Lớp thạc sĩ về ra quyết định quản lý bằng khoa học dữ liệu

Gần hơn với vấn đề thực sự!
Lớp học chuyên sâu về khoa học dữ liệu dành cho doanh nghiệp.

🔬 Cần những gì để phân tích dữ liệu thành công ?

Điều chúng ta thực sự cần là “ khả năng tạo ra mô hình phân tích dữ liệu phù hợp ” .
Nhưng khi một tập dữ liệu để phân tích dữ liệu được đưa ra ,
Bạn đã bao giờ cảm thấy lạc lõng, như thể mình bị ném một mình vào đại dương bao la chưa ?

Lớp học chuyên sâu về việc đưa ra quyết định kinh doanh bằng khoa học dữ liệu
Một cách tiếp cận để bắt đầu phân tích dữ liệu bằng cách thực hành với dữ liệu chính gần với thực tế .
Chúng tôi dạy bạn cách xây dựng mô hình phân tích và phát triển kỹ năng tư duy giải quyết vấn đề .

“ Lớp học này dựa trên một kịch bản vững chắc .”

Khóa học này dựa trên nhà bán lẻ thiết bị điện tử “ Maso Electronics Mart ” .
Suy nghĩ về cách giải quyết các vấn đề khác nhau trong thực tế và tìm ra câu trả lời
Đây là phương pháp học tập dựa trên vấn đề .
Học cách giải quyết các vấn đề kinh doanh thực tế bằng các tính năng mở rộng của Excel .

👍 Tôi giới thiệu điều này cho những người này

- Những người không biết bắt đầu phân tích dữ liệu trong tập dữ liệu thực tế từ đâu và như thế nào.

- Những người muốn giải quyết nhiều vấn đề kinh doanh khác nhau bằng dữ liệu bằng cách theo dõi một câu chuyện dựa trên kịch bản vững chắc.

- Học phân tích chuỗi thời gian , phân tích độ nhạy , phân tích hồi quy , phân tích Pareto, v.v. dựa trên tập dữ liệu thực tế.
Bất kỳ ai muốn có cái nhìn sâu sắc về chiến lược trong việc ra quyết định thực tế

- Những người muốn tăng cường khả năng thuyết phục bằng cách trình bày dữ liệu tối ưu theo mục tiêu kinh doanh.

👀 Các tính năng của bài giảng

Những điểm chính từ Lớp học chuyên sâu về Ra quyết định quản lý bằng Khoa học dữ liệu !

1. Học tập dựa trên vấn đề tích hợp kiến thức vào các tình huống thực tế

Được xem xét riêng lẻ để đưa ra quyết định tốt
Thuật toán phân tích , hàm , hàm phân tích Excel , kỹ thuật trực quan hóa , thống kê và kinh tế , và kỹ thuật quản lý.
Chúng ta rèn luyện khả năng hòa tan mọi thứ thành một .

2. Giải quyết các vấn đề kinh doanh hàng ngày thông qua phân tích dữ liệu.

Có một số quan điểm mà các thành viên tổ chức phải xem xét để tăng doanh số bán hàng, đây chính là mục tiêu của các hoạt động doanh nghiệp.
Bằng cách tiến hành phân tích thực tế dựa trên khoảng 70.000 dữ liệu thông tin bán sản phẩm hàng ngày,
Sau khi tham gia khóa học, bạn sẽ có khả năng xử lý dữ liệu thực tế .

3. Tìm giải pháp dễ nhất bằng chương trình Excel quen thuộc.

Để có thể đưa ra quyết định nhanh chóng theo cách hiệu quả và hiệu suất nhất ,
Dữ liệu Excel có thể dễ dàng thực hiện bằng cách bật nó lên khi bạn có câu hỏi ,
Học cách rút ra kết luận một cách đơn giản nhất có thể .

4. Khám phá một tập dữ liệu duy nhất từ nhiều góc độ.

Chỉ có một “dữ liệu của công ty chúng tôi ” .
Nhìn sâu hơn và sâu hơn vào một tập dữ liệu duy nhất từ nhiều góc độ
Nó đòi hỏi khả năng khám phá những hiểu biết ẩn giấu .
Dữ liệu bán hàng trong năm năm của một công ty hư cấu có tên là “ Maso Electronics Mart ” từ nhiều góc nhìn khác nhau
Cách giải quyết các câu hỏi đuổi đuôi thông qua thực hành ôn tập
Bạn sẽ nhận ra rằng bạn có thể đạt được những kết luận có ý nghĩa .

🏆 Sau khi tham dự lớp học nâng cao về việc đưa ra quyết định kinh doanh bằng khoa học dữ liệu,

Sau khi tham dự lớp học nâng cao về việc đưa ra quyết định kinh doanh bằng khoa học dữ liệu,
Các khả năng bạn có thể có là :

1. Để đưa ra quyết định tốt, các thuật toán phân tích , hàm , hàm phân tích Excel , kỹ thuật trực quan hóa ,
Bằng cách kết hợp các kiến thức rời rạc về thống kê, kinh tế và kỹ thuật quản lý,
Phát triển khả năng áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế .

2. Ngay cả những công ty không có hệ thống dữ liệu vẫn có thể có tệp Excel.
Bằng cách thực hiện đào tạo thực tế với dữ liệu thông tin bán sản phẩm
Sau khi tham gia khóa học, bạn sẽ có khả năng xử lý dữ liệu thực tế .

3. Các quyết định đưa ra thông qua phân tích phức tạp không cần thiết sẽ kém hiệu quả hơn .
Dữ liệu Excel có thể dễ dàng thực hiện bằng cách bật nó lên khi bạn có câu hỏi .
Học cách rút ra kết luận một cách đơn giản nhất có thể .

4. Giảm thiểu “ lỗi của người quan sát ” xảy ra trong quá trình phân tích
Chúng tôi đề cập đến nhiều cách khác nhau để sử dụng các mô hình ra quyết định dựa trên xác suất .

📖 Nội dung học tập

💬 Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp

H. Điều gì làm cho bài giảng mô phỏng khác với các bài giảng khác ?
A. Trong suốt khóa học, sinh viên sẽ trở thành giám đốc điều hành của Maso Electronics .
Vì vậy, bạn có thể đắm mình vào ý tưởng kinh doanh của riêng mình và tìm hiểu quy trình ra quyết định .
Dữ liệu được xử lý cũng phản ánh thực tế để phù hợp với danh tính của công ty ảo có tên là ' Maso Electronics ' .

H. Tôi có cần phải thành thạo Excel để theo học lớp này không ?
A. Bởi vì người hướng dẫn sẽ chỉ dẫn từng nút cần phải nhấp.
Bạn không cần phải lo lắng về kỹ năng Excel của mình .

H. Tôi chưa có thứ hạng cao lắm . Bài giảng này chỉ có ý nghĩa khi bạn có thứ hạng cao thôi phải không ?
A. Không, không phải vậy . Chỉ có kích thước của dữ liệu được xử lý có thể thay đổi .
Khả năng tư duy dựa trên dữ liệu là một kỹ năng cần thiết bất kể vị trí hay lĩnh vực nào .

H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
A. Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên màn hình bài giảng và màn hình thực hành có thể tách biệt.
Sẽ là một ý tưởng hay nếu chuẩn bị thêm màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung .
Ngoài ra, vì khóa đào tạo được thực hiện dựa trên hệ điều hành Windows ,
Chúng tôi khuyên bạn nên học khóa học này trên môi trường Windows .

✒ ️ Giới thiệu người chia sẻ kiến thức 

✔️ Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học !

-        Vì đây là khóa học thực hành, chúng tôi khuyến nghị bạn nên mang theo màn hình kép hoặc thiết bị dự phòng để phân tách màn hình bài giảng và màn hình thực hành . Hơn nữa, vì khóa học thực hành sẽ được thực hiện trên hệ điều hành Windows , chúng tôi khuyến nghị bạn nên tham gia khóa học trên môi trường Windows .

-        Ghi chú bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <0. Trung tâm tải xuống sách giáo khoa > .