Belirsizlikte stratejik derinlikle karar al
Temel çerçevelerin ötesine geçip belirsizlik ve rekabet altında derin kararlar üreten ileri eğitim: oyun teorisi ve rakip analizi, karar ağaçları ve beklenen değer, bilginin değeri, Bayesçi güncelleme, gerçek opsiyonlar, Monte Carlo risk modelleme ve ileri se…
İleri stratejik modeller ve derin analitik karar yöntemleri
Bu ileri seviye eğitim, temel çerçevelerin ötesine geçerek belirsizlik ve rekabet altında derin analitik kararlar üretmeyi öğretir. Oyun teorisi ve rakip davranışı, gerçek opsiyonlar (real options) ve esneklik değerlemesi, karar ağaçları ve beklenen değer, Bayesçi güncelleme ile inanç revizyonu, Monte Carlo ile risk modelleme, ileri senaryo planlaması ve pre-mortem gibi teknikler işlenir. Katılımcı, çok katmanlı belirsizlik altında yapılandırılmış, nicel desteklenen stratejik kararlar verir.
3 Gün. Her gün dört modül; katılımcılar oyun teorisinden Bayesçi karar ve risk modellemeye ilerler.
İleri Seviye — İleri stratejik modeller ve analitik derinlikle karmaşık belirsizlikte karar.
Katılımcılar karar ağaçları ve Monte Carlo ile gerçek stratejik vakaları modelleyerek öğrenir.
Oyun teorisiyle rakip davranışını hesaba katan kararlar verirsiniz.
Monte Carlo ve karar ağaçlarıyla riski nicel değerlendirirsiniz.
Gerçek opsiyonlarla ertelemenin ve esnekliğin değerini ölçersiniz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
SWOT gibi temel stratejik çerçevelere aşinalık gerekir.
Olasılık ve beklenen değer kavramlarına aşinalık faydalıdır.
Belirsizlik içeren karar süreçlerine maruziyet yararlıdır.
Excel ya da basit modelleme aracı erişimi alıştırmaları güçlendirir.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Rakip davranışını oyun teorisiyle analiz edersiniz.
Beklenen değerle karar ağaçları çözersiniz.
Ek bilginin değerini (EVPI) hesaplarsınız.
İnançları Bayes ile güncelleyip karara yansıtırsınız.
Esneklik ve ertelemenin değerini ölçersiniz.
Riski simülasyonla nicel değerlendirirsiniz.
İleri senaryo planlamasıyla dayanıklı strateji kurarsınız.
Pre-mortem ve önyargı denetimiyle kararı güçlendirirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
Spotfire eğitimi: veri bağlama, Information Link, custom expression ve OVER, IronPython betikleme, TERR ile tahmin/kümeleme ve Spotfire Server'da yayınlama.
Detayları Gör →
R ile zaman serisi analizi eğitimi: ts/xts nesneleri, STL ayrıştırma, ADF/KPSS durağanlık, ACF/PACF, ARIMA/SARIMA modelleme ve artık tanılaması.
Detayları Gör →
R ile tahminleme eğitimi: ETS, ARIMA/ARIMAX, TBATS, Prophet, hiyerarşik uzlaştırma, backtesting ve MASE/çapraz doğrulama ile doğruluk değerlendirmesi.
Detayları Gör →
Zaman serisi modelleme eğitimi: bileşenler, ARIMA ve üssel düzgünleştirme, lag/pencere özellikleriyle ML modelleri, zaman temelli doğrulama ve MASE.
Detayları Gör →
Veri dönüştürme eğitimi: biçim/şekil değişimi, zenginleştirme, şema doğrulama, mutabakat ve idempotent tekrarlanabilir dönüşüm boru hatları. SQL ve Python ile.
Detayları Gör →