Pomiń polecenia Wstążki
Przeskocz do głównej zawartości
Przeskocz do głównego menu
Logowanie
logo do druku
 
OFERTA SGH
Podyplomowe Studia Business Intelligence – Systemy Wspomagania Decyzji Biznesowych : Program
Podyplomowe Studia Business Intelligence – Systemy Wspomagania Decyzji Biznesowych
Study in English Uniwersytet Trzeciego Wieku E-learning Szkolenia korporacyjne Kursy językowe Studia MBA Studia doktoranckie Studia podyplomowe Studia magisterskie Studia licencjackie Kursy przygotowawcze Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Akademia Młodego Ekonomisty
 

 Program studiów

 
  1. Wprowadzenie do Business Intelligence (BI) w kontekście zarządzania wartością firmy (Value Based Management)
  2. Budowanie przewagi konkurencyjnej z wykorzystaniem metod analizy danych (data science)
  3. Podstawy projektowania systemów Business Intelligence z wykorzystaniem technologii hurtowni danych i systemów klasy Big Data dla nie informatyków
  4. Zajęcia laboratoryjne w zakresie wykorzystania narzędzi On-line Analytical Processing (SAS, Tableau)
  5. Podstawy statystyki dla menedżerów: analiza dyskryminacyjna, korelacja, podstawowy testów statystycznych, metody nieparametryczne
  6. Wprowadzenie do eksploracji danych (modele data minnig, drzewa klasyfikacyjne i regresji, reguły indukcyjne, walidacja i interpretacja modeli data mining)
  7. Zajęcia laboratoryjne w zakresie praktyki używania metod eksploracji danych (Statistica)
  8. Zastosowania biznesowe metod eksploracji danych, analiza koszyka zakupów (market basket analysis), analiza sekwencji, analiza migracji klientów (churn analysis), wykrywanie nadużyć (fraud detection), profilowanie klientów (m.in. cross-selling i up-selling, direct maeketing, badania segmentacyjne)
  9. Ekonometryczne metody prognozowania
  10. Modele wczesnego ostrzegania w biznesie
  11. Analityczne systemy CRM (segmentacja klientów, analizy typu: churn, fraud, propensity, zarządzanie kampaniami marketingowymi, modele CLTV)
  12. Wybrane zastosowania analizy danych w biznesie (elastyczność cenowa, przewidywanie zachowania klientów: next-product-to-buy, segmentacja produktów/klientów, credit scoring).
  13. Wprowadzenie do zrównoważonej karty wyników (Balanced Score Card)
  14. Analizy kontrolingowe i budowanie kokpitów menedżerskich
  15. Wspomaganie decyzji w zakresie analizy sprzedaży i logistyki (analiza sprzedaży: wolumen, cena, mix produktowy, analiza sezonowości, benchmarking, analiza rentowności, badanie wpływu akcji promocyjnych)
  16. Analiza inwestycyjna projektów BI
  17. Analiza wymagań biznesowych i dobre praktyki prowadzenia projektów wdrożeniowych (studium przypadku)
  18. Big Data i metody Sztucznej Inteligencji w biznesie: sieci neuronowe i deep learning
  19. Analiza Sieci Społecznych (Social Network Analysis) i jej zastosowania biznesowe
  20. Systemy Informacji Strategicznej i analiza danych ze źródeł otwartych (OSINT)
  21. Trendy rozwojowe i transformacja modeli biznesowych (digital transformation).