Obsah kurzu Data Science zahrnuje komplexní osnovy, které jsou navrženy na základě toho, co většina průmyslových odvětví požaduje od odborníků na datovou vědu. Sylabus datové vědy je vhodný pro začátečníky, pracující profesionály nebo někoho, kdo chce začít kariéru v datové vědě.
Kurz obsahuje šest klíčových modulů, které jsou dále rozděleny do devíti lekcí. Tyto lekce pokrývají širokou škálu témat - programovací jazyk, statistické nástroje, algoritmy a strojové učení.
Modul 1: Python
Modul 2: R
Modul 3: Statistika
Modul 4: Inferenční statistika
Modul 5: Regrese a anova
Modul 6: Průzkumná analýza dat
Modul 7: Supervised machine learning
Modul 8: Tableau
Modul 9: Strojové učení v cloudu
Úvod do krizového řízení
Globální, regionální a místní trendy v oblasti krizí
Hodnocení rizik a krizí a jejich zmírňování
Regulace krizového řízení a požadavky na zveřejňování informací
Navrhování strategií krizového řízení
Praktické semináře a případové studie
Úvodní školení, školení a rozvoj zaměstnanců
Motivace jako obecný faktor rozvoje lidských zdrojů
Učení jednotlivců a organizací
Řízení výkonnosti týmů
Systém uznávání a odměňování
Řízení různých typů osobností
Úvod do řízení rizik
Řízení rizik
Hodnocení rizik
Reakce na rizika
Kultura rizik
Řízení rizik
Zajištění rizik
Základní koncepty strategického řízení
Základní principy strategického řízení
Školy strategie
Úrovně strategie
Techniky a analýzy strategického řízení
Srovnání trhu - Benchmarking
Implementace strategie
Strategické zpravodajství v globálním a mezinárodním měřítku
Strategické řízení a správa (veřejný sektor)
Co je to společenská odpovědnost?
Význam společenské odpovědnosti firem
Správa a řízení společností a společenská odpovědnost firem
CSR pro vedoucí pracovníky
Aplikace CSR
Aktivizace CSR
Hodnocení CSR
Interní normy pro CSR
CSR v globálním kontextu
CSR pro neziskové organizace (NFP) a nevládní organizace (NGO)
Principy řízení
Procesy řízení
Manažerská praxe
Leadership
Řízení změn a jejich zavádění
