Data Sciense для продвинутых [Karpov.Courses] [Евгений Смирнов]

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ Научим управлять бизнесом, командами и процессами, используя data-driven подход Повышение качества принятых решений Крупные компании генерируют столько данных, что их невозможно изучить и осмыслить командой специалистов. Аналитические инструменты позволяют представить их одновременно в максимально сжатом формате и не потерять в качестве, чтобы сделать выводы и принять решения. Борьба с рутиной в бизнес-процессах Результаты процессов в компании содержат скрытую связь между решениями и ключевыми признаками, по которым они были приняты. Аналитика и машинное обучение позволяют восстановить эти связи и применить их для автоматизации процессов или масштабирования. Повышение скорости принятия решений Диджитализация общества повышает конкуренцию в каждой из отраслей бизнеса. Современные вычислительные мощности способны бесшовно поставлять данные в онлайн процессы, минимизируя операционные затраты и повышая скорость принятых решений. Принятие обоснованных решений Решения становятся объективнее и достовернее, если они основаны на данных. Бизнес, который опирается на аналитические данные, принимает обоснованные решения, снижает влияние эмоций или субъективных предпочтений. ПОЧЕМУ ЭТОТ КУРС [ВАМ ПОДОЙДЁТ] Мы сделали это обучение, опираясь на данные, а именно: 1/ Обсудили с руководителями и предпринимателями более 30 организаций, как выглядит современный процесс принятия решений и в каких именно местах возникают проблемы. 2/ Вместе с экспертами, опираясь на их положительный и негативный опыт, составили алгоритмы, внедрения и улучшения процессов работы с данными в компании. 3/ Методисты подготовили проверенные методики обучения — на вас не свалят все и сразу, а постепенно научат искать оптимальное решение для ежедневных задач и справляться с рабочими вопросами. Обучение прикладное — все полученные навыки вы сможете сразу применять в команде и в компании. 4/ Упор на практику и полное содействие вам во время обучения. Домашние задания не абстрактны, это конкретные примеры и ситуации, которые происходят в бизнесе или в компании. Ревьюеры рецензируют работы и говорят, на что стоит обратить внимание.