Hägusate andmete analüüs majanduses ja ärijuhtimises

Programm pakub põhjalikku ülevaadet meetoditest, tarkvarast ja praktilistest rakendustest seesuguste andmete analüüsiks. Julgustame õppijaid kasutama programmis oma andmestikke, mida juhendaja aitab praktilise projektina analüüsida programmi käigus.

Programm sobib analüütikutele, konsultantidele, analüüsitehnikate valdamist vajavatele ametnikele (nt avaliku sektori teemajuhid), magistrandidele, kellel peab eelnevalt olema saavutatud bakalaureusekraad või sellele vastav haridustase, doktorantidele. Eelnevate statistika- või ökonomeetriateadmiste olemasolu ei ole nõutav.

Vastuvõtu aluseks on bakalaureusekraad või sellele vastav haridustase ning motivatsioonikirja esitamine.

Lühikese motivatsioonikirja palume sisestada palume sisestada kursusele registreerumisel väljale "täiendav info või küsimused seoses koolitusel osalemisega". Palume tuua seal välja oma hariduslik ja tööalane taust ning lühike põhjendus, miks soovite programmis osaleda.

Kui olete eelnevad õpingud lõpetanud väljaspool Tartu Ülikooli, siis on vajalik esitada haridust tõendav dokument. Haridust tõendava dokumendi palume saata aadressil kersti.kurri@ut.ee kursusele registreerumise tähtajaks.

Loe rohkem Tartu Ülikooli mikrokraadide kohta SIIT.

See programm annab ülevaate hägusate andmete problemaatika teoreetilistest alustest ja praktikas rakendatud uutest meetoditest kaasaegse juhtimise, tootmise ja laiemate majandusprobleemide käsitlemisel. Häguste andmete modelleerimine on väga vajalik just praktilise lahendamise kontekstis nii majandusanalüüsi, turunduse, logistika, juhtimise valdkondades. Programmi eesmärk on vastavate analüüsiks kasutatavate tarkvarade võimaluste tutvustamine, et anda praktikutele ja üliõpilastele, sh magistrantidele ja doktorantidele võimalus õppida hägusate andmete hulgateooria põhitõdesid ja praktilisi oskusi hägusate andmete modelleerimise alal. Seega on peamised õpiväljundid programmi edukal läbimisel:

• Hägusandmete analüüsioskus praktiliste rakenduste väljatöötamiseks;
• Hägusloogika lähenemisviisidel põhinevate rakenduslike arvutiotsuste tegemise mudelite loomise oskused;
• Eritarkvara kasutamise oskused erinevate juhtimis-, turundus-, äri- ja majandusülesannete täitmisel.