Семинары и курсы по общему менеджменту

Программа курса представляет собой модель повышения эффективности работы структурного подразделения компании в результате создания единого стандарта управления и подготовки линейных руководителей по вопросам организационного развития, оперативного управления, бизнес-планирования, экономической эффективности подразделения, оценки и мотивирования подчиненных. Отдельное внимание уделяется вопросам построения работоспособной команды.

В рамках курса – практикума разбираются приемы работы в Microsoft Excel продвинутого уровня сложности. Разбираются возможности практического применения продвинутых функций Excel, динамических диаграмм и отчетов, инструментов автоматизации, особенности работы с макросами и с Power Pivot. Приобретенные навыки позволят повысить производительность труда сотрудников компании, автоматизировать необходимые рабочие процессы.

На курсе слушатели узнают, как получать максимальную отдачу от людей, как развивать их, и за счет чего можно удержать, как грамотно формировать команду и ставить задачи с учетом психологических особенностей сотрудников, как мотивировать подчиненных на продуктивную работу и достижение целей компании. Практическая психология для повышения эффективности и качества работы в системе управления.

Стремительное проникновение моделей искусственного интеллекта во многие сферы экономики несет в себе как возможности для развития компании, так и серьезные угрозы в случае неправильного их использования. В рамках курса – практикума разбираются особенности и возможности применения разных видов машинного обучения для анализа данных и прогнозирования, с учетом потенциальных угроз и возможностей. Слушатели научатся выбирать подходящие под свои задачи модели машинного обучения, готовить данные для обучения моделей, оценивать результаты.

В рамках практикума разбираются особенности и возможности применения разных видов машинного обучения для анализа данных и прогнозирования, с учетом потенциальных угроз и возможностей. Слушатели отработают на практике этапы построения модели машинного обучения от подготовки данных для обучения моделей до оценки результатов.