Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

 ✖
  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
vision Версия для слабовидящих Меню
Учебные курсы
ФКН
НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде
vision Версия для слабовидящих
Расширенный поиск по сайту
Кафедра производственного менеджмента и логистики (Нижний Новгород)
Факультет менеджмента (Нижний Новгород)
Кафедра производственного менеджмента и логистики (Нижний Новгород)
Контакты

603095, г. Н. Новгород,

ул. Львовская, д. 1 В

(831) 257-13-03 (доб.6515)

Публикации
Книга
Производительность труда и Бережливое производство

Сафронова К. О., Кузин Д. А., Серов М. Е.

Н. Новгород: Научно-издательский центр "XXI век" , 2019.

Статья
РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ КОНСТРУКЦИЙ ЧЕРЕЗ УТОЧНЕНИЕ СОДЕРЖАНИЯ ПОНЯТИЯ ДЕФЕКТА

Абросимова Е. Б., Седельникова И. М., Митрохин В. В. и др.

Приволжский научный журнал. 2020. № 4. С. 91-96.

Глава в книге
Инструментарий лин-менеджмента для поддержки и укрепления доверия в организации

Голубцов А. Н., Кирюшин С. А.

В кн.: Актуальные проблемы экономики и управления: Сборник научных статей. Электронное издание. Н. Новгород: Изд-во ННГУ им. Н.И. Лобачевского, 2016. С. 102-111.

Препринт
The coloring problem for classes with two small obstructions

Malyshev D.

arxiv.org. math. Cornell University, 2013. No. 1307.0278v1.

Все публикации
Контакты

603095, г. Н. Новгород,

ул. Львовская, д. 1 В

(831) 257-13-03 (доб.6515)

Факультет менеджмента (Нижний Новгород)
Кафедра производственного менеджмента и логистики (Нижний Новгород)

Предиктивная аналитика

2021/2022
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
4
Кредиты
Кто читает:
Кафедра производственного менеджмента и логистики (Нижний Новгород) (Факультет менеджмента (Нижний Новгород))
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 2 модуль

Программа дисциплины

Дополнительные материалы в LMSЗадать вопрос

Аннотация

Курс содержит информацию об основах преддиктивной аналитики и совокупности методов анализа данных с их интерпретацией, которая помогает на основе прошлых событий принять с большой точностью верное решение в будущем. Будут рассмотрены типы и источники данных, а также инструменты для определения и поиска релевантных данных для построения будущих прогнозных моделей. Также в рамках курса будет рассмотрен инструмент Process Mining и его применение для прогнозирования результатов оптимизации бизнес-процессов.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Изучение методологии анализа данных для использования при прогнозировании будущих событий.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • Знает особенности, преимущества и область применения инструментов
  • Студент понимает сущность типологии предиктивной аналитики
  • Студент понимает, зачем бизнесу использовать предиктивную аналитику
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основы предиктивной аналитики
  • Инструменты предиктивной аналитики
  • Типология предиктивной аналитики
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Аудиторная работа
  • неблокирующий Контрольная работа
  • неблокирующий Экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 2 модуль
    0.3 * Контрольная работа + 0.4 * Экзамен + 0.3 * Аудиторная работа
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Brajesh Mishra. (2020). Big Data Analysis Using Hadoop Map Reduce. https://doi.org/10.26562/irjcs.2020.v0705.005
  • Кондрашов Ю.Н. - Анализ данных и машинное обучение на платформе MS SQL Server - Русайнс - 2020 - ISBN: 978-5-4365-3369-8 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/933497

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Ali, A., Qadir, J., Rasool, R. ur, Sathiaseelan, A., & Zwitter, A. (2016). Big Data For Development: Applications and Techniques. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsarx&AN=edsarx.1602.07810
  • Бизнес-аналитика : от данных к знаниям, 624 с., Паклин, Н. Б., Орешков, В. И., 2009
  • Бизнес-аналитика средствами Excel : учеб. пособие / Я.Л. Гобарева, О.Ю. Городецкая, А.В. Золотарюк. — 3-е изд., перераб. и доп. — М. : Вузовский учебник : ИНФРА-М, 2018. — 350 с. + Доп. материалы [Электронный ресурс; Режим доступа http://www.znanium.com]. - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/854421
  • Бринк Х. Машинное обучение / Х. Бринк, Д. Ричардс, М. Феверолф. - Санкт-Петербург : Питер, 2017. - 336 с. - ISBN 978-5-496-02989-6. - URL: https://ibooks.ru/bookshelf/355472/reading (дата обращения: 12.10.2020). - Текст: электронный.
  • Дмитриев Егор Андреевич. (2017). Линейная регрессия. Students’ Scientific Research and Development ; № 2(4) ; 123-124 ; Научные Исследования и Разработки Студентов.

Авторы

  • Сафронова Ксения Олеговна