Бизнес-аналитика и ИИ как инструмент эффективного управления

2026/2027

ID 1258268

Статус: Маго-лего

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Кубанина Марина Евгеньевна

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 48

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Курс охватывает как теоретические, так и практические аспекты бизнес-аналитики (BA) и инструментов ИИ в контексте реальных бизнес-задач, фокусируясь на работе с данными. В условиях насыщенной данными среды бизнес нуждается в инструментах быстрой обработки данных, чтобы оставаться конкурентоспособным. Курс делает акцент на аналитике данных как методе получения инсайтов из цифровых данных. Также рассматривается применение инструментов ИИ в бизнес-анализе, в том числе GenAI. Задания курса обучают студентов работе с BI-сервисами для извлечения, обработки, анализа и визуализации данных, инструментов обработки данных и создания моделей машинного обучения. Цель курса - научить студентов основным подходам по работе с данными, дать обзор трендов в области бизнес-анализа, сформировать основу навыка применения ИИ в области бизнес анализа для задач маркетинга. Курс включает лекции, анализ данных, работы с практическим кейсом в области создания маркетингового контента с помощью ИИ.

Цель освоения дисциплины

Находить, извлекать, оценивать и подготавливать данные для анализа.
Выбирать подходы и инструменты бизнес-аналитики для решения задач
Интерпретировать результаты анализа данных
Квалифицировать и использовать различные источники данных и инструменты в процессе анализа.
Создавать доступные для восприятия визуализации данных и презентационные материалы.
Разрабатывать интерактивные дашборды и отчеты с помощью ИТ инструментов и формировать контент с помощью ИИ.

Планируемые результаты обучения

Владеть навыками подготовки аналитических материалов по результатам исследовательских проектов в области маркетинга и управления
Владеть навыками применения современных техник и методик сбора, обработки и анализа данных, методами количественного и качественного анализа данных
Понимать основы ИИ, в том числе GenAI, с точки зрения технической реализации, применимости, возможностей, ограничений и рисков для существующих инструментов в рамках маркетинговых задач

Содержание учебной дисциплины

Основы работы с данными
Продвинутые инструменты дата аналитики и ML
Генеративный ИИ и нейросети: принципы работы, области применения, инструменты.

Элементы контроля

Аудиторная работа: Домашнее задание
Выполнение домашних заданий
Посещаемость
% присутствия
Групповой проект
Выполнение группового проекта предусматривает • проведение углубленного анализа данных • детализацию категорийного анализа персон потребителей • формирование рекомендаций и генерацию контента с помощью средств GenAI • описание подходов и методологий, рисков, путей потенциальной оптимизации методологии в случае потенциального итеративного переиспользования алгоритмов
Экзамен: защита проекта и ответы на вопросы
Экзамен представляет собой проведение защиты проекта в устной форме со стороны проектной команды. Экзамен включает ответы на вопросы преподавателей по тематике и подходом, применяемым в рамках реализации проекта, теоретические вопросы по проведённому лекционному курсу. Экзамен проводится в устной форме. Платформа проведения экзамена: онлайн приложение для проведения ВКС. Для допуска на экзамен студент обязан: не позднее семи дней до проведения экзамена предоставить материалы по проекту в презентационной форме форматах Microsoft PowerPoint и PDF. В случае наличия видео материалов: предоставить их в формате архива. Для участия в экзамене студент обязан: Не позднее 7 дней до проведения экзамена проверить работоспособность компьютерного оборудования, необходимого для сдачи экзамена и убедиться в соответствие имеющегося оборудования требованиям к компьютеру для участия в экзамене на платформе. Войти на приложение для проведения ВКС под личной учетной записью (используется аккаунт студента @edu.hse.ru); Перед началом экзамена проверить скорость работы сети Интернет (для наилучшего результата рекомендуется подключение компьютера к сети через кабель); Подготовить необходимые для проведения экзамена инструменты: ручка, листы бумаги для ведения записей и т. д.; Отключить в диспетчере задач компьютера иные приложения, кроме браузера, в котором будет выполняться вход в приложение для проведения ВКС. В случае, если одно из необходимых условий участия в экзамене невозможно выполнить, необходимо за 2 недели до даты проведения экзамена проинформировать об этом преподавателя или сотрудника учебного офиса для принятия решения об участии студента в экзаменах. Во время экзамена студентам запрещено: • Пользоваться конспектами, учебниками, прочими учебными материалами; • Покидать место выполнения экзаменационного задания; • Пользоваться умными гаджетами (смартфон, планшетидр.); • Привлекать посторонних лиц для помощи в проведении экзамена, разговаривать с посторонними во время выполнения заданий. Во время экзамена студентам разрешено: Использовать бумагу, ручку для ведения записей, расчетов; Использовать калькулятор для ведения расчетов; Взаимодействовать с другими студентами из своей проектной группы по разрешению преподавателя. В случае долговременного нарушения связи с приложением для проведения ВКС во время выполнения экзаменационного задания, студент должен уведомить об этом преподавателя, зафиксировать факт потери связи с платформой (скриншот, ответ от провайдера сети Интернет) и обратиться в учебный офис с объяснительной запиской о случившемся для принятия решения о пересдаче экзамена.

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.1 * Посещаемость + 0.45 * Экзамен: защита проекта и ответы на вопросы + 0.2 * Групповой проект + 0.25 * Аудиторная работа: Домашнее задание

Список литературы

Авторы

Брускин Сергей Наумович
Лебедев Никита Александрович

Программа дисциплины