Код: 364497

Назва:

Big Data та штучний інтелект в бізнесі

Анотація: Курс присвячений опануванню інструментів Big Data та штучного інтелекту, а також вивченню можливостей їх практичного застосування в економіці та бізнесі. У межах курсу розглядатимуться підходи до аналізу даних, використання сучасних аналітичних інструментів і генеративних моделей для підтримки економічних, управлінських і маркетингових рішень. Курс спрямований на розвиток уміння працювати з даними, інтерпретувати результати аналізу та приймати обґрунтовані рішення в умовах невизначеності. Особливу увагу буде приділено тому, як аналітика даних і технології штучного інтелекту допомагають підвищувати ефективність економічної діяльності та бізнес-процесів, краще розуміти поведінку споживачів і знаходити рішення для складних практичних завдань. З огляду на стрімкий розвиток індустрії Data Analytics і штучного інтелекту, курс також формує компетентності, що є затребуваними на сучасному ринку праці та відкривають можливості для професійного розвитку у сферах економічного аналізу та бізнес-аналітики

Тип дисципліни: вибіркова

Рік навчання: 3

Семестр: осінній

Кількість кредитів: 4

Форма контролю: залік

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

Результати навчання: ПРН6. Виявляти навички пошуку, збирання та аналізу інформації, розрахунку показників для обґрунтування управлінських рішень
ПРН18. Визначати та класифікувати мету заходів (інновацій), виявляти зовнішні та внутрішні чинники, що сприяють або суперечать її досягненню, обрати методи, форми, засоби досягнення мети, прогнозувати міру досягнення мети заходів (інновацій)
ПРН19. Визначати заходи, що можуть забезпечити поліпшення результатів діяльності
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

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