Код: 345745

Назва:

Big Data та штучний інтелект в бізнесі

Анотація: Курс "Big Data та штучний інтелект в бізнесі" є вибірковою, професійно-орієнтованою дисципліною для опанування знань та навичок з фахової підготовки магістрантів у галузях 05 Соціальні та поведінкові науки та 07 Менеджмент і адміністрування. Курс присвячений ефективному впровадженню технологій штучного інтелекту в бізнесі з прикладами використання генеративних моделей та інструментів аналізу даних. Курс розвиває здатність приймати обґрунтованіобгрунтовані рішення. Аналітики даних допомагають компаніям використовувати дані для прийняття обґрунтованихобгрунтованих рішень, що збільшує ефективність бізнесу і допомагає уникнути помилок. Також курс виховує в слухачах творчий підхід до розв'язання проблем. Аналітика даних вимагає творчого мислення та здатності знаходити рішення для складних завдань. Це робить професію захопливою та викликаючою. Зростаючий ринок праці: Індустрія Data Analytics та штучного інтелекту швидко розвивається, і існують численні вакансії для професіоналів у цій галузі. Це створює можливості для здобуття роботи та зростання у кар'єрі. Збільшення заробітної плати: Аналітики даних, завдяки своїм унікальним навичкам, можуть очікувати високих заробітних плат та бонусів

Тип дисципліни: вибіркова

Рік навчання: 2

Семестр: осінній

Кількість кредитів: 4

Викладач(і): Д'яченко Ю.Ю., д.е.н., проф., Тимкович В.В., старший викладач

Результати навчання: ПРН4. Збирати та аналізувати необхідну інформацію, розраховувати економічні та маркетингові показники, обґрунтовувати управлінські рішення на основі використання необхідного аналітичного й методичного інструментарію.
ПРН7. Використовувати сучасні цифрові інформаційні та комунікаційні технології, а також програмні продукти, необхідні для належного провадження маркетингової діяльності та практичного застосування маркетингового інструментарію. Аналізувати великі не структуровані масиви даних (Big data).
ПРН8. Застосовувати інноваційні підходи щодо провадження маркетингової діяльності ринкового суб'єкта, гнучко адаптуватися до змін маркетингового середовища.

Спосіб навчання: аудиторне

Необхідні обовязкові попередні й супутні модулі: немає

Зміст дисципліни: Тема 1. Поняття Біг Дата та SQL, як основа структурування та налізу даних. Тема 2. Використання аналітичних існтрументів на прикладі Google Spreadsheets Тема 3. KPI та Статистики з аналізом трендів для прктичного використання в управлінні бізнесом Тема 4. Огляд використання біг дата аналізу в управлінні продуктами та маркетингом Тема 5. Використання біг дата аналізу на прикладі сучасної ERP-CRM системи Тема 6. Штучний інтелект як нова технологія загального призначення Тема 7. Економічні зміни внаслідок широкого використання штучного інтелекту Тема 8. Прийняття рішень в людино-машинних системах Тема 9. Впровадження систем штучного інтелекту у бізнесі та організаціях Тема 10. Регулювання та етичні питання використання штучного інтелекту


Рекомендована література: 1. Ajay Agrawal, Joshua Gans, and Avi Goldfarb, (2022). Power and Prediction: The Disruptive Economics of Artificial Intelligence, HBR Press, summary: https://hbr.org/2022/11/from-prediction-to-transformation
2. Artificial intelligence (AI) act, (2024). https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2024/05/21/artificial-intelligence-ai-act-council-gives-final-green-light-to-the-first-worldwide-rules-on-ai/
3. Generative AI, (2023). Rathenau Instituut, https://www.rathenau.nl/sites/default/files/2024-03/Scan_Generative_AI_Rathenau_Instituut.pdf
4. Бостром Н. Суперінтелект. Стратегії і небезпеки розвитку розумних машин. - К.: Наш Формат, 2020.
5. Девенпорт Т., Корбі Дж. Вакансія: людина. Як не залишитися без роботи в добу штучного інтелекту. - К.: Наш формат, 2018.
6. Краковецький О. ChatGPT, DALL-E, Midjourney: Як генеративний штучний інтелект змінює світ. - К.: ArtHuss, 2024
7. Расселл С. Сумісний з людиною. Штучний інтелект і проблема контролю. - К.: Bookchef, 2020.
8. Великі перспективи індустрії Big Data. Український суперкомп'ютерний інтернет-дайджест. 19 лютого 2013. Архів оригіналу за 24 жовтня 2016. Процитовано 23 жовтня 2016.
9. Clifford Lynch (2008). Big data: How do your data grow?. Nature. 455 (7209). doi:10.1038/455028a. Архів оригіналу за 5 вересня 2011. Процитовано 23 жовтня 2016.
10. Gartner's Top 10 IT challenges include exiting baby boomers, Big Data. Computerworld (eng) . 18 жовтня 2011. Архів оригіналу за 24 жовтня 2016. Процитовано 23 жовтня 2016.
11. Шельпук, Євген (18 лютого 2016). Маленька історія великих даних. The Ukrainians. Архів оригіналу за 19 жовтня 2016. Процитовано 23 жовтня 2016.
12. а б в Золотніков, Ярослав; Бондарев, Олексій (6 січня 2016). Друга нафта. В Україні з'явиться онлайн-курс з Big data - найбільш затребуваної в світі IT-професії. Новое Время. Архів оригіналу за 24 жовтня 2016. Процитовано 23 жовтня 2016.
13. Обробка та аналіз великих даних. Prometheus. Архів оригіналу за 17 грудня 2018. Процитовано 17 грудня 2018.
14. Бродецький, Андрій (31 жовтня 2013). Як Foursquare допомагає планувати міста. КПІшник. Архів оригіналу за 13 червня 2016. Процитовано 24 жовтня 2016.
15. а б Сабініч Андрій (7 листопада 2018). Як Big Data допомагають сучасній медицині?. Tokar.ua. Архів оригіналу за 16 листопада 2018. Процитовано 16 листопада 2018.
16. Turow, Joseph; Couldry, Nick (1 квітня 2018). Media as Data Extraction: Towards a New Map of a Transformed Communications Field. Journal of Communication. Т. 68, № 2. с. 415-423. doi:10.1093/joc/jqx011. ISSN 0021-9916. Процитовано 25 жовтня 2022.



Форми та методи навчання: лекції, семінари, самостійна робота

Методи й критерії оцінювання: Рейтингове оцінювання за 100-бальною системою: поточний контроль - 70 балів; підсумковий контроль залік - 30 балів

Мова навчання: українська