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Data, Models and Decisions in Business Analytics

Learn fundamental tools and techniques for using data towards making business decisions in the face of uncertainty.

Data, Models and Decisions in Business Analytics
Este curso está archivado
Se anunciarán próximas fechas
12 semanas estimadas
8–10 horas por semana
Al ritmo del instructor
Dictado por un instructor según un cronograma
Gratis
Cambio opcional de categoría disponible

Sobre este curso

Omitir Sobre este curso

In today’s world, managerial decisions are increasingly based on data-driven models and analysis using statistical and optimization methods that have dramatically changed the way businesses operate in most domains including service operations, marketing, transportation, and finance.

The main objectives of this course are the following:

  • Introduce fundamental techniques towards a principled approach for data-driven decision-making.
  • Quantitative modeling of dynamic nature of decision problems using historical data, and
  • Learn various approaches for decision-making in the face of uncertainty

Topics covered include probability, statistics, regression, stochastic modeling, and linear, nonlinear and discrete optimization.

Most of the topics will be presented in the context of practical business applications to illustrate its usefulness in practice.

De un vistazo

  • Institución: ColumbiaX
  • Tema:Negocios y administración
  • Nivel:Advanced
  • Prerrequisitos:

    Undergraduate probability, statistics and linear algebra. Students should have working knowledge of Python and familiarity with basic programming concepts in some procedural programming language.

  • Idioma:English
  • Transcripción de video:English

Lo que aprenderás

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  • Fundamental concepts from probability, statistics, stochastic modeling, and optimization to develop systematic frameworks for decision-making in a dynamic setting
  • How to use historical data to learn the underlying model and pattern
  • Optimization methods and software to solve decision problems under uncertainty in business applications

Plan de estudios

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  • Introduction to Probability: Random variables; Normal, Binomial, Exponential distributions; applications
  • Estimation: sampling; confidence intervals; hypothesis testing
  • Regression: linear regression; dummy variables; applications
  • Linear Optimization; Non-linear optimization; Discrete Optimization; applications
  • Dynamic Optimization; decision trees

Acerca de los instructores

¿Quién puede hacer este curso?

Lamentablemente, las personas residentes en uno o más de los siguientes países o regiones no podrán registrarse para este curso: Irán, Cuba y la región de Crimea en Ucrania. Si bien edX consiguió licencias de la Oficina de Control de Activos Extranjeros de los EE. UU. (U.S. Office of Foreign Assets Control, OFAC) para ofrecer nuestros cursos a personas en estos países y regiones, las licencias que hemos recibido no son lo suficientemente amplias como para permitirnos dictar este curso en todas las ubicaciones. edX lamenta profundamente que las sanciones estadounidenses impidan que ofrezcamos todos nuestros cursos a cualquier persona, sin importar dónde viva.

¿Te interesa este curso para tu negocio o equipo?

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