• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Data Science в клиентской и текстовой аналитике

Цель данного курса – получение студентами представления об особенностях задач анализа данных в бизнесе с учетом специфики разных отраслей экономики, знакомство с конкретными примерами бизнес-задач, использующих анализ клиентских данных;

В рамках курса студенты и слушатели научатся при помощи визуального интерфейса строить прогнозные модели и делать анализ данных без написания кода.

Занятия второй половины факультатива будут посвящены бизнес-задачам текстовой аналитики и инструментам, которые эти задачи позволяют решать, в том числе с использованием облачной платформе SAS Viya. На факультативе будут разобраны несколько реальных примеров из банковской, телекоммуникационной и ритейловой областей: от постановки задачи и сырых данных до готового к демонстрации перед заказчиком прототипа

 

В результате освоения дисциплины слушатель научится:

– Использовать программные средства загрузки, обработки, визуализации и интерактивного исследования данных, а также строить и применять на практике описательные и прогнозные модели интеллектуального анализа данных и машинного обучения;

– Понимать ключевые показатели эффективности и основные метрики операционной и финансовой деятельности, используемые в разных отраслях экономики, отраслевую и функциональную специфику реализации задач анализа данных в бизнесе; 

– Математические методы и модели для решения задач анализа данных в бизнесе, возникающие в области клиентской аналитики, в розничных сетях продаж товаров и при анализе и оценке рисков, принципы проверки и представления результата решения этих задач; 

– Знать основные формулировки, особенности и характеристики прикладных задач анализа данных в бизнесе, возникающих в области клиентской аналитики;

– Оформлять и представлять свои результаты в виде бизнес-презентации;

– Использовать семейство программных технологий SAS для обработки и анализа данных, включая программные продукты SAS для загрузки и предобработки данных, интерактивного исследования данных, построения и применения прогнозных и описательных моделей;

– Формулировать, решать и оценивать результат решения задач анализа данных в бизнесе, возникающих в области клиентской аналитики, в розничных сетях продаж товаров и при анализе и оценке рисков и в других отраслях экономики.

Преподаватели: 

Пятов Алексей Александрович, доцент  базовой кафедры компании SAS
Титова Наталья Николаевна, преподаватель базовой кафедры компании SAS