Описание курса "Методы исследований в менеджменте"

Вступительное слово автора курса:

Автор и преподаватель курса:

Косоруков Олег Анатольевич

Доктор технических наук, профессор Высшей школы управления и инноваций МГУ имени М.В.Ломоносова

Для записи на курс нажмите на кнопку:

Расписание занятий:

Курс проводится 2 раза в год дистанционно.



О курсе:

Учебная дисциплина "Методы исследования в менеджменте" является дисциплиной базовой части при подготовке магистров и бакалавров по программам «Инноватика» и «Менеджмент», связанной с изучением теоретических основ статистики, теории вероятностей и получением комплексных знаний по практическому использованию методов обработки и анализа информации в бизнес - среде.

Изучение дисциплины позволяет использовать полученные знания на практике при обработке первичных данных, представлении полученных результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм, построении обобщающих показателей. На их основе обеспечивается возможность использования наиболее эффективных статистических и количественных методов и моделей в экономическом анализе, включая построение распределений, количественные методы оценки вероятностей, методы принятия решений в условиях неопределенности, методы построения доверительных интервалов, методы построения и оценки статистических гипотез.

Предусмотрены задания для самостоятельной работы в среде Excel.

Формат

Форма обучения заочная (дистанционная).

Еженедельные занятия будут включать просмотр тематических видео-лекций и выполнение тестовых заданий с автоматизированной проверкой результатов.

Важным элементом изучения дисциплины является написание творческих работ в формате сочинения-рассуждения по заданным темам, которое должно содержать полные развернутые ответы, подкрепленные примерами из лекций и/или личного опыта, знаний или наблюдений.

Требования

Перечень дисциплин, которые желательно освоить до начала освоения данной дисциплины:

  • практика работы в среде Excel,
  • теория вероятностей и математическая статистика.

Курс рассчитан на широкую аудиторию, а также на слушателей обучающихся по экономическим и управленческим специальностям. В процессе изучения дисциплины слушатель приобретает компетенции, необходимые для его профессиональной деятельности.

Программа курса

Лекция 1: Введение в курс. Гистограммы. Диаграммы рассеяния.
Лекция 2: Временные ряды. Сводные таблицы.
Лекция 3: Сводные таблицы – примеры анализа.
Лекция 4: Обобщающие показатели. Прямоугольные диаграммы.
Лекция 5: Матрица парных корреляций. Общий пример анализа данных.
Лекция 6: Кейс «Благосостояние».
Лекция 7: Основные правила теории вероятностей. Формализация случайных величин. Визитная карточка случайной величины – математическое ожидание и стандартное отклонение.
Лекция 8: Совместные и условные вероятности. Биномиальные и нормальные определения.
Лекция 9: Статистические оценки. Общий план анализа недетерминированной ситуации.
Лекция 10: Типовые статистические задачи.
Лекция 11: Принятие решений в недетерминированных многошаговых ситуациях. Надстройка TreePlan.
Лекция 12: Примеры выбора решений с использованием надстройки TreePlan.

Результаты обучения

В результате каждый слушатель должен:
Знать:

  • основные характеристики описательной статистики, методы их вычисления и интерпретации;
  • методы количественного анализа неопределенности, способы классификации недетерминированных задач;
  • форматы исходной информации, механизмы работы, методы интерпретации результатов программного инструментария количественного анализа первичных данных;
  • основные методы количественного анализа данных;
  • основные понятия и методы, связанные с анализом неопределенности.

Уметь:

  • использовать на практике программный инструментарий персонального количественного анализа первичных данных;
  • разрабатывать оптимизационные модели и проводить их анализ чувствительности;
  • проводить обработку первичных данных и представлять полученные результаты в виде таблиц, графиков, диаграмм, обобщающих показателей;
  • вычислять вероятности, строить доверительные интервалы, оценивать эффективность решений в условиях неопределенности.

Владеть:

  • методами вычисления количественных характеристик процессов в условиях неопределенности;
  • навыками применения методов принятия решений в условиях неопределенности;
  • приемами обработки первичных данных, представления полученных результатов в виде таблиц, графиков, диаграмм, построения обобщающих показателей;
  • основными количественными методами оценки вероятностей, методами построения доверительных интервалов, методами построения и оценки статистических гипотез.


Направление подготовки:

27.03.05 Инноватика
27.04.05 Инноватика
38.03.02 Менеджмент
38.04.02 Менеджмент 


Дополнительная информация:

Сертификация:

Для получения сертификата необходимо успешно пройти курс, выполнив предложенные для проверки знаний задания и тесты, а по окончании пройти дистанционно итоговую аттестацию. Стоимость аттестации 2800 рублей. При успешном окончании слушатель получает электронный сертификат (при запросе бумажный).

Контактная информация:

Почтовый адрес:

119991, Москва, Ломоносовский пр. д.27 к. 1, комната Г-729

Тел.: +7(495)938-21-39; Факс: +7(495)939-22-46

E-mail: support@distant.msu.ru;

Web-сайт: http://distant.msu.ru/

Последнее изменение: Вторник, 27 декабря 2022, 13:00