Магістр бізнес-аналітики
Queen's University Belfast - Faculty of Arts, Humanities and Social Sciences
Ключова інформація
Розташування кампусу
Belfast, Великобританія
Лінгвістика
Англійська
Формат навчання
На кампусі
Тривалість
1 рік
Форма навчання
Денне навчання
Вартість навчання
GBP 23 100 / per year *
Кінець терміну надання заяв
інформація
Найраніша дата початку
Sep 2024
* Північна Ірландія, Республіка Ірландія, Англія, Шотландія або Уельс: £7470 | Інші та міжнародні ЄС: £21 500
Введення
Збільшення обсягу, різноманітності та швидкості даних створює можливості для підприємств покращувати процес прийняття рішень і розробляти нові продукти та послуги, що керуються даними. MSc Business Analytics була розроблена, щоб задовольнити попит на кваліфікованих фахівців, які володіють необхідним досвідом для реалізації наскрізних бізнес-аналітичних рішень і оснащені для використання даних для прийняття бізнес-рішень.
Програма побудована навколо трьох основних сфер, необхідних для досягнення успіху в аналітиці: бізнес-знання, статистика та обчислення. Це включає в себе модулі, які зосереджені на застосуванні аналітики в основних бізнес-функціях, таких як маркетинг і людські ресурси, а також модулі, зосереджені на розвитку та застосуванні технічних навичок, таких як передова аналітика та машинне навчання, управління даними та прийняття рішень на основі даних. Загалом студенти вивчатимуть вісім модулів на додаток до підготовки до курсу та остаточного проекту дисертації. Дисертаційний проект передбачає застосування бізнес-, технічних і статистичних навичок, набутих під час викладання модулів.
Програма включатиме в себе вступний курс, де передкурсова підготовка з ключових статистичних даних і навичок роботи з комп’ютером забезпечить студентам різних професій володіння необхідними навичками для проходження курсу.
Галузеві посилання
Розроблений співробітниками з галузевою та академічною освітою, курс адаптований до ключових навичок, необхідних для досягнення успіху в бізнес-аналітиці.
Розвиток кар'єри
Галузеві звіти свідчать про глобальну нестачу науковців із обробки даних. Студенти навчаться використовувати передові та галузеві стандартні інструменти та методи для розвитку кар'єри.
Галерея
Прийом
Навчальний план
Семестр 1
Статистика для бізнесу
Знання теорії та застосування ймовірностей і статистики є важливим компонентом бізнес-аналітики. Статистичні методи є частиною набору інструментів, необхідних для бізнес-аналітики, і є основою для більш складних тем, таких як машинне навчання та штучний інтелект.
У цьому модулі студенти зосередяться на описовій та логічній статистиці за допомогою мови програмування R. Це забезпечує необхідну статистичну основу для бізнес-аналітики, а також представляє R-програмування.
Теми можуть включати, але не обмежуються:
- Описова статистика
- Кореляція
- Ймовірність
- Розподіл
- Перевірка гіпотез і довірчі інтервали
- Лінійна регресія з двома змінними
- Множинна регресія
- Оцінка продуктивності та припущень
- Логістична регресія
- R програмування
Управління даними
Ефективне управління малими та великими даними є ключовим компонентом усіх проектів бізнес-аналітики.
Цей модуль вивчає теорію та практику керування даними, включаючи ідентифікацію та вилучення даних, попередню обробку даних, якість даних, сховище даних, реляційні бази даних та рішення для великих даних.
Зміст курсу може включати, але не обмежується:
- Структурні та неструктуровані дані
- Збір даних
- Вилучення даних за допомогою SQL
- Зберігання даних (системи керування реляційними базами даних)
- Рішення для великих даних
- Підготовка даних
- Якість даних
- Безпека, законодавство та етичні міркування
HR Analytics
Ефективне використання даних про людські ресурси (HR) може покращити управління людськими ресурсами (HRM) і, таким чином, більш широку ефективність організації. У цьому модулі розглядатиметься практичне використання даних у HRM за допомогою таких додатків, як моніторинг та оцінка діяльності та продуктивності співробітників, прогнозування майбутньої продуктивності та прогнозування відтоку працівників. Модуль також розглядатиме теоретичні основи використання даних у HRM, тим самим пов’язуючи практичну сторону аналітики людей з теорією HRM.
Зміст курсу може включати, але не обмежується:
- Введення та огляд HR-аналітики.
- Стратегічна та операційна роль HR-аналітики в організації.
- Моніторинг і підвищення продуктивності людських ресурсів за допомогою даних.
- Застосування аналітики до HRM і теоретична основа для цих застосувань.
- Описова та візуальна аналітика з кадровими даними.
- Прогностична аналітика з кадровими даними.
- Етичні міркування з HR-аналітикою.
Управління операціями
Цей курс розвиває основні теми та стратегії управління операціями як у виробничих, так і в сервісних організаціях, а також використання кількісних та аналітичних методів у цих сферах. Основною метою є ознайомлення студентів з основними концепціями, техніками, методами та застосуваннями управління операціями та тим, як аналітика використовується в цих областях.
Теми будуть зосереджені на таких сферах, як:
- Стратегія операцій
- Проектування та аналіз процесу
- Управління потужністю
- Управління якістю
- Лежачий менеджмент
- Управління запасами та управління ланцюгом постачання та використання аналітики в цих областях
Семестр 2
Розширена аналітика та машинне навчання
Машинне навчання є основною технологією, що лежить в основі прогнозної аналітики та штучного інтелекту, а також багатьох інших аналітичних завдань.
Цей модуль базуватиметься на навичках, отриманих у статистичному модулі з точки зору програмування та більш просунутих статистичних методів, а саме застосування алгоритмів машинного навчання.
Теми можуть включати, але не обмежуються:
- Процес аналітики
- Інструменти аналітики
- Вибір функцій
- Контрольоване навчання
- Навчання без контролю
- Оцінка продуктивності моделі
- Програмування моделей машинного навчання
- Оцінка етичних наслідків використання алгоритмів, наприклад, потенціал для посилення упередженості, безпеки та конфіденційності.
Прийняття рішень на основі даних
Аналіз даних корисний лише тоді, коли він сприяє покращенню процесу прийняття бізнес-рішень. Цей модуль досліджує, як компанії використовують дані для прийняття бізнес-рішень. Це включає в себе зосередження на отриманні інформації про бізнес завдяки ефективному управлінню й аналізу даних, візуалізації даних і розповіді, а також методам аналітики, що призначаються. Студенти матимуть можливість працювати з розширеним програмним забезпеченням для візуалізації та оптимізації, таким як Tableau, Excel і R. Модуль також розглядатиме людську сторону аналітики, розміщуючи аналітичні методи прийняття рішень у бізнес-контексті та розглядаючи управлінські та організаційні фактори, залучені до того, щоб стати організацією, керованою даними.
Зміст модуля може включати, але не обмежується:
- Роль аналітики в прийнятті рішень як на операційному, так і на стратегічному рівнях
- Візуалізація даних: візуалізація різноманітних типів даних, таких як числові, текстові та геопросторові дані.
- Наказова аналітика та оптимізація
- Роль прийняття рішень на основі даних в організаціях
- Переваги, перешкоди та обмеження прийняття рішень на основі даних
- Етичні міркування у використанні даних під час прийняття рішень
- Оцінка культурних відмінностей у використанні даних і можливості використання даних у ширшому національному та міжнародному процесі прийняття рішень (наприклад, сталий розвиток, планування на випадок стихійних лих, корпоративна соціальна відповідальність)
Штучний інтелект у бізнесі та суспільстві
Штучний інтелект (ШІ) вже мав значний вплив на бізнес і суспільство, наприклад, керовані даними бізнес-стратегії, зміни в характері роботи, розробка інновацій, які формують поведінку людей і суспільства, конфіденційність і спостереження, а також нещодавні етичні кризи у використанні даних.
Зважаючи на швидкі темпи розвитку штучного інтелекту, ці тенденції, ймовірно, збережуться, тому важливо розглянути ширший вплив штучного інтелекту на бізнес і суспільство. Цей модуль заохочуватиме студентів займатися цими проблемами, глибше розуміючи ширші наслідки штучного інтелекту та те, як студенти можуть сприяти відповідальному розвитку та використанню штучного інтелекту у своїй майбутній кар’єрі.
Зміст курсу може включати, але не обмежується:
- Стратегічні наслідки інновацій ШІ для бізнесу
- Більш широкі економічні та соціальні наслідки ШІ
- Зміни в характері праці через ШІ
- Етичне використання даних
- Спостереження та конфіденційність під час використання даних
- Юридичні міркування щодо використання даних
Маркетингова аналітика
Опис модуля
Цей модуль присвячений новому та захоплюючому розвитку теорії та практики маркетингу. Використання даних, «великих даних» для допомоги в ухваленні маркетингових рішень і підзвітності, продовжує зростати, особливо в нинішню епоху жорсткої економії та дефіциту ресурсів. Модуль містить як теоретичний, так і практичний підхід до використання маркетингової аналітики на практиці.
Основною особливістю модуля є використання програмного забезпечення SAS або SPSS для аналізу даних для прийняття маркетингових рішень і цілей оцінки. Студенти, які успішно закінчили та склали модуль, зможуть повідомити потенційним роботодавцям, що вони мають теоретичні, практичні навички, а також навички стандартного програмного забезпечення, щоб конкурувати.
Зміст модуля:
Орієнтовний вміст включає:
- Введення та огляд маркетингової аналітики
- Змагання в маркетинговій аналітиці – розвиток культури маркетингової аналітики
- Маркетингова аналітика на стратегічному, функціональному, аналітичному та складському рівнях
- Залучення клієнтів і аналітика клієнтів
- Ефективність маркетингової аналітики
- Актуальні проблеми та тенденції маркетингової аналітики
- Темна сторона маркетингової аналітики
Інший вміст присвячений методам аналізу даних для маркетингу (зокрема продажів і управління взаємовідносинами з клієнтами). Викладається на комп’ютерних семінарах під керівництвом інструктора з використанням програмного забезпечення SAS або SPSS для вирішення проблем, пов’язаних з маркетингом. Вміст включає:
- Навчання SAS або SPSS – вступ і огляд
- Процес маркетингової аналітики
- Дані для маркетингової аналітики
- Розуміння клієнта
- Прогнозування поведінки клієнтів
- Об'єднання в маркетингові операції
- Тематичні дослідження
- Самонавчання
Семестр 3
Дисертація
Дисертація надає студентам можливість виконати самостійний проект. Це включатиме розробку технічного рішення бізнес-аналітики, що включає елементи курсу. Запропоновані технології для вирішення будуть такими, що розглядаються в курсі. Рішення, як правило, має включати поєднання бази даних, машинного навчання та компонента візуалізації. Визнається, що в деяких випадках проекти можуть зосереджуватися на конкретних компонентах (наприклад, зберігання та обробка, прогнозна аналітика або розширена візуалізація та інтерпретація), і це має бути заздалегідь узгоджено з керівником студента. Студентам також будуть надані пропозиції щодо потенційних джерел даних для використання в проекті.
На додаток до технічного рішення студенти повинні будуть підготувати письмовий звіт, включаючи огляд літератури, методологію вирішення проблеми, а також результати та висновки.
Модуль вимагає від студентів черпати знання з усього курсу, включаючи знання з трьох основних доменів бізнес-аналітики: статистика, обчислення та бізнес.
Плата за навчання програми
Карєрні можливості
MSc Business Analytics сподобається студентам, які мають намір продовжити кар’єру в галузі, пов’язаній з бізнес-аналітикою, наприклад, наука про дані, бізнес-аналітика, консультування, інформатика або аналіз рішень.
Ступінь плюс нагорода за позакласні навички
На додаток до вашої ступеневої програми, у Queen's ви можете отримати ширші життєві, академічні навички та навички працевлаштування. Наприклад, розміщення, волонтерська робота, клуби, товариства, спорт і багато іншого. Отже, ви не тільки закінчите навчання зі ступенем, визнаним у провідному світовому університеті, але й матимете практичний національний та міжнародний досвід, а також ширше знайомство з життям загалом. Ми називаємо це Ступінь Плюс. Саме це робить навчання в Queen's University Belfast особливим.