Межі курсу: що ми називаємо роботою з даними?

Бізнес можливості: від простої аналітики до Big Data та AI.

Big Data та аналітика: що і для кого вони дійсно змінили?

5 базових принципів роботи з даними: без чого все інше не має сенсу?

Дієві інструменти простої роботи з даними

• Візуалізація. Як показати дані так, аби краще зрозуміти їх самому та пояснити іншим.
• Whiteboarding. Як показати дані так, щоб мотивувати себе та інших.
• Dashboarding. Як зрозуміти де ми є і куди рухаємось, та як вчасно реагувати на нові виклики.

Люди vs машини: в чому експерти кращі?

Експертні моделі роботи з даними: коли які застосовувати.

Команда експертів: які спеціалісти нам потрібні і де їх шукати.

Самодіагностика: Як швидко оцінити на чому фокусуватися в першу чергу.

Експертні моделі в різних сферах бізнесу:

• Фінанси: прогнозування та факторний аналіз.
• CRM: вчасні та релевантні кампанії з продажу та управління відтоком клієнтів.
• Маркетинг: сегментація (ключові клієнти та NPS), найкращі підходи для диференціації продуктів та послуг.
• Рітейл: ефективне управління товарообігом.
• Виробництво: менше дефектів та більше ефективності.

Самодіагностика: Як швидко оцінити на чому фокусуватися в першу чергу.

Коли машини працюють краще, ніж експерти.

Робота зі Small Data (коли даних ні мало ні забагато).

Big Data: що це насправді, та як з цим працювати.

Як штучний інтелект та Big Data змінюють роботу з даними у фінансах, CRM, маркетингу, ритейлі та виробництві.

Машинне навчання та штучний інтелект (AI)

Основні види та моделі машинного навчання.

Як Big Data та AI допомагають створювати нові продукти та переходити на новітні бізнес-моделі.

Самодіагностика: Як швидко оцінити на чому фокусуватися в першу чергу.

Управління проектами з аналізу даних: як не витрачати гроші марно?

Створення стратегії трансформації компанії в data smart enterprise: методологія і приклади.

Презентації учасників програми.