CDO (Chief Data Officer)

Sa saad:

- selgitada välja võimalused suurandmete kasutamiseks organisatsioonide tegevuses,
- asjatundlikult läheneda suurandmete projekti meeskonna moodustamisele, andmetöötlus- ja analüüsirühma juhtimisele,
- hindab meeskonna töö tulemuslikkust Big Data projektiga, koostades suurandmete analüüsi ülesannetest äriaruande, tehes valikuid suurandmete analüüsi meetodid, põhiliste projektijuhtimise lähenemisviiside rakendamine projektide elluviimiseks andmetega töötamise valdkonnas ja palju muud muud.

Programmi raames õppimise eelised

• Äriklientidele allahindlussüsteemi kättesaadavus.
• REU tunnistusega konkurentsieelis tööturul. G.V. Plekhanov, Venemaa juhtiv majandusülikool.
• Võrgustiku loomine teiste äripraktikutega ning oma äritutvuste ja -võimaluste ringi laiendamine.
• Paindlik tunniplaan võimaldab õppida isegi lähetusi ja pingelist tööd arvestades.

Kuidas jätkata

Nõuded õpilastele

Programmi on lubatud läbida isikutel, kes omavad või saavad kõrg-/keskeriharidust

Dokumendid sisseastumiseks

• Koopia kõrg- või keskerihariduse diplomist koos manusega või õppekoha tõendiga (õpilastele)
instagram viewer
• Pass: 1 levi (foto), 2 levi (registreerimine)
• SNILS

Kirjavahetusõpe kaugõppetehnoloogiate abil. Programm õpetab tuvastama võimalusi suurandmete kasutamiseks organisatsioonide tegevuses, moodustama meeskonda Big Data projekti jaoks ja juhtima. andmetöötluse ja -analüüsi rühma, hindab meeskonna töö tulemuslikkust Big Data projektiga, moodustades äriülesannete kirjelduse suurte analüüside jaoks. andmed, suurandmete analüüsi meetodite valimine, põhiliste projektijuhtimise lähenemisviiside rakendamine projektide elluviimiseks töövaldkonnas andmeid.

TO

Kolesnik Georgi Vsevolodovitš

7

kursused

Majandusdoktor, dotsent, Venemaa Majandusülikooli digimajanduse kompetentsikeskuse direktori asetäitja. G.V. Plekhanov, infosüsteemide juhtimise ja programmeerimise osakonna professor.

Organisatsiooni juhtimine digitaalmajanduses (6 tundi)
Juhtimisotsuste tegemise alused (14 tundi)
Andmetega töötamise meetodid (14 tundi)
Masinõpe ja tehisintellekt (18 tundi)
Suurandmete analüüsi omadused (16 tundi)