Введение в аналитику данных

2026/2027

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

5

Кредиты

Кто читает:

Кафедра информационных систем и технологий (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:

Курс обязательный

Когда читается:

3-й курс, 1, 2 модуль

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина «Введение в аналитику данных» нацелена на формирование компетенций по постановке задач, выбора методов и адекватных инструментальных сред для решения аналитических задач, возникающих в компаниях, интерпретации полученных результатов и понимания того, какие управленческие решения могут быть приняты на основе результатов анализа бизнес-данных.

Цель освоения дисциплины

• Формирование целостного представления о применении методов, применяемых для решения аналитических задач на практике, формирование компетенций по интерпретации полученных в результате анализа данных показателей и зависимостей. Получение навыков по формулированию управленческих решений на основе результатов анализа. Практические занятия базируются на решении практических бизнес-кейсов.

Планируемые результаты обучения

• Способен критически оценить предлагаемые варианты управленческих решений и разработать, и обосновать предложения по их совершенствованию с учетом критериев социально-экономической эффективности, рисков и возможных социально-экономических последствий
• Способен формализовывать аналитические задачи и выбирать методы и инструменты их решения
• Способен использовать маркетинговую, финансовую, бухгалтерскую и иную информацию, содержащуюся в отчетности предприятий различных форм собственности, организаций, ведомств и т.д., для принятия управленческих решений

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1: Импорт и экспорт данных
• Тема 2: Валидность и полнота данных
• Тема 3: Анализ данных
• Тема 4: Визуализация данных
• Тема 5: Решение бизнес-кейсов

Элементы контроля

• Практические работы
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2026/2027 2nd module
  0.35 * Практические работы + 0.3 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• S. Christian Albright, & Wayne L. Winston. (2019). Business Analytics: Data Analysis & Decision Making, Edition 7. Cengage Learning.
• Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel. 6-е издание. - 978-5-4461-1446-7 - Винстон Уэйн - 2021 - Санкт-Петербург: Питер - https://ibooks.ru/products/373498 - 373498 - iBOOKS

Рекомендуемая дополнительная литература

• Fraser C. Business statistics for competitive advantage with Excel 2016: basics, model building, simulation and cases. New York, NY: Springer Science+Business Media, 2016. 475 с.

Авторы

• Улитин Борис Игоревич