У рамках курсу будуть розглянуті такі теми, підкріплені практичними прикладами на Python:
- Введення в аналітику (introduction to data science and analytics)
- Прикладна статистика (basic statistics)
- Математичне моделювання (modeling techniques)
- Імітаційне моделювання (simulation modeling)
- Оптимізація (optimization)
- Інтелектуальний аналіз даних (data mining)
- Системи штучного інтелекту (machine learning and artificial intelligence)
- Візуалізація даних і візуальна аналітика (data visualization and visual analytics)
- Прийняття рішень і програмне забезпечення для аналітики (decision making and software for business analytics)
Професія аналітика та data scientist починає користуватися широким попитом серед компаній та урядових структур. Бізнес-аналітика або data science це “наука аналізу” – процес аналізу інформації для прийняття бізнесових рішень. Вона включає у себе методи збору і обробки інформації, оцінку ризиків, моделювання і прогнозування за допомогою інформаційних і телекоммунікаційних технологій. Ми розглянемо приклади практичного застосування бізнес-аналітики у ризик менеджменті, фінансах, охороні здоров’я, індустріальному виробництві, сфері послуг, а також аналітику у маркетингу, аналітику ефективного управління містами, аналітику інтернету та соціальних мереж, персональну аналітику, системи штучного інтелекту. Аналітичний аналіз і прогнозування дозволяють сотням компаній економити ресурси. На додаток, ми спробуємо розібратися наскільки складно знайти себя у цій галузі, створити свій стартап або знайти роботу в аналітичних компаніях.