Szkolenie Big Data - analiza danych przyszłości | SGH | Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

Analiza danych miała i ma wpływ na podejmowanie trafnych decyzji biznesowych. Big Data pozwala wznieść analizy na wyższy poziom. Dzięki łatwemu dostępowi do różnorodnych danych, dużej mocy obliczeniowej oraz nowoczesnym metodom, dostajemy możliwość wielowymiarowego spojrzenia na funkcjonowanie firmy oraz holistycznej oceny jej działalności w każdym niemal aspekcie.

O szkoleniu

W dzisiejszych czasach dla większości firm kluczowa jest umiejętność gromadzenia, interpretacji oraz przetwarzania danych, które są wykorzystywane zarówno na potrzeby firmy, jak i w każdym punkcie styku z klientem. Segmentacja klientów, personalizacja podejścia, analizy porównawcze produktów, usług, pracowników czy klientów, optymalizacja zasobów firmy, przewidywanie oraz opracowanie scenariuszy i planów - to tylko niewielka część możliwości oferowanej dzięki wdrożeniu strategii opartej o dane. Zastosowanie w praktyce Big Data pozwala na budowę przewagi konkurencyjnej poprzez poprawę jakości, efektywności oraz automatyzację procesów w firmie, jak również motywowanie działań merytorycznie uzasadnionych analizą dużych wolumenów danych.
Celem szkolenia jest prezentacja możliwości oraz potencjału stojącego za podejściem Big Data wykorzystując różnorodne przykłady oraz zajęcia praktyczne.

Prowadzący

Dr hab. Michał Bernardelli, prof. SGH w Instytucie Ekonometrii w Kolegium Analiz Ekonomicznych SGH. Prodziekan Studiów Magisterskich (2020-2024), od 2015 r. kierownik Centrum Wychowania Fizycznego i Sportu. Ukończył Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki Uniwersytetu Warszawskiego w 2003 r., uzyskując dwa tytuły magisterskie: matematyka i informatyka. Na tym samym wydziale w 2008 roku uzyskał stopień doktora nauk matematycznych w specjalności matematyka stosowana. W 2020 roku uzyskał habilitację w zakresie nauk ekonomicznych.

Wykłada przedmioty związane z zastosowaniem matematyki w innych dziedzinach nauki, np. informatyki (sztuczna inteligencja, metody numeryczne, analiza i przetwarzanie danych) czy ekonomii i zarządzaniu (ekonometria, statystyka, prognozowanie, badania operacyjne).

Interdyscyplinarność jego prac naukowych opiera się głównie na wykorzystaniu aparatury informatycznej i matematycznej do rozwiązywania problemów z obszarów związanych z analizą i eksploracją danych, w szczególności w problematyce Big Data, metod predykcyjnych i optymalizacji. Ostatnie badania oscylowały m.in. wokół takiej tematyki jak: symulacje zmian systemów podatkowych, ocena działalności sektora bankowego, optymalizacja wielokryterialna czy analiza cykli koniunkturalnych.

Prowadził wiele szkoleń poświęconych różnym aspektom ilościowej analizy danych oraz obsługi komputera i programów komputerowych, w tym zastosowaniem metod obliczeniowych w praktyce biznesowej.

Program szkolenia

Podstawowe informacje na temat poprawnego wnioskowania i eksploracji danych
Nauka właściwego próbkowania oraz wizualizacji
Nabycie biegłości w interpretacji danych z raportów i badań ankietowych
Znajomość podstawowych miar statystycznych oraz poprawnego ich wykorzystania w analizie danych o charakterze finansowym
Klastry komputerowe, obliczenia równoległe, złożoność obliczeniowa
Przegląd współczesnego oprogramowania do analizy i wizualizacji danych
Ocena szans zajścia zdarzenia oraz predykcja z wykorzystaniem metod ilościowych
Przykłady modelowania zjawisk i procesów w obszarze finansów, bankowości i marketingu

Informacje organizacyjne

Czas trwania to 6 godzin zegarowych.
Wielkość grupy do 20 osób.
Forma szkolenia: warsztat z komputerami.
Spotkanie stacjonarnie lub online.

Czas trwania spotkania szkoleniowego może być krótszy lub dłuższy od zaproponowanego powyżej, zależnie od wybranego programu oraz potrzeb zamawiającego.

O analizie danych także

STUDIA PODYPLOMOWE INŻYNIERIA DANYCH - BIG DATA