Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
18
Август

Data Management

2024/2025
Учебный год
ENG
Обучение ведется на английском языке
3
Кредиты
Статус:
Курс обязательный
Когда читается:
1-й курс, 4 модуль

Преподаватели


Асеева Полина Викторовна


Кривошапкина Айталина Сергеевна

Course Syllabus

Abstract

This course equipes learners with the strategic mindset and technical skills needed to manage data effectively and extract actionable insights. Students will explore the principles, frameworks, and regulations shaping modern data management (e.g., DAMA-DMBOK) while gaining hands-on experience with real-world data analysis. Students will learn the topic through case studies and collaborative projects.
Learning Objectives

Learning Objectives

  • · Explain the principles, frameworks, and importance of data management in companies · Identify key roles, policies, and standards · Evaluate data quality dimensions (accuracy, completeness, consistency) and their · Clean, transform, and prepare raw datasets for analysis · Perform exploratory data analysis with visualization tool PIX BI · Apply descriptive and diagnostic analytics to uncover trends and root causes · Communicate insights effectively through dashboards and reports
Expected Learning Outcomes

Expected Learning Outcomes

  • articulate the value of data management in a company, understand analytical methods
  • design a basic governance framework (e.g., roles, data classification)
  • create visualizations to identify patterns and outliers
  • analyze a real-world dataset, resent findings in a business context, propose governance improvements based on analytical discoveries
Course Contents

Course Contents

  • 1. Introduction to Data Management & Analysis
  • 2. Data Management Principles
  • 3. Exploratory Data Analysis & Visualization
  • 4. Case Studies
Assessment Elements

Assessment Elements

  • non-blocking Quizz
  • non-blocking Quizz 2
  • non-blocking Final project
Interim Assessment

Interim Assessment

  • 2024/2025 4th module
    0.5 * Final project + 0.25 * Quizz + 0.25 * Quizz 2
Bibliography

Bibliography

Recommended Core Bibliography

  • DAMA-DMBOK: свод знаний по управлению данными, , 2023

Recommended Additional Bibliography

  • Yau N. Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. - John Wiley & Sons, 2011.

Authors

  • BRODSKAYA NATALYA NIKOLAEVNA