Анализ данных в бизнесе 2019

Материал из Wiki - Факультет компьютерных наук
Перейти к: навигация, поиск

О курсе

Capture.PNG

Данная страничка содержит ссылки на материалы по курсу Анализ данных в бизнесе в 2019 учебном году на потоке образовательной программы "Прикладная Математика и Информатика" Факультета Компьютерных Наук НИУ ВШЭ.


Программа курса

Первый модуль будет читаться для 3 и 4 курса - обзор разделов:

  • Клиентская аналитика;
  • Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров;
  • Основы оценки рисков;
  • Техника презентации.

Первый модуль сможет погрузить студентов в актуальные задачи в бизнесе, а также в особенности анализа данных и построения аналитических моделей по каждому разделу модуля. В этом модуле студентов познакомят с программным обеспечением SAS, а именно со следующими продуктами:

1) SAS BASE и SAS Enterprise Guide – для анализа данных и разработки алгоритмов.

2) SAS Enterprise Miner и SAS Forecast Server.

Второй модуль – командный проект только для 3 курса.

Студенты будут разделены на группы по 2-3 человека и каждой группе будет дана практическая задача. Данный модуль позволит получить студентам практический опыт в анализе данных, разработке и в построении аналитических моделей на реальных данных.


Лекции

суббота, 09:00 - 10:20, ауд. 317

Название раздела Тема Дата для 3 и 4 курса Преподаватель Материал
Клиентская аналитика Вводная лекция и введение в клиентскую аналитику 12.01.2019 Приглашенный гость + Миронов  А. Лекция №1
Клиентская аналитика Построение моделей и визуализация данных 19.01.2019 Сагайдак Г. Лекция №2
Клиентская аналитика Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных 26.01.2019 Миронов  А. Лекция №3
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров 02.02.2019

Семинары

01.02.2019 семинар для 3 курса в 16.40 и 18.10, ауд. 311


суббота 10:30 - семинар для 3 4 курса, ауд.205

Название раздела Тема Дата для 3 курса Дата для 4 курса Преподаватель Материал
Клиентская аналитика Знакомство с ПО SAS 12.01.2019 12.01.2019 Бурмистров  Р. Семинар №1
Клиентская аналитика Для 3 курса - Методология исследования данных (Титова Н.)
Для 4 курса - практика в построении моделей и визуализации данных (Сагайдак Г.)
25.01.2019 19.01.2019 Сагайдак Г. / Титова Н. Семинар №2 для 3 курса
Клиентская аналитика Финансовое обоснование проектов, основанных на анализе данных 01.02.2019 26.01.2019 Миронов  А.
Задачи анализа данных в розничных сетях продаж товаров 02.02.2019 02.02.2019

Отчётность по курсу и критерии оценки

В курсе предусмотрено несколько форм контроля знания:

  • 3 практических домашних задания
  • Письменный экзамен, вопросы в виде теста с вариантами ответов
  • Командный проект ( только для 3 курса )

Критерии оценки знаний, навыков

  • Оценки за все домашние задания выставляются по 2-балльной шкале, где «2» — задание решено полностью, «1» — задание решено не полностью или с недочётами, «0» — задание не решено или решено неверно.

Если домашнее задание разбито на несколько частей, то каждая часть оценивается по 2-балльной шкале как описано выше, а затем оценки усредняются с равными весами без округления.

Перевод оценки за домашние задания из 2-балльной шкалы в 10-балльную проводится путём умножения оценки на 5 без округления.

  • Оценка за экзамен выставляется по 10-балльной шкале.
  • Оценка за командный проект выставляется по 10-балльной шкале.

Порядок формирования оценок по дисциплине

Пусть оценки за 3 домашних задания по 10-балльной шкале — O_1,O_2,O_3, а оценка за экзамен в конце первого модуля по 10-балльной шкале — O_экз.

Итоговая оценка за первый модуль O_мод рассчитывается по формуле O_мод = min(0.3 * O_1 + 0.3 * O_2 + 0.3 * O_3 + 0.2 * O_экз, 10)

Оценка за проект во втором модуле O_практ выставляется по 10-балльной шкале по итогам защиты проекта.

Итоговая оценка O_итог определяется по формуле O_итог = 0.5 * O_мод + 0.5 * O_практ

Округление происходит только в самом конце — в итоговой оценке. Округление арифметическое.

Каждое задание и экзамен оцениваются по 10-балльной шкале (по заданиям допускается дробная оценка). За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания.

Контакты

Вопросы по курсу можно задавать на почту курса, а также в телеграм чат или преподавателю Титовой Наталии (@Natalitics).


Канал в telegram для объявлений: https://t.me/joinchat/AAAAAFInpnDF9lYG4NpdzA

Чат в telegram для обсуждений: https://t.me/joinchat/FSJ-rRXRgo9ygf7x_9z5JA


Все объявления и материалы по курсу будут вывешиваться в чате и в канале телеграм! Преподаватели в чате бывают, но не всегда. По всем важным вопросам стоит писать преподавателю Титовой Наталии в чате телеграм или на почту Natalia.Titova@sas.com. В название письма обязательно добавлять тег [ПМИ ФКН ВШЭ], а также указывать свою фамилию и имя.

Все приведенные файлы предназначены для использования студентами во время обучения и обновляются в течение года. По найденным опечаткам, неточностям, сбоям работы странички просьба писать на электронную почту.


Материалы по курсу

Документы и программа курса Внимание: файлы обновляются!

  • Рабочая программа дисциплины для 3 курса можно найти по следующей ссылке.
  • Рабочая программа дисциплины для 4 курса можно найти по следующей ссылке.

Рекомендуемая литература и полезные дополнительные материалы

Полезные материалы


Полезная литература

Источник — «http://wiki.cs.hse.ru/index.php?title=Анализ_данных_в_бизнесе_2019&oldid=32157»