Prozkoumej základní principy rozhodovací vědy a její význam v moderním podnikání. Vybuduj si pevné základy v technikách modelování rozhodnutí, strategiích pro vymezení problémů a etických aspektech rozhodování na základě dat.

Úvod do decision science

Deskriptivní versus preskriptivní analytika

Běžná kognitivní zkreslení v rozhodovací vědě

Seřazení kroků rozhodovacího procesu

Úvod do rozhodování

Techniky rozhodování

Rámce pro rozhodování

Formulace problému a jeho vymezení

Projektové zainteresované strany

Kontext obchodního problému

Techniky vymezení problému

Etické aspekty rozhodování

Odhalování selhání spravedlnosti

Etika v rozhodovací vědě

Základy rozhodovací vědy

Získej praktické dovednosti pro efektivní realizaci projektů rozhodovací vědy. Naučíš se definovat kritéria úspěchu, vyhodnocovat zdroje dat, provádět kontroly kvality, vybírat relevantní funkce, stanovovat priority modelů a budovat kulturu rozhodování na základě dat ve své organizaci.

Definování úspěchu

Minimum Viable Product

Databáze a kontrola kvality

Lokalita, lokalita… databáze?

Která data jsou k užitku?

Prioritizace modelů

Nejdřív základ, pak brilantnost

Uprav data, zlepši model

Sledování výkonu

Párování metrik

Od metrik k poznatkům

Efektivní rozhodovací věda

Objevuj různorodé aplikace rozhodovací vědy napříč odvětvími, jako je marketing, finance nebo provoz. Zvládneš efektivní komunikační strategie pro prezentaci datových výsledků stakeholderům a naučíš se budovat shodu kolem rozhodnutí podložených daty. Prozkoumej také budoucí trendy a novinky v tomto oboru.

Decision science v praxi

Co patří do decision science?

Šest kroků

Správné vymezení projektu

Komunikace datových poznatků

Úspěšný storytelling

Možnosti

Techničtí specialisté

Vedoucí pracovníci

Provozní zaměstnanci

Mluv jejich jazykem

Budování kultury založené na datech

Test kultury

Pět kroků

Krok za krokem

Budoucnost rozhodovací vědy

Krok vpřed, nebo pozadu?

AI v rozhodování

Integrace behaviorální ekonomie

Analytika velkých dat

Nové hranice

Shrnutí

Rozhodovací věda v praxi

Pracuješ v oblasti datové vědy a chceš skutečně ovlivňovat obchodní rozhodnutí? Tento kurz ti s tím pomůže!
<br><br>
Naučíš se propojovat data se strategickými cíli prostřednictvím klíčových konceptů a frameworků rozhodovací vědy. Získáš dovednosti potřebné k efektivnímu řešení problémů, přesvědčivé prezentaci výsledků a budování kultury rozhodování na základě dat ve své organizaci.

<h2>Naučte se základy rozhodovací vědy!</h2>
<p>Ponořte se do základů rozhodovací vědy a prozkoumejte její klíčové principy, metodiky a reálné aplikace. Rozvinete si pevné porozumění modelování rozhodování, rámování problémů a etickým aspektům spojeným s rozhodováním založeným na datech.</p>

<h2>Implementujte jako profesionál</h2>
<p>Zjistíte, jak efektivně realizovat projekty v oblasti decision science, od definování jasných kritérií úspěchu až po budování datově řízené kultury ve vaší organizaci. Další kapitola vás vybaví praktickými technikami pro posouzení datových zdrojů, kontrolu kvality, výběr příznaků a prioritizaci modelů.</p>

<h2>Ovládněte aplikace rozhodovací vědy</h2>
<p>Rozšiřte své znalosti zkoumáním rozmanitých aplikací rozhodovací vědy v různých odvětvích, včetně marketingu, financí a provozu. Budete procvičovat a rozvíjet efektivní komunikační strategie, abyste dokázali prezentovat poznatky založené na datech zainteresovaným stranám a budovat shodu kolem rozhodnutí podložených daty.</p>

<h2>Prozkoumejte budoucí trendy</h2>
<p>Zůstaňte o krok napřed díky zkoumání nových trendů a pokroků v oblasti rozhodovací vědy. Získáte cenné poznatky o integraci umělé inteligence (AI) do rozhodování, síle analýzy velkých dat a vyvíjející se roli rozhodování s lidským zapojením.</p>


Posilte své dovednosti v rozhodování návrhem datových rámců a implementací efektivních řešení.

Demystifikace rozhodovací vědy

Zpevněte své dovednosti v decision science návrhem datově podložených frameworků a implementací efektivních řešení. 

Banka využívá AI algoritmy k optimalizaci cenových strategií pro půjčky tak, aby vyvážila konkurenceschopnost a ziskovost

Farmaceutická společnost využívá AI k analýze dat z klinických studií a k efektivnějšímu odhalování potenciálních vedlejších účinků nových léků

Principy averze ke ztrátě jsou aplikovány v plánech penzijního spoření – zaměstnanci jsou motivováni k příspěvkům tím, že vynechané platby jsou rámovány jako potenciální ztráty

Zákaznické průzkumy jsou navrženy tak, aby minimalizovaly zkreslení a zachytily přesnější odpovědi týkající se spokojenosti

Analýza sentimentu na sociálních sítích slouží k pochopení reakcí na uvedení nového produktu banky na trh

Národní zdravotnický dataset slouží k odhalování vzorců v progresi nemocí u milionů pacientů

Nové hranice

Demystifikace rozhodovací vědy

Interaktivní praktické cvičení