Data analytics

Мета курсу − надання майбутнім фахівцям теоретичних знань та практичних умінь щодо аналізу даних та застосування сучасних пакетів статистичного аналізу даних.

Процес вивчення дисципліни спрямований на формування таких компетентностей: вміти абстрактно мислити, застосовувати аналіз та синтез для виявлення ключових характеристик економічних систем різного рівня, а також особливостей поведінки їх суб’єктів; застосовувати набуті теоретичні знання для розв’язання практичних завдань та змістовно інтерпретувати отримані результати; використовувати інформаційні та комунікаційні технології для вирішення соціально-економічних завдань, підготовки та представлення аналітичних.

Результати навчання: в результаті вивчення дисципліни здобувач має отримати такі знання:

  • методи, способи та технології збору інформації з різних джерел, контент-аналізу документів, аналізу та обробки даних;
  • теоретичні основи аналізу даних;
  • методи первинної обробки даних;
  • кореляційний аналіз;
  • регресійний аналіз;
  • кластерний аналіз;
  • дискримінантний аналіз;
  • факторний аналіз;
  • аналіз часових рядів;
  • сучасні пакети статистичного аналізу даних.

вміння:

  • пошуку статистичних даних у середовищі Internet, освоїти способи класифікації типів наборів даних;
  • проводити регресійний, кластерний, дискримінантний, факторний аналізи та аналіз часових рядів даних за допомогою прикладних програмних засобів статистичного аналізу даних, таких як IBM SPSS, Statsoft Statistica та MS Excel.

Силабус