"व्यवसाय में विश्लेषण के मॉडलिंग और मात्रात्मक तरीके" - पाठ्यक्रम 32,000 रूबल। एमएसयू से, 4 सप्ताह का प्रशिक्षण। (1 माह), दिनांक: 29 नवंबर, 2023।

अनेक वस्तुओं का संग्रह / by admin / December 01, 2023

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पाठ्यक्रम में महारत हासिल करना सांख्यिकी, संभाव्यता सिद्धांत और प्राप्त करने की सैद्धांतिक नींव के अध्ययन से जुड़ा है व्यवसाय में सूचना प्रसंस्करण और विश्लेषण विधियों के व्यावहारिक उपयोग पर व्यापक ज्ञान - पर्यावरण।

पाठ्यक्रम का अध्ययन आपको प्राथमिक डेटा संसाधित करते समय अर्जित ज्ञान को व्यवहार में उपयोग करने की अनुमति देता है, प्राप्त परिणामों को तालिकाओं, ग्राफ़, आरेखों के रूप में प्रस्तुत करना, सामान्यीकरण करना संकेतक.

उनके आधार पर, वितरण के निर्माण सहित आर्थिक विश्लेषण में सबसे प्रभावी सांख्यिकीय और मात्रात्मक तरीकों और मॉडलों का उपयोग करना संभव है। संभावनाओं का आकलन करने के लिए मात्रात्मक तरीके, अनिश्चितता की स्थिति में निर्णय लेने के तरीके, आत्मविश्वास अंतराल के निर्माण के तरीके, सांख्यिकीय निर्माण और मूल्यांकन के तरीके परिकल्पनाएँ

पाठ्यक्रम दो संस्करणों में आयोजित किया जाता है: बुनियादी और उन्नत। घंटों में कक्षाओं की मात्रा समान है।

बुनियादी कार्यक्रम में संकाय के मास्टर छात्रों के साथ कक्षाएं और अध्ययन सामग्री शामिल है। विस्तारित कार्यक्रम उन्नत प्रशिक्षण के ढांचे के भीतर एक अलग समूह है।

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श्रोताओं की श्रेणी - कंपनियों और विभागों के प्रमुख, कॉर्पोरेट उद्यम निधि के कर्मचारी, क्षेत्र के विशेषज्ञ अनुसंधान एवं विकास, परियोजना और उत्पाद प्रबंधक, नवाचार और परिवर्तन प्रबंधक, विश्लेषणात्मक कर्मचारी विभागों

कक्षाओं का प्रारम्भ - शरद ऋतु 2023.

अवधि - 72 घंटे (एक शिक्षक के साथ कक्षा पाठ के 32 घंटे, सामग्री के स्वतंत्र अध्ययन के 40 घंटे)।

अध्ययन का स्वरूप - पूर्णकालिक और अंशकालिक।

शिक्षा की लागत - 32,000 रूबल।

प्रशिक्षण समझौते व्यक्तियों और कानूनी संस्थाओं के साथ संपन्न होते हैं।

पाठ्यक्रमों के लिए पंजीकरण वेबसाइट पर पंजीकरण फॉर्म के माध्यम से ईमेल [email protected] द्वारा किया जाता है।

आप पंजीकरण के लिए या प्रश्नों के लिए व्हाट्सएप या टेलीग्राम के माध्यम से +79264827721 पर पाठ्यक्रम प्रशासक एंटोन मार्त्यानोव से संपर्क कर सकते हैं।

डॉक्टर ऑफ टेक्निकल साइंसेज पद: एम.वी. लोमोनोसोव मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी के हायर स्कूल ऑफ मैनेजमेंट एंड इनोवेशन के प्रोफेसर

विषय 1. व्यक्तिगत डेटा विश्लेषण के तरीके

हिस्टोग्राम, स्कैटरप्लॉट, समय श्रृंखला, पिवट टेबल, सारांश मेट्रिक्स, बॉक्स प्लॉट, जोड़ीदार सहसंबंध मैट्रिक्स।

विषय 2. संभाव्यता सिद्धांत और गणितीय सांख्यिकी की मात्रात्मक विधियाँ

सिद्धांत संभावना। संभाव्यता सिद्धांत के बुनियादी नियम. असतत और सतत यादृच्छिक चर। अपेक्षा और भिन्नता. व्युत्पन्न संभाव्यता वितरण. सामान्य, द्विपद वितरण. अनिश्चितता की स्थिति में बहु-चरणीय निर्णय लेने की प्रक्रियाएँ। रणनीतियों का मूल्यांकन (ईएमवी)। निर्णय वृक्ष और उसका सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन (ट्रीप्लान)।
गणित के आँकड़े. गणितीय सांख्यिकी का मुख्य कार्य। सांख्यिकीय अनुमानों की अवधारणा और उनके गुण। आत्मविश्वास अंतराल का अनुमान. अनिश्चितता की स्थिति में स्थितियों का विश्लेषण करने के लिए सामान्य योजना। विश्वास अंतराल की लंबाई को नियंत्रित करना। विशिष्ट सांख्यिकीय समस्याएं. सांख्यिकीय परिकल्पनाओं का परीक्षण।

विस्तारित पाठ्यक्रम कार्यक्रम

विषय 1. सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करना

डेटा मॉनिटरिंग और प्रीप्रोसेसिंग के सामान्य तरीके (अंतराल, डुप्लिकेट, विसंगतियों, इनपुट डेटा औपचारिकीकरण आवश्यकताओं के उल्लंघन आदि की पहचान करना)। डेटा प्रीप्रोसेसिंग और समेकन की प्रक्रिया के स्वचालन का प्रदर्शन। सांख्यिकीय नमूने बनाने की विधियाँ (सरल यादृच्छिक नमूनाकरण विधि, व्यवस्थित विधि, स्तरीकरण विधि, क्लस्टर दृष्टिकोण, बहु-चरण नमूनाकरण विधियाँ)।

विषय 2. सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण के तरीके

सहसंबंध विश्लेषण। कारक विश्लेषण। विभेदक विश्लेषण। संयुक्त विश्लेषण।

विषय 3. प्रतिगमन विश्लेषण के तरीके

न्यूनतम वर्ग विधि. स्वतंत्र कारकों का चयन. फ़ंक्शन क्लास का चयन करना. युग्मित और एकाधिक प्रतिगमन। प्रतिगमन गुणांक के महत्व का आकलन करने के तरीके। प्रतिगमन मॉडल की सटीकता का आकलन करना। मॉडल पर्याप्तता के सांख्यिकीय परीक्षण। प्रतिगमन विश्लेषण समस्याओं के रैखिककरण के तरीके। गैर-संख्यात्मक डेटा (डमी वैरिएबल विधि) के साथ कार्य करना।

विषय 4. डेटा खनन के तरीके

विश्लेषणात्मक रिपोर्टिंग और बहुआयामी डेटा प्रस्तुति। डेटा भंडारण। माप और तथ्य. डेटा क्यूब पर बुनियादी संचालन। स्वचालित डेटा विश्लेषण मॉडल का निर्माण। डेटा माइनिंग विधियों द्वारा हल की गई समस्याओं के प्रकार: वर्गीकरण, क्लस्टरिंग, प्रतिगमन, एसोसिएशन, सुसंगत पैटर्न की खोज। प्रत्येक प्रकार की समस्या के लिए सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम हैं: स्व-संगठित मानचित्र, निर्णय वृक्ष, रैखिक प्रतिगमन, तंत्रिका नेटवर्क, सहयोगी नियम। शोध परिणामों को देखने के तरीके।

पता

119991, मॉस्को, सेंट। लेनिन्स्की गोरी, 1, भवन। 51, 5वीं मंजिल, कमरा 544 (डीन का कार्यालय)

विश्वविद्यालय

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