Ärianalüütika kursus
Imperial College Business Summer School
Põhiteave
Ülikooli asukoht
London, Suurbritannia
Keeleteadus
Inglise keel
Õppevorm
Ülikoolilinnakus
Kestvus
3 nädalaid
Tempo
Päevane õpe
Õppemaks
GBP 2115 *
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Võta kooliga ühendust
Varaseim alguskuupäev
Võta kooliga ühendust
* varajase tellija tasu üks seanss; £3807 – kaks seanssi; £2350 – tavatasu üks seanss; 4230 £ – kaks seanssi
Stipendiumid
Uurige stipendiumivõimalusi oma õpingute rahastamiseks
Sissejuhatus
Omandage ärianalüütikaoskusi ja mõistke, kuidas neid reaalsetes olukordades rakendada
Kursuse eesmärk on tutvustada õpilastele kolme erinevat analüütika valdkonda, keskendudes ettekirjutavale analüütikale. See kursus keskendub tõenäosuse/statistika, otsustuspuude ning optimeerimise ja võrgustike lühitutvusele koos rakendustega logistikas ja organisatsioonides.
Õppemeetodid
Õppetöö toimub ülikoolilinnakus, meie mitme režiimiga loengusaalides. Kursust õpetatakse kooskõlas valitsuse COVID-19 juhistega ja õpetamise piirangutega. See võib hõlmata sotsiaalset distantseerumist ja loengusaalide mahutavust. Kui valitsuse juhised kehtivad tähtajaks või takistavad ülikoolilinnas õpetamist, jätame endale õiguse anda osa või kogu kursuse täielikult veebis.
Hindamine
- Ülesanne (25% lõpphindest)
- Lineaar- ja täisarvude programmeerimise ülesanne (25% lõpphindest)
- Lõpueksam (100% MCQ) – (50% lõpphindest)
Imperial College London väljastab ametliku ärakirja koos lõpliku üldise numbrilise hindega – tulemuste jaotust ei esitata.
Imperial College London jätab endale õiguse pakutavaid kursusi ette teatamata muuta või muuta.
Õppekava
Esimene nädal
Vaatate üle mõned põhitõenäosused (jaotused, tingimuslik tõenäosus, Bayesi teoreem, keskpiiri teoreem). Samuti saate teada, kuidas sõnastada reaalmaailma strateegilisi probleeme määramatuse tingimustes otsustuspuudena ja kuidas neid puid Exceli lisandmooduli abil lahendada. Lõpuks, kui aega lubab, arutatakse klassis mõningaid statistikast tulenevaid probleeme ja mõningaid lõbusaid mõistatusi/kallutusi tõenäosuse ja statistika põhjal, mis sageli reaalses maailmas ilmnevad.
Nädal kaks
Õpid, kuidas sõnastada juhtimisotsuste probleeme lineaarsete ja diskreetsete optimeerimisülesannetena, millised on nende optimeerimisülesannete omadused ning kuidas saab neid optimeerimisülesandeid Excelis ja AMPL-is lahendada. Metoodikaga kaasnevad erinevad rakendused tarneahela juhtimises, tulude juhtimises ja rahanduses.
Kolmas nädal
Saate teada lineaarse regressioonimudeli spetsifikatsioonide ja hinnangute kohta, alates mudeli eeldustest, koefitsiendi hinnangust kuni mudeli järelduste ja prognoosideni. Kasutades majanduse ja sellega seotud valdkondade empiirilisi rakendusi, saate teada, kuidas neid lähenemisviise praktikas edukalt rakendada.