Online-Програма розвитку з Data Science: як ефективно використовувати дані для управління бізнесом
- Статус:новий сезон стартує 3 вересня 2026; 8 занять онлайн по 2,5 години: 3, 8, 9, 15, 17, 22, 24, 29 вересня
- Тривалість:03 - 29 вересня
- Мова: українська
- Час:17:00 - 19:30
- Внесок для компаній Асоціації:19550 грн
- Рання реєстрація для компаній Асоціації:17000 грн до 3 серпня
- Місце проведення: Відбудеться онлайн
Google
Apple
Outlook
Telegram Bot
Online-Програма розвитку з Data Science: як ефективно використовувати дані для управління бізнесом. Дата: 03 вересня2026. Час: 17:00 19:30. Мова: українська. Місце проведення: Відбудеться онлайн. Команда EBA Management Development Centre пропонує вам долучитися до другого потоку Online-Програми розвитку з Data Science: як ефективно використовувати дані для управління бізнесом — це інтенсивний курс, який допоможе опанувати особливості аналізу даних та застосування методів машинного навчання та Data Science для бізнесу. Програма створена для тих, хто прагне підвищити ефективність бізнесу завдяки переходу на обґрунтовані data-based рішення.
Особливістю курсу є гармонійне поєднання теоретичних основ із практичними завданнями, що дозволяє учасникам одразу застосовувати отримані знання у своїй роботі.
Чому варто обрати цю програму?
Зрозумієте основи аналітики даних та автоматизованого прийняття рішень.
Вивчите основи роботи з програмним забезпеченням для аналізу та візуалізації даних (зокрема в Excel, Power BI, R, Weka, E-views та інших).
Засвоїте базові алгоритми машинного навчання, які дозволяють за допомогою застосування відповідних методів та програмного забезпечення знаходити. приховані закономірності в даних (навчати моделі) і використовувати їх для прийняття ефективних рішень.
Отримаєте практичні кейси та завдання для закріплення матеріалу.
Зможете застосовувати методи Data Science у своїй роботі одразу після курсу.
Після завершення програми ви зможете підвищити якість прийняття рішень завдяки вмінню шукати приховані інсайти в доступних для Вас даних.
ЦІЛЬОВА АУДИТОРІЯ
Аналітики та спеціалісти з даних, які прагнуть поглибити знання у сфері Data Science
Маркетологи та продуктові менеджери, які хочуть краще розуміти поведінку клієнтів, ринкову ситуацію та ефективніше впливати на результати своєї діяльності
Бізнес-аналітики, які прагнуть розширити свої компетенції
Підприємці та власники бізнесу, які шукають дієві способи залучення клієнтів і підвищення ефективності своїх маркетингових кампаній.
ФОРМАТ
Онлайн-програма.
8 україномовних занять.
Двічі на тиждень, 17:00 – 19:30.
ПРОГРАМА
Модуль 1. Вступ до Data Science — 03.09.2026
Що таке Data Science та інтелектуальний аналіз даних? Як вони повязані з штучним інтелектом?
Основні напрямки та застосування.
Визначення бізнес-проблем та підходи до їх вирішення за допомогою Data Science, машинного навчання та АІ.
Data Science проект: основні етапи та учасники.
Модуль 2. Візуалізація даних та розробка інтерактивних дашбордів
Блок 2.1 — 08.09.2026
Використання інструментів візуалізації для аналітики даних.
Storytelling with data: як розказати гарну історію з даних.
Побудова інтерактивних дашбордів у Microsoft Power BI: базові можливості.
Блок 2.2 — 09.09.2026
Розширені можливості побудови дашбордів у Power BI: функції DAX, налаштування складних звязків та візуалізацій.
Модуль 3. Регресійний аналіз даних
Блок 3.1 — 15.09.2026
Аналіз трендів, кореляцій, залежностей в даних та основні статистичні показники.
Моделювання та прогнозування за допомогою регресій. Їх типи та особливості застосування.
Оцінка якості моделей та їх оптимізація.
Блок 3.2 — 17.09.2026
Побудова регресійних моделей, визначення впливу факторів та розрахунок прогнозів в Excel та R-Studio.
Модуль 4. Класифікація та асоціативні правила — 22.09.2026
Класифікація: основні алгоритми та їх застосування (логістична регресія, дерева рішень тощо).
Метод побудови асоціативних правил для аналізу ринкового кошика.
Модуль 5. Кластеризація та нейронні мережі Кохонена — 24.09.2026
Кластеризація: методи групування обєктів (K-means, ієрархічна кластеризація тощо).
Карти Кохонена як інструмент для сегментації клієнтів.
Модуль 6. Складні методи Data Science та штучного інтелекту — 29.09.2026
Нейронні мережі.
Ансамблеві моделі.
Генетичні алгоритми.
Матеріали, які будуть надані учасникам: презентації, записи модулів з доступом на 3 місяці.
Після успішного проходження курсу учасники отримають сертифікат про завершення Online-Програми розвитку. Спікери. Яна Фаренюк. Докторка філософії з економіки. Провідний фахівець з аналізу даних, машинного навчання та Data Science, маркетингових досліджень. Викладачка Київського національного університету імені Тараса Шевченка, American University Kyiv, Інституту післядипломної освіти.
Керівник MADLAB — аналітичного юніту RAZOM GROUP, що створює data-based рішення, а також розробляє продукти і сервіси безпосередньо під потреби клієнтів для забезпечення комплексного супроводу бізнесу і оптимізації їх маркетингової діяльності.
Має 10-річний досвід роботи з Data Science, 8 з яких в сфері медіа та маркетингу. Реалізувала більше 100 успішних проєктів з математичного моделювання та машинного навчання для українських та міжнародних клієнтів в ключових категоріях ринку, а саме: фармацевтична індустрія, офлайн та онлайн ритейл, FMCG, телеком, фінанси та e-commerce.
У 2019 році команда Яни Фаренюк здобула бронзову нагороду на WARC Media Awards в категорії «Best Use of Data», що свідчить про визнання ефективності Data Science на міжнародній арені.
У 2023 р. захистила дисертацію за темою «Моделювання маркетингової діяльності підприємств за допомогою Data Science технологій». Авторка численних наукових статей в українських та закордонних виданнях, проіндексованих у науково метричних базах Scopus та Web of Science.. Ви можете поставити питання:. Контактна особа:. Юлія Гришко. E-mail [email protected]. Контактний телефон. 067 406 65 40.
Про програму
Команда EBA Management Development Centre пропонує вам долучитися до другого потоку Online-Програми розвитку з Data Science: як ефективно використовувати дані для управління бізнесом — це інтенсивний курс, який допоможе опанувати особливості аналізу даних та застосування методів машинного навчання та Data Science для бізнесу. Програма створена для тих, хто прагне підвищити ефективність бізнесу завдяки переходу на обґрунтовані data–based рішення.
Особливістю курсу є гармонійне поєднання теоретичних основ із практичними завданнями, що дозволяє учасникам одразу застосовувати отримані знання у своїй роботі.
Чому варто обрати цю програму?
- Зрозумієте основи аналітики даних та автоматизованого прийняття рішень.
- Вивчите основи роботи з програмним забезпеченням для аналізу та візуалізації даних (зокрема в Excel, Power BI, R, Weka, E-views та інших).
- Засвоїте базові алгоритми машинного навчання, які дозволяють за допомогою застосування відповідних методів та програмного забезпечення знаходити. приховані закономірності в даних (навчати моделі) і використовувати їх для прийняття ефективних рішень.
- Отримаєте практичні кейси та завдання для закріплення матеріалу.
- Зможете застосовувати методи Data Science у своїй роботі одразу після курсу.
Після завершення програми ви зможете підвищити якість прийняття рішень завдяки вмінню шукати приховані інсайти в доступних для Вас даних.
ЦІЛЬОВА АУДИТОРІЯ
- Аналітики та спеціалісти з даних, які прагнуть поглибити знання у сфері Data Science
- Маркетологи та продуктові менеджери, які хочуть краще розуміти поведінку клієнтів, ринкову ситуацію та ефективніше впливати на результати своєї діяльності
- Бізнес-аналітики, які прагнуть розширити свої компетенції
- Підприємці та власники бізнесу, які шукають дієві способи залучення клієнтів і підвищення ефективності своїх маркетингових кампаній.
ФОРМАТ
- Онлайн-програма.
- 8 україномовних занять.
- Двічі на тиждень, 17:00 – 19:30.
ПРОГРАМА
Модуль 1. Вступ до Data Science — 03.09.2026
- Що таке Data Science та інтелектуальний аналіз даних? Як вони пов’язані з штучним інтелектом?
- Основні напрямки та застосування.
- Визначення бізнес-проблем та підходи до їх вирішення за допомогою Data Science, машинного навчання та АІ.
- Data Science проект: основні етапи та учасники.
Модуль 2. Візуалізація даних та розробка інтерактивних дашбордів
Блок 2.1 — 08.09.2026
- Використання інструментів візуалізації для аналітики даних.
- Storytelling with data: як розказати гарну історію з даних.
- Побудова інтерактивних дашбордів у Microsoft Power BI: базові можливості.
Блок 2.2 — 09.09.2026
- Розширені можливості побудови дашбордів у Power BI: функції DAX, налаштування складних зв’язків та візуалізацій.
Модуль 3. Регресійний аналіз даних
Блок 3.1 — 15.09.2026
- Аналіз трендів, кореляцій, залежностей в даних та основні статистичні показники.
- Моделювання та прогнозування за допомогою регресій. Їх типи та особливості застосування.
- Оцінка якості моделей та їх оптимізація.
Блок 3.2 — 17.09.2026
- Побудова регресійних моделей, визначення впливу факторів та розрахунок прогнозів в Excel та R–Studio.
Модуль 4. Класифікація та асоціативні правила — 22.09.2026
- Класифікація: основні алгоритми та їх застосування (логістична регресія, дерева рішень тощо).
- Метод побудови асоціативних правил для аналізу ринкового кошика.
Модуль 5. Кластеризація та нейронні мережі Кохонена — 24.09.2026
- Кластеризація: методи групування об’єктів (K-means, ієрархічна кластеризація тощо).
- Карти Кохонена як інструмент для сегментації клієнтів.
Модуль 6. Складні методи Data Science та штучного інтелекту — 29.09.2026
- Нейронні мережі.
- Ансамблеві моделі.
- Генетичні алгоритми.
Матеріали, які будуть надані учасникам: презентації, записи модулів з доступом на 3 місяці.
Після успішного проходження курсу учасники отримають сертифікат про завершення Online-Програми розвитку.
Тренери
Яна Фаренюк
Докторка філософії з економіки. Провідний фахівець з аналізу даних, машинного навчання та Data Science, маркетингових досліджень. Викладачка Київського національного університету імені Тараса Шевченка, American University Kyiv, Інституту післядипломної освіти. Керівник MADLAB — аналітичного юніту RAZOM GROUP, що створює data-based рішення, а також розробляє продукти і сервіси безпосередньо під потреби клієнтів для забезпечення комплексного супроводу бізнесу і оптимізації їх маркетингової діяльності. Має 10-річний досвід роботи з Data Science, 8 з яких в сфері медіа та маркетингу. Реалізувала більше 100 успішних проєктів з математичного моделювання та машинного навчання для українських та міжнародних клієнтів в ключових категоріях ринку, а саме: фармацевтична індустрія, офлайн та онлайн ритейл, FMCG, телеком, фінанси та e-commerce. У 2019 році команда Яни Фаренюк здобула бронзову нагороду на WARC Media Awards в категорії «Best Use of Data», що свідчить про визнання ефективності Data Science на міжнародній арені. У 2023 р. захистила дисертацію за темою «Моделювання маркетингової діяльності підприємств за допомогою Data Science технологій». Авторка численних наукових статей в українських та закордонних виданнях, проіндексованих у науково метричних базах Scopus та Web of Science.
Яна Фаренюк
Повідомити про помилку
Текст, який буде надіслано нашим редакторам: