Merüljön el az adatokban a „Bevezetés az adatok és mesterséges intelligencia világába” képzésünkön, amely tisztázza az összetett fogalmakat, segít megérteni az adatok fontosságát a mai üzleti életben, és az adatvezérelt ismeretek hasznosításának készségeivel látja el a résztvevőket.
Középvezetőknek és szakembereknek a következő területeken: Pénzügy és kontrolling, Ellátási lánc és beszerzés, Marketing, Értékesítés és Kereskedelem, HR. KKV-k és vállalkozók felső vezetése.
elsajátítják a főbb adatfogalmakat és azok fontosságát
megértik, hogyan lehet az adatokat a legjobban felhasználni a saját szervezeten belül
rendelkezni fognak olyan adatkezelési szempontokkal és stratégiákkal, amelyek a való életben is működnek
megtanulják, hogyan tudja a BI támogatni a vállalkozásukat, és segíteni kihasználni a lehetőségeket
általános ismereteket szereznek a gépi tanulásról és az AI-ról, valamint használatáról
kialakítják azt az üzletközpontú perspektívát, amely elválasztja a jót a nagyszerűtől
olyan valós példákon mennek keresztül, amelyeket más vállalatok használnak, és hasznosítani tudják a különböző üzleti területeken (például kereskedelmi jelentéskészítés, működő tőke, pénzügyek, HR, üzleti teljesítménymenedzsment).
lehetőségük lesz arra, hogy számos adatprojekt megvalósítása után korábbi tapasztalatukból beszélő oktatókkal dolgozzanak együtt
Bevezetés
Az adatok jelentősége és az adatok globális növekedési trendje
Honnan származnak az adatok, hogyan dolgozzák fel és tárolják azokat?
Mi az adatelemzés és adattudomány?
Business Intelligence és Business Dashboard
Adatarchitektúra és adatmodellek
Mivel foglalkozik az adatelemző, az adattudós és adatépítész
Mivel foglalkozik az adatelemző, az adattudós és adatépítész
Adatműveltség és adatkultúra
Az adatműveltség és jelentősége a vállalkozás számára
Kulcsok az adatismeret kiépítéséhez
Hogyan hozzunk létre adatkultúrát és szervezeti adatműveltséget
Business Intelligence és adatelemzés
Business Intelligence és használata
Problémák, amelyeket a BI megold
Az analitika típusai
Szokásos használati esetek az üzleti életben
Az adatgyűjtéstől az adattörténetmondásig
Adatprojektek és a siker módjai
Az adatvizualizáció alapelvei, bevált gyakorlatok és mit érdemes elkerülni
Az adatok jövőbeli trendjei
Gépi tanulás és mesterséges intelligencia
Programozási nyelvek
Szükséges matematika
Adatok előkészítése
Gépi tanulási algoritmusok és könyvtárak
Generatív mesterséges intelligencia és adatelemzés
Forgalmi előrejelzések (regresszió)
Kereskedelmi jelentés
Az egyszerűtől a bonyolultig: nyomkövetők, trendelemzés, varianciaanalízis és árvolumen-elemzés
Árképzési elemzés
Kereskedelmi modellezés
Árrugalmasság példa
Optimalizálási példák
Készpénzoptimalizálási példa (optimalizáció)
Forgótőke-elemzés
Ügyfélelemzés és cash flow javítás
Ügyfélelemzések
Ügyfélszegmentálás (klaszterezés)
Pénzügyi elemzés
Hogyan néz ki a jövő P&L vagy 360 fokos P&L
Pénzügyi modellezés és valós idejű szimulációk
Egyéb adatalkalmazások a pénzügyekben
Üzleti teljesítményelemzés
Stratégiai pillérek és KPI-fák (pénzügy, működés, HR, zöld menetrend, ügyfélközpontúság stb.)
Power BI kártyák KPI célokra
A vezető és lemaradt KPI-k összekapcsolása az elemzési kontextusban
HR elemzés
Munkaidő és jelenlét elemzése, túlóra és munkaterhelés
Távollételemzés és nyaralás jelentés
Gyakorlat
Ügyfél-lemorzsolódás (churn) modellezési példa, eredmények értelmezése és felhasználása gyakorlat (klasszifikáció és ügyfélmegtartás)
