[Udemy] Аналитика и Data Science для менеджеров и гуманитариев [Никита Сергеев]

Чему вы научитесь

• Совмещать бизнес- и проф- интуицию с анализом данных, строить гипотезы и проверять их
• Собирать, структурировать и обрабатывать данные
• Современные методы статистического анализа на практике и реальных данных
• Легко находить и видеть скрытые закономерности в данных
• Анализировать большие объемы (массивы) данных
• Делать вероятностные прогнозы и строить предсказывающие модели
• Добывать из цифр знания и информацию для принятия решений
• Главные бизнес-функции Excel для большинства бизнес-задач
• Современный простой ОФИЦИАЛЬНЫЙ бесплатный статистический пакет анализа данных (аналог коммерческого SPSS — считайте что параллельно освоили SPSS)

Требования

• Базовые навыки работы в Excel (логика и интерфейсы программы, умение читать формулы и улавливать происходящее на экране)
• Страстное желание разобраться в статистике и взможностях ее применения, в частности в социально-экономических науках (маркетинг, HR, менеджмент, политтехнологии, культурология, социология, психология, экономика и т.д.).

Описание

• От автора книги «АНАЛИТИКА И DATA SCIENCE: для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…» (в продаже в крупнейших он-лайн магазинах: AMAZON, OZON, ЛитРес, RIDERO…)
• Курс очень постепенно от простого к сложному погружает профессионалов из не-технических наук (менеджмент, бизнес, гуманитарии, лингвисты, психологи, социологи, культурологи, экономисты, политтехнологи, криминалисты и т.д.) в захватывающий цифровой мир статистики и вероятностей – и поможет легко в нем ориентироваться, пользоваться и не бояться
• Курс также подойдет для професионалов инженерно-технических специальностей, которые не изучали анализ данных, но хотят в нем разобраться — без непонятных формул и громоздких расчетов
• В основе курса самые современные материалы, которые читались на МВА программах и использовались в разных проектах (маркетинговые и социологические исследования, исследования персонала, опросы мнений, разработка психодиагностического инструментария и тестов, анализ и прогнозирование, реорганизации, комплектация штата, оплата труда и т.д.)
• Материал курса достаточен для того, чтобы новичок (студент или впервые столкнувшийся со статистикой специалист) смог сделать свои первые шаги в обобщении статистических данных и поиске скрытых закономерностей, а умудренные опытом профессионалы систематизировали знания, а также взглянули под другим углом на эффективное применение в управленческих решениях даже таких базовых вещей как описательные статистики (среднее, медиана, квартили).
• Собраны и очень доступно рассмотрены наиболее популярные методы статистического анализа и прогностической аналитики, универсальные для всех наук и профессий
• Материал предназначен для широкого круга слушателей, специализирующихся на обработке данных как гуманитарных и социально-экономических (менеджмент, бизнес, маркетинг, социология, психология, криминалистика….), так и инженерных и естественных профессий (биология, медицина, ИТ, физика…).
• Автор курса аналитик-практик; эксперт по анализу данных, владеющий обширным статистическими инструментарием (от обычного Excel до последних версий SPSS и специального языка программирования R). Создатель ряда МВА-программ и тренингов для высшего и старшего менеджмента корпораций. В консалтинговой практике занимается диагностикой и анализом предприятий, проектированием бизнес- и операционных моделей
• Очень увлекательный курс о цифрах и данных, кажущихся многим не-техническим профессионалам такими скучными, пресными и непонятными…

Для кого этот курс:

• Для тех, кому нужна возможность попробовать «на вкус и ощупь» кажущийся таким невообразимо сложным и непонятным мир цифр и статистического анализа
• Курс спроектирован для любого, кто хочет научиться работать с данными – будь Вы жаждущий освоить статистику новичок или профессионал, желающий систематизировать знания или освежить память
• Профессионалы и эксперты из не-технических наук (гумманитарии, психологи, социологи, культурологи, экономисты, политтехнологи и т.д.)
• Рассматриваемые в курсе методы анализа являются универсальными и подходят для компьютерных наук, промышленности, оценки качества, прогнозирования рисков, медицины, физики, химии, фармакологии, биомедицины, биотехнологий, генетики и т.д.
• От руководителей организаций или подразделений, работающих с большими объемами данных — и до ученых, преподавателей и студентов различных дисциплин
• Это прикладной курс для широкой аудитории разной подготовки — от студентов до профессионалов инженерных и социально-экономических специальностей