modul #1 Introducere în metodele cantitative Prezentare generală asupra metodelor cantitative, importanța în luarea deciziilor de afaceri și obiectivele cursului
modul #2 Statistici descriptive Măsuri ale tendinței centrale, variabilității și vizualizării datelor
modul #3 Teoria probabilității Concepte de bază de probabilitate, probabilitate condiționată și teorema Bayes
modul #4 Variabile aleatoare și distribuții Variabile aleatoare discrete și continue, distribuții de probabilitate și valoarea așteptată
modul #5 Distribuții de eșantionare și de eșantionare Tipuri de metode de eșantionare, distribuții de eșantionare și teorema limită centrală
modul #6 Intervale de încredere Construirea și interpretarea intervalelor de încredere pentru mediile și proporțiile populației
modul #7 Testarea ipotezei Concepte de bază ale testării ipotezelor, test statistici și valori p
modul #8 Testarea ipotezei într-un singur eșantion Testarea ipotezelor despre mediile și proporțiile populației folosind teste cu un singur eșantion
modul #9 Testarea ipotezei în două eșantioane Testarea ipotezelor despre diferența dintre două medii și proporții ale populației
modul #10 ANOVA și analiza de regresie Introducere în ANOVA și analiza de regresie, inclusiv regresie simplă și multiplă
modul #11 Construire și validare a modelului Construire model, validare și diagnosticare în regresie analiză
modul #12 Analiza serii temporale Introducere în analiza serii temporale, inclusiv analiza tendințelor și sezonalitate
modul #13 Metode de prognoză Prezentare generală a metodelor de prognoză, inclusiv medii mobile, netezire exponențială și modele ARIMA
modul #14 Programare liniară Introducere în programarea liniară, inclusiv metoda grafică și metoda simplex
modul #15 Programare întregi Introducere în programarea întregi, inclusiv programarea cu numere întregi binare și metoda ramurilor și legate
modul #16 Programare dinamică Introducere în programarea dinamică, inclusiv aplicații în cercetarea operațională
modul #17 Analiza deciziei Introducere în analiza deciziei, inclusiv arbori de decizie și analiza sensibilității
modul #18 Modelarea prin simulare Introducere în modelarea prin simulare, inclusiv simulare cu evenimente discrete și simulare Monte Carlo
modul #19 Tehnici de optimizare Prezentare generală a tehnicilor de optimizare, inclusiv coborârea gradientului și algoritmi genetici
modul #20 Data Mining și Business Intelligence Introducere în miningul de date și inteligența de afaceri, inclusiv depozitarea datelor și OLAP
modul #21 Modelare predictivă Introducere în modelarea predictivă, inclusiv regresia logistică și arbori de decizie
modul #22 Analitica de text Introducere în analiza de text, inclusiv analiza sentimentelor și modelarea subiectelor
modul #23 Metode cantitative în finanțe Aplicații ale metodelor cantitative în finanțe, inclusiv analiza riscului și optimizarea portofoliului
modul #24 Metode cantitative în marketing Aplicații ale metodelor cantitative în marketing, inclusiv modelarea mixului de marketing și segmentarea clienților
modul #25 Încheierea cursului și concluzia Planificarea pașilor următori în cariera în Metode cantitative pentru afaceri
Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?
