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    University of Minnesota
    Fortgeschrittene Modelle für die Entscheidungsfindung
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    University of Minnesota

    Fortgeschrittene Modelle für die Entscheidungsfindung

    Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Analytik für die Entscheidungsfindung

    Soumya Sen

    Dozent: Soumya Sen

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    In diesem Kurs gibt es 4 Module

    Unternehmensanalysten müssen in der Lage sein, optimale Lösungen für Probleme vorzuschreiben. Analytikkurse konzentrieren sich jedoch oft auf die Ausbildung von Studenten in der Datenanalyse und -visualisierung und nicht so sehr darauf, ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, wie sie die verfügbaren Daten mit dem richtigen mathematischen Modell kombinieren können, um eine Lösung zu formulieren. Dieser Kurs wurde entwickelt, um Daten und Modelle mit realen Entscheidungsszenarien in der Fertigung, der Lieferkette, dem Finanzwesen, der Personalverwaltung usw. zu verbinden. Insbesondere verstehen wir, wie lineare Optimierung - eine präskriptive Analysemethode - verwendet werden kann, um Entscheidungsprobleme zu formulieren und datenbasierte optimale Lösungen zu finden. Im Laufe dieses Kurses werden wir an angewandten Problemen in verschiedenen Branchen arbeiten, wie z.B.: (a) Finanzentscheidungen: Wie sollte ein Investmentmanager ein optimales Portfolio erstellen, das die Nettoerträge maximiert und gleichzeitig nicht zu viele Risiken bei verschiedenen Investitionen eingeht? (b) Produktionsentscheidungen: Was wäre angesichts der prognostizierten Nachfrage, des Angebots an Rohstoffen und der Transportkosten die optimale Menge an Produkten, die an verschiedenen Standorten hergestellt werden sollte? (c) Personalentscheidungen: Wie viele Mitarbeiter müssen über einen Planungshorizont eingestellt oder entlassen werden, um die Kosten zu minimieren und gleichzeitig die betrieblichen Anforderungen eines Unternehmens zu erfüllen? (c) Produktion: Welches wäre der gewinnmaximierende Produktmix, der angesichts der Verfügbarkeit von Rohstoffen und der Kundennachfrage produziert werden sollte? Wir lernen, wie man diese Probleme als mathematische Modelle formuliert und sie mit Hilfe von Excel-Tabellen löst.

    In diesem Modul werden wir uns Beispiele ansehen, die die Anwendung der linearen Optimierung im Finanzwesen veranschaulichen. Insbesondere werden wir lernen, Probleme bei der Optimierung von Investitionsportfolios und dem Management von mehrperiodigen Cashflows zu formulieren.

    Das ist alles enthalten

    14 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

    14 Videos•Insgesamt 110 Minuten
    • "Überblick über die Spezialisierung "Analytik für die Entscheidungsfindung•8 Minuten•Modulvorschau
    • Treffen Sie Ihren Ausbilder: Soumya Sen•8 Minuten
    • "Fortgeschrittene Optimierung für die Entscheidungsfindung" Kursübersicht•9 Minuten
    • Modul 1 Überblick: LPs für Finanzentscheidungen•1 Minute
    • Ein Problem der Investitionsentscheidung•5 Minuten
    • Formulierung eines Investitionsoptimierungsproblems•9 Minuten
    • Eingabe des Investitionsoptimierungsproblems in Excel•12 Minuten
    • Finden Sie die optimale Anlagestrategie•7 Minuten
    • Verstehen der Auswirkungen von Parameteränderungen•11 Minuten
    • Ein mehrperiodiges Cash Flow Entscheidungsproblem•5 Minuten
    • Formulierung eines Cashflow-Optimierungsproblems Teil 1•5 Minuten
    • Formulierung eines Cash Flow Optimierungsproblems Teil 2•8 Minuten
    • Eingabe des Cashflow-Optimierungsproblems in Excel•10 Minuten
    • Finden Sie den optimalen Cash Flow•5 Minuten
    1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
    • Anwendungen der linearen Optimierung•10 Minuten
    2 Aufgaben•Insgesamt 120 Minuten
    • Modul 1 Praxisübung: Entscheidung über Bankinvestitionen•60 Minuten
    • Modul 1 Benotete Übung: Entscheidung über ein Bankdarlehen•60 Minuten

    Dieses Modul untersucht den Einsatz der linearen Optimierung bei Entscheidungen in der Lieferkette, insbesondere im Zusammenhang mit Bestandstransport- oder Logistikproblemen sowie im Produktions- und Bestandsmanagement.

    Das ist alles enthalten

    10 Videos2 Aufgaben

    10 Videos•Insgesamt 52 Minuten
    • Modul 2 Überblick: LP für Lieferkettenentscheidungen•2 Minuten•Modulvorschau
    • Ein Entscheidungsproblem im Transportwesen•3 Minuten
    • Formulierung eines Transportproblems Teil 1•7 Minuten
    • Formulierung eines Transportproblems Teil 2•5 Minuten
    • Eingabe des Transportproblems in Excel•5 Minuten
    • Die Lösung des Transportproblems•3 Minuten
    • Modell für Produktions- und Lagerbestandsentscheidungsprobleme•5 Minuten
    • Formulierung eines Inventarplanungsproblems Teil 1•8 Minuten
    • Formulierung einer Inventarplanung Teil 2•4 Minuten
    • Eingabe der Inventarplanung in Excel•5 Minuten
    2 Aufgaben•Insgesamt 120 Minuten
    • Modul 2 Praxisübung: Armee Transport Entscheidung•60 Minuten
    • Modul 2 Benotete Übung: Eine Entscheidung in der Automobilproduktion•60 Minuten

    In diesem Modul wird untersucht, wie Personalmanager die Optimierung als präskriptives Analysewerkzeug für die Planung von Personaleinsatzplänen, die Raumzuweisung und die Verwaltung des Personalbestands nutzen können.

    Das ist alles enthalten

    11 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

    11 Videos•Insgesamt 67 Minuten
    • Modul 3 Überblick: LP für Personalentscheidungen•2 Minuten•Modulvorschau
    • Der Modellaufbau für das Entscheidungsproblem der Personalbesetzung•1 Minute
    • Formulierung eines Personalentscheidungsproblems Teil 1•5 Minuten
    • Formulierung eines Personalentscheidungsproblems Teil 2•7 Minuten
    • Eingabe des Problems in Excel•5 Minuten
    • Lösung des Personalentscheidungsproblems in Excel•7 Minuten
    • Das Problem der Inventarplanung lösen•9 Minuten
    • Der Modellaufbau für Entscheidungen über die Bürozuweisung•3 Minuten
    • Formulierung des Entscheidungsproblems der Bürozuweisung•10 Minuten
    • Eingabe des Office-Zuordnungsproblems in Excel•6 Minuten
    • Lösen des Entscheidungsproblems der Bürozuweisung•6 Minuten
    1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
    • Warum präskriptive Analysen und Entscheidungsoptimierung so wichtig sind (IBM)•10 Minuten
    2 Aufgaben•Insgesamt 120 Minuten
    • Modul 3 Praxisübung: Personalentscheidung in einem Vergnügungspark•60 Minuten
    • Modul 3 Benotete Übung: Eine Entscheidung zur Personalbesetzung bei einer Fluggesellschaft•60 Minuten

    Die lineare Optimierung spielt eine wichtige Rolle bei der Entscheidungsfindung im Fertigungssektor. In diesem Modul wird untersucht, wie die Optimierung eingesetzt werden kann, um Entscheidungen über den Produktmix und Mischungen vorzuschreiben.

    Das ist alles enthalten

    11 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

    11 Videos•Insgesamt 55 Minuten
    • Modul 4 Überblick: LP für Produktionsentscheidungen•1 Minute•Modulvorschau
    • Der Modellaufbau für ein Produktmixproblem•4 Minuten
    • Formulierung eines Produktmix-Optimierungsproblems•11 Minuten
    • Einrichten des Produktmix-Problems in Excel•6 Minuten
    • Lösen des Produktmix-Optimierungsproblems•6 Minuten
    • Der Modellaufbau für ein Mischungsoptimierungsproblem•4 Minuten
    • Formulierung eines Mischungsoptimierungsproblems•7 Minuten
    • Einrichten des Problems der Mischungsentscheidung in Excel•4 Minuten
    • Lösen des Optimierungsproblems der Mischung•4 Minuten
    • Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Kurses "Fortgeschrittene Modelle für die Entscheidungsfindung"•2 Minuten
    • Carlson Hochschule für Management: Master of Science-Programm in Unternehmensanalyse (MSBA)•2 Minuten
    3 Lektüren•Insgesamt 30 Minuten
    • Analytik-Trends 2021 und darüber hinaus•10 Minuten
    • Carlson Hochschule für Management: MSBA Programm Website•10 Minuten
    • Forschungszentrum für Management-Informationssysteme (MIS)•10 Minuten
    2 Aufgaben•Insgesamt 120 Minuten
    • Modul 4 Praxisübung: Die Entscheidung eines Pharmaunternehmens•60 Minuten
    • Modul 4 Benotete Übung: Produktmix-Entscheidungen in der Elektronik•60 Minuten
    1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
    • Lineare Optimierung zur Verbesserung des Arbeitsplatzes•10 Minuten

    Dozent

    Lehrkraftbewertungen

    Lehrkraftbewertungen

    Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.

    4.9 (10 Bewertungen)
    Soumya Sen
    Soumya Sen
    University of Minnesota
    7 Kurse•43.323 Lernende

    von

    University of Minnesota

    von

    University of Minnesota

    Die University of Minnesota gehört zu den größten öffentlichen Forschungsuniversitäten des Landes und bietet Studenten, Absolventen und Berufstätigen eine Vielzahl von Möglichkeiten für Studium und Forschung. Mitten in einer der lebendigsten und vielfältigsten Metropolen des Landes gelegen, profitieren die Studenten auf dem Campus in Minneapolis und St. Paul von umfangreichen Partnerschaften mit weltbekannten Gesundheitszentren, internationalen Unternehmen, Regierungsbehörden sowie Kunst-, Non-Profit- und öffentlichen Dienstleistungsorganisationen.

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    Bewertungen von Lernenden

    4.8

    52 Bewertungen

    • 5 stars

      80,76 %

    • 4 stars

      19,23 %

    • 3 stars

      0 %

    • 2 stars

      0 %

    • 1 star

      0 %

    Zeigt 3 von 52 an

    N
    NR
    5

    Geprüft am 19. Sep. 2021

    The concepts are explained well. The lectures are very detail oriented. I just wish there were more examples to follow.

    C
    CL
    5

    Geprüft am 19. Mai 2021

    Really enjoyed the lesson. Learned application of optimization analytics in various setting.

    J
    JH
    5

    Geprüft am 3. Juni 2021

    All of the courses in this series are very practical based and give a lot of practice in using the tools.

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