модул #1 Въведение в количествените методи Преглед на количествените методи, значение при вземането на бизнес решения и целите на курса
модул #2 Описателна статистика Мерки за централна тенденция, променливост и визуализация на данни
модул #3 Теория на вероятностите Основни понятия за вероятност, условна вероятност и теорема на Байс
модул #4 Случайни променливи и разпределения Дискретни и непрекъснати случайни променливи, вероятностни разпределения и очаквана стойност
модул #5 Извадка и извадкови разпределения Видове методи за вземане на проби, разпределения за вземане на проби и централна гранична теорема
модул #6 Доверителни интервали Конструкция и интерпретация на доверителни интервали за средни стойности и пропорции на съвкупността
модул #7 Тестване на хипотеза Основни концепции за проверка на хипотеза, тест статистики и p-стойности
модул #8 Тестване на хипотеза с една извадка Тестване на хипотези за средните стойности на съвкупността и пропорции с помощта на тестове с една извадка
модул #9 Тестване на хипотеза с две извадки Тестване на хипотези за разликата между две средни стойности на съвкупност и пропорции
модул #10 ANOVA и регресионен анализ Въведение в ANOVA и регресионен анализ, включително проста и множествена регресия
модул #11 Изграждане на модел и валидиране Изграждане на модел, валидиране и диагностика в регресия анализ
модул #12 Анализ на времеви редове Въведение в анализа на времеви редове, включително анализ на тенденции и сезонност
модул #13 Методи за прогнозиране Преглед на методите за прогнозиране, включително подвижни средни стойности, експоненциално изглаждане и ARIMA модели
модул #14 Линейно програмиране Въведение в линейното програмиране, включително графичен метод и симплексен метод
модул #15 Цялочислено програмиране Въведение в целочислено програмиране, включително двоично целочислено програмиране и метод на разклоняване и обвързване
модул #16 Динамично програмиране Въведение в динамичното програмиране, включително приложения в изследването на операциите
модул #17 Анализ на решенията Въведение в анализа на решенията, включително дървета на решенията и анализ на чувствителността
модул #18 Симулационно моделиране Въведение в симулационното моделиране, включително симулация на дискретни събития и симулация Монте Карло
модул #19 Техники за оптимизация Преглед на техниките за оптимизация, включително градиентно спускане и генетични алгоритми
модул #20 Извличане на данни и бизнес разузнаване Въведение в извличане на данни и бизнес разузнаване, включително складиране на данни и OLAP
модул #21 Предсказуемо моделиране Въведение в предсказуемото моделиране, включително логистична регресия и дървета на решения
модул #22 Текстов анализ Въведение в текстовия анализ, включително анализ на настроението и моделиране на теми
модул #23 Количествени методи във финансите Приложения на количествени методи във финансите, включително анализ на риска и оптимизация на портфейла
модул #24 Количествени методи в маркетинга Приложения на количествени методи в маркетинга, включително моделиране на маркетингов микс и сегментиране на клиенти
модул #25 Обобщение на курса и заключение Планиране на следващите стъпки в количествените методи за бизнес кариера
Готови ли сте да научите, споделяте и се състезавате?
