CDO (Chief Data Officer)

Ti lahko:

- prepoznati priložnosti za uporabo velikih podatkov v dejavnostih organizacij,
- kompetentno pristopiti k oblikovanju ekipe za Big Data projekt, vodenje skupine za obdelavo in analizo podatkov,
- ovrednotenje učinkovitosti dela ekipe na projektu Big Data, oblikovanje poslovne izjave nalog analize velikih podatkov, izbiranje metode analize velikih podatkov, uporaba osnovnih pristopov projektnega vodenja za izvajanje projektov na področju dela s podatki in še mnogo več drugo.

Prednosti študija po programu

• Razpoložljivost sistema popustov za poslovne stranke.
• Konkurenčna prednost na trgu dela s certifikatom REU. G.V. Plehanova, vodilne ekonomske univerze v Rusiji.
• Mreženje z drugimi podjetniki in širjenje kroga poslovnih poznanstev in priložnosti.
• Prilagodljiv urnik pouka vam omogoča študij tudi ob upoštevanju službenih potovanj in napornega dela.

Kako nadaljevati

Zahteve za študente

Program lahko zaključijo osebe, ki imajo ali prejemajo višjo/srednjo poklicno izobrazbo

Dokumenti za sprejem

• Kopija diplome o višji ali srednji strokovni izobrazbi s prilogo ali potrdilo iz kraja študija (za študente)
• Potni list: 1 razpon (fotografija), 2 razpon (registracija)
• SNILS

Dopisno izobraževanje z uporabo tehnologij učenja na daljavo. Program vas nauči prepoznavanja priložnosti za uporabo Big Data v dejavnostih organizacij, oblikovanja ekipe za Big Data projekt in vodenja skupino za obdelavo in analizo podatkov, ovrednotiti učinkovitost dela ekipe na projektu Big Data, oblikovanje poslovne izjave o nalogah za analizo velikih podatkov. podatkov, izbira metod analize velikih podatkov, uporaba osnovnih pristopov projektnega vodenja za izvedbo projektov na področju dela z podatke.

TO

Kolesnik Georgij Vsevolodovič

7

tečaji

Doktor ekonomije, izredni profesor, namestnik direktorja Kompetenčnega centra za digitalno gospodarstvo Ruske ekonomske univerze. G.V. Plekhanov, profesor Oddelka za upravljanje informacijskih sistemov in programiranje.

Upravljanje organizacije v digitalnem gospodarstvu (6 ur)
Osnove poslovodnega odločanja (14 ur)
Metode dela s podatki (14 ur)
Strojno učenje in umetna inteligenca (18 ur)
Lastnosti analize velikih podatkov (16 ur)