модуль #1 Введение в количественные методы Обзор количественных методов, их значение в принятии деловых решений и цели курса
модуль #2 Описательная статистика Меры центральной тенденции, изменчивости и визуализация данных
модуль #3 Теория вероятностей Основные понятия вероятности, условной вероятности и теоремы Байеса
модуль #4 Случайные величины и распределения Дискретные и непрерывные случайные величины, распределения вероятностей и ожидаемое значение
модуль #5 Выборка и выборочные распределения Типы методов выборки, выборочные распределения и центральная предельная теорема
модуль #6 Доверительные интервалы Построение и интерпретация доверительных интервалов для средних значений и пропорций генеральной совокупности
модуль #7 Проверка гипотез Основные понятия проверки гипотез, тестовой статистики и p-значений
модуль #8 Проверка гипотез на одной выборке Проверка гипотез о средних значениях и пропорциях генеральной совокупности с использованием одновыборочной тесты
модуль #9 Проверка гипотез с двумя выборками Проверка гипотез о разнице между двумя средними значениями и пропорциями популяций
модуль #10 Дисперсионный анализ и регрессионный анализ Введение в дисперсионный анализ и регрессионный анализ, включая простую и множественную регрессию
модуль #11 Построение и проверка моделей Построение, проверка и диагностика моделей в регрессионном анализе
модуль #12 Анализ временных рядов Введение в анализ временных рядов, включая анализ тенденций и сезонности
модуль #13 Методы прогнозирования Обзор методов прогнозирования, включая скользящие средние, экспоненциальное сглаживание и модели ARIMA
модуль #14 Линейное программирование Введение в линейное программирование, включая графический метод и симплекс-метод
модуль #15 Целочисленное программирование Введение в целочисленное программирование, включая двоичное целочисленное программирование и метод ветвей и границ
модуль #16 Динамическое программирование Введение в динамическое программирование, включая приложения в операциях исследование
модуль #17 Анализ решений Введение в анализ решений, включая деревья решений и анализ чувствительности
модуль #18 Имитационное моделирование Введение в имитационное моделирование, включая дискретно-событийное моделирование и моделирование Монте-Карло
модуль #19 Методы оптимизации Обзор методов оптимизации, включая градиентный спуск и генетические алгоритмы
модуль #20 Интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитика Введение в интеллектуальный анализ данных и бизнес-аналитику, включая хранилища данных и OLAP
модуль #21 Прогностическое моделирование Введение в прогностическое моделирование, включая логистическую регрессию и деревья решений
модуль #22 Текстовая аналитика Введение в текстовую аналитику, включая анализ настроений и тематическое моделирование
модуль #23 Количественные методы в финансах Применение количественных методов в финансах, включая анализ рисков и оптимизацию портфеля
модуль #24 Количественные методы в маркетинге Применение количественных методов в маркетинге, включая моделирование маркетинг-микса и сегментацию клиентов
модуль #25 Подведение итогов и заключение курса Планирование следующих шагов в области количественных методов в бизнес-карьере
