Инструментальные средства бизнес-аналитики

Новая программа профессиональной переподготовки «Инструментальные средства бизнес-аналитики» направлена на повышение профессионального уровня и приобретение слушателями системных знаний для выполнения нового вида профессиональной деятельности в области применения инструментальных средств анализа данных.

Автор и лектор программы доцент кафедры Бизнес-аналитики НИУ ВШЭ Армен Бекларян

Цели программы:

• Дать слушателям необходимые теоретические знания в области интеллектуального анализа данных, превращения разрозненных данных в ценную информацию, необходимую для принятия управленческих решений, современных цифровых технологий в сфере бизнес-аналитики;
• Научить слушателей применять современные цифровые технологии для решения задач интеллектуальной обработки данных;
• Изучить практику построения моделей для анализа данных и их применения на предприятиях различных отраслей;
• Способствовать практическому применению полученных знаний и умений, предоставляя слушателям необходимую консультационную помощь и поддержку.

Программа полезна для желающих повысить свой статус, поменять профессию, приобрести новые знания в удобное для себя время, а так же получить престижный диплом ведущего университета России.

Программа разработана с учетом требований российских профессиональных стандартов «Системный аналитик»   (Утвержден Приказом  Минтруда России № 809н от 28.10.2014), «Бизнес-аналитик», (Утвержден Приказом  Минтруда России № 592н от 25.09.2018).

В настоящее время подобных программ на образовательном рынке России нет.

Подайте заявку на обучение

Структура и содержание программы

Планируемые результаты обучения: В результате освоения программы слушатели должны:

знать:

• аналитические информационные средства обоснования принятия управленческих решений;
• методы и информационные средства интеллектуального анализа данных;
• функционал специализированных средств доступа к хранилищам и генерации отчетности;
• основные понятия теории баз данных и хранилищ данных;
• подходы к построению баз данных и сферы их применимости;
• теорию реляционных баз данных: основные понятия, реляционная алгебра и реляционное исчисление, теория нормализации;
• методологии Data Mining;
• классификацию Хранилищ данных;
• языки описания и манипулирования данными разных классов;
• особенности работы в аналитических системах;
• основы технологий машинного обучение;
• основы и системы имитационного моделирования;

уметь:

• описывать, моделировать потоки данных в компании;
• использовать инструментальное средство Data Transformation Services для заполнения хранилища данных;
• выполнять операции с таблицами;
• работать с клиентскими модулями;
• строить модели, формировать требования к информационной системе;
• описывать, моделировать потоки данных в компании;
• описывать предметную область в терминологии реляционных СУБД, выявлять сущности и связи между ними;
• проектировать структуру баз данных с использованием выбранного CASE-средства;
• использовать инструментальные средства СУБД при реализации физической модели баз данных;
• разрабатывать бизнес-логику работы с Хранилищами данных;
• использовать Хранилища данных при построении отчетов и разработке приложений;
• использовать Data Mining для выбранной предметной области;
• использовать современные инструменты класса OLAP;
• применять технологии машинного обучения;

владеть:

• методами разработки и управления продуктом в digital бизнесе;
• методами Data Mining для выбранной предметной области;
• навыками применения методов интеллектуальной обработки больших объемов данных;
• методами машинного обучения;
• навыками проектирования хранилища средствами ненормализованной базы данных.

Программа разработана ведущими преподавателями НИУ ВШЭ, имеющими большой опыт практической работы и обучения взрослых людей.

В состав Программы входят следующие дисциплины:

Модуль 1. Базовые технологии хранения и обработки данных

1. Основы моделирования и базы данных.

2. Введение в OLAP и хранилища данных.

3. Основы языка SQL.

Модуль 2. Базовые средства бизнес-аналитики

4. Основы бизнес-аналитики и науки о данных.

5. Бизнес-аналитика с помощью Power BI.

6. Введение в машинное обучение и анализ данных.

Модуль 3. Языковые и программные средства бизнес-аналитики

7. Анализ и визуализация данных на языке R.

8. Анализ данных на Python в примерах и задачах.

Модуль 4. Бизнес-аналитика и моделирование

9. Имитационное моделирование на базе AnyLogic.

10. Глубинный анализ данных и текстов на базе IBM SPSS Modeler.

Выпускная аттестационная работа

Особенности заочного (дистанционного) обучения на бизнес-аналитика

Материалы дисциплин представлены в виде видеофильмов.

Возможность обучения 24ч 7 дней в неделю: обучение и контроль знаний происходят полностью дистанционно в любое время суток и в любой стране мира. Для обучения слушателям нужны только компьютер и доступ в интернет.

Индивидуальный подход к слушателям. Каждый слушатель получает необходимые консультации и поддержку персонального куратора. При необходимости изучения дисциплин по математике, теории вероятностей и математической статистике, слушателю предоставляется возможность бесплатно пройти онлайн обучение по данным темам.

Гибкий график. Слушатель сам задаёт темп образовательному процессу, ориентируясь исключительно на себя и свою загруженность, а также распорядок дня.

Контроль знаний проводится после изучения каждой дисциплины. Это необходимое условие аттестации.

Практическая работа. При изучении дисциплин, преподаватель разбирает практические кейсы, выполняет практические задания. Слушатель может выполнить свое задание по рассмотренному алгоритму. При возникновении вопросов у слушателя, он получает консультацию преподавателя НИУ ВШЭ.

Выпускная аттестационная работа. Заканчивается обучение подготовкой и защитой выпускной работы, которая выполняется слушателем по выбранной им тематике самостоятельно.  Тема выпускной работы может быть связана с практической деятельностью слушателя или носить исследовательский характер по изучению нового для слушателя направления.

Для подготовки выпускной работы назначается научный руководитель из преподавателей и экспертов ВШБИ НИУ ВШЭ.

Защита выпускной аттестационной работы может проводиться очно в ВШБИ или, по желанию слушателей, дистанционно.

Правила приема

1. Зарегистрироваться, подав ЗАЯВКУ. Регистрация на обучение осуществляется в любое время. Вам ответят на заявку.
2. Прислать сканы документов (паспорт, диплом о высшем или среднеспециальном (профильном) образовании, приложение к диплому), фото.
3. После проверки ваших документов, в случае положительного решения, Вам высылаются необходимые для заполнения документы. После заполнения, Вы присылаете сканы заявления, анкеты, договор.
4. Оплатить первый платеж за обучение в соответствии графиком платежей, согласованном в договоре на обучение. Квитанция для оплаты (Word, 97 КБ)
   Выслать отсканированный оригинал платежного документа необходимо по электронному адресу: abelov@hse.ru.
5. После получения отсканированного документа об оплате слушатель получает доступ к системе и учебным материалам.

По всем вопросам обращаться к Алексею Белову abelov@hse.ru