsApp o Telegram al numero +79264827721.
Dottore in Scienze Tecniche Posizione: Professore della Scuola Superiore di Management e Innovazione dell'Università Statale di Mosca M.V. Lomonosov
Programma del corso base
Argomento 1. Metodi di analisi dei dati personali
Istogrammi, grafici a dispersione, serie temporali, tabelle pivot, metriche di riepilogo, box plot, matrice di correlazione a coppie.
Argomento 2. Metodi quantitativi della teoria della probabilità e della statistica matematica
Teoria della probabilità. Regole fondamentali della teoria della probabilità. Variabili aleatorie discrete e continue. Aspettativa e varianza. Distribuzioni di probabilità derivate. Distribuzioni normali e binomiali. Procedure decisionali a più fasi in condizioni di incertezza. Valutazione delle Strategie (EMV). Albero decisionale e sua implementazione software (TreePlan).
Statistiche matematiche. Il compito principale della statistica matematica. Il concetto di stime statistiche e loro proprietà. Stima degli intervalli di confidenza. Piano generale per l'analisi di situazioni in condizioni di incertezza. Controllare la lunghezza dell'intervallo di confidenza. Tipici problemi statistici. Verifica di ipotesi statistiche.
Programma del corso esteso
Argomento 1. Preparazione dei dati per l'analisi statistica
Modalità generali di monitoraggio e preelaborazione dei dati (identificazione di lacune, duplicati, anomalie, violazioni dei requisiti di formalizzazione dei dati di input, ecc.). Dimostrazione di automazione del processo di preelaborazione e consolidamento dei dati. Metodi per la costruzione di campioni statistici (metodo di campionamento casuale semplice, metodo sistematico, metodo di stratificazione, approccio cluster, metodi di campionamento multistadio).
Argomento 2. Metodi di analisi statistica dei dati
Analisi di correlazione. Analisi fattoriale. Analisi discriminante. Analisi congiunta.
Argomento 3. Metodi di analisi di regressione
Metodo dei minimi quadrati. Selezione di fattori indipendenti. Selezione di una classe di funzione. Regressione accoppiata e multipla. Metodi per valutare la significatività dei coefficienti di regressione. Valutare l'accuratezza del modello di regressione. Test statistici di adeguatezza del modello. Metodi per la linearizzazione di problemi di analisi di regressione. Lavorare con dati non numerici (metodo delle variabili fittizie).
Argomento 4. Metodi di data mining
Reporting analitico e presentazione di dati multidimensionali. Archivio dati. Misure e fatti. Operazioni di base su un cubo di dati. Costruzione di modelli automatizzati di analisi dei dati. Tipologie di problemi risolti dai metodi di Data Mining: classificazione, clustering, regressione, associazione, ricerca di pattern coerenti. Gli algoritmi più utilizzati per ogni tipologia di problema sono: mappe auto-organizzanti, alberi decisionali, regressione lineare, reti neurali, regole associative. Metodi per visualizzare i risultati della ricerca.
Indirizzo
119991, Mosca, st. Leninskie Gory, 1, edificio. 51, 5° piano, stanza 544 (ufficio del preside)
Università
М20779В: analisi dei dati utilizzando gli strumenti Excel
Questo corso è progettato per gli studenti che hanno esperienza nell'analisi dei dati in Excel e desiderano acquisire una comprensione più approfondita delle tecniche di analisi aziendale. Il corso va oltre le capacità di Excel, include lo studio di Power Query, componenti aggiuntivi Power Pivot e un sistema separato: Power BI, che espande le funzionalità dei componenti aggiuntivi di Excel e consente di creare dashboard analitici * *il corso è tenuto in collaborazione con un altro didattico centro
4,2
42 490 ₽
Più dettagli Al sito web del corso
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