MSc ärianalüütikas
Queen's University Belfast - Faculty of Arts, Humanities and Social Sciences
Põhiteave
Ülikooli asukoht
Belfast, Suurbritannia
Keeleteadus
Inglise keel
Õppevorm
Ülikoolilinnakus
Kestvus
1 aasta
Tempo
Päevane õpe
Õppemaks
GBP 23 100 / per year *
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Võta kooliga ühendust
Varaseim alguskuupäev
Sep 2024
* Põhja-Iirimaa, Iiri Vabariik, Inglismaa, Šotimaa või Wales: £7470 | EL muu ja rahvusvaheline: 21 500 naela
Sissejuhatus
Andmete mahu, mitmekesisuse ja kiiruse suurenemine loob ettevõtetele võimalused otsuste tegemise parandamiseks ning uute andmepõhiste toodete ja teenuste väljatöötamiseks. MSc Business Analytics on välja töötatud selleks, et rahuldada nõudlust kvalifitseeritud spetsialistide järele, kellel on täielike ärianalüütikalahenduste realiseerimiseks vajalikud teadmised ja kes on varustatud andmete kasutamiseks äriotsuste tegemisel.
Programm on üles ehitatud kolme põhivaldkonna ümber, mis on vajalikud analüütika edu saavutamiseks: äriteadmised, statistika ja andmetöötlus. See hõlmab mooduleid, mis keskenduvad analüütika rakendamisele põhilistes ärifunktsioonides, nagu turundus ja inimressursid, ning mooduleid, mis keskenduvad tehniliste oskuste (nt täiustatud analüütika ja masinõpe, andmehaldus ja andmepõhine otsuste tegemine) arendamisele ja rakendamisele. Kokku õpivad üliõpilased lisaks kursuseeelsele koolitusele ja lõputöö projektile kaheksat moodulit. Doktoritöö projekt hõlmab õpetatavate moodulite käigus õpitud äri-, tehniliste ja statistiliste oskuste rakendamist.
Programm sisaldab sisseelamiskursust, kus kursuseeelne põhistatistika ja arvutioskuste koolitus tagab, et erineva taustaga õpilastel on kursuse läbimiseks vajalikud oskused.
Tööstuse lingid
Tööstusharu ja akadeemilise taustaga töötajate poolt välja töötatud kursus on kohandatud ärianalüütika rollis edu saavutamiseks vajalikele põhioskustele.
Karjääri arendamine
Tööstusharu aruanded näitavad andmeteadlaste ülemaailmset puudust. Õpilased õpivad kasutama tipptasemel ja tööstusharu standardseid tööriistu ja tehnikaid, et võimaldada karjääri kujundamist.
Galerii
Sisseastumised
Õppekava
1. semester
Ettevõtte statistika
Teadmised tõenäosuse ja statistika teooriast ja rakendamisest on ärianalüütika oluline komponent. Statistilised meetodid moodustavad osa ärianalüütikas nõutavatest tööriistadest ja on aluseks keerukamatele teemadele, nagu masinõpe ja tehisintellekt.
Selles moodulis keskenduvad õpilased kirjeldavale ja järelduslikule statistikale, kasutades programmeerimiskeelt R. See loob vajaliku statistilise aluse ärianalüütikaks ja tutvustab R-programmeerimist.
Teemad võivad hõlmata, kuid mitte ainult:
- Kirjeldav statistika
- Korrelatsioon
- Tõenäosus
- Jaotused
- Hüpoteeside testimine ja usaldusvahemikud
- Lineaarne regressioon kahe muutujaga
- Mitmekordne regressioon
- Tulemuslikkuse ja eelduste hindamine
- Logistiline regressioon
- R programmeerimine
Andmehaldus
Väikeste ja suurte andmete tõhus haldamine on kõigi ärianalüütikaprojektide oluline komponent.
See moodul uurib andmete haldamise teooriat ja praktikat, sealhulgas andmete tuvastamist ja väljavõtmist, andmete eeltöötlust, andmete kvaliteeti, andmehoidlat, relatsiooniandmebaase ja suurandmete lahendusi.
Kursuse sisu võib hõlmata, kuid mitte ainult:
- Struktureeritud ja struktureerimata andmed
- Andmete omandamine
- Andmete ekstraheerimine SQL-i abil
- Andmete salvestamine (relatsioonilised andmebaasihaldussüsteemid)
- Suurandmete lahendused
- Andmete ettevalmistamine
- Andmete kvaliteet
- Turvalisus, seadusandlus ja eetilised kaalutlused
HR Analytics
Inimressursside (HR) andmete tõhus kasutamine võib parandada personalijuhtimist (HRM) ja seeläbi laiemat organisatsiooni tulemuslikkust. Selles moodulis käsitletakse andmete praktilist kasutamist personalijuhtimises selliste rakenduste kaudu nagu töötajate tegevuse ja tulemuslikkuse jälgimine ja hindamine, tulevaste töötulemuste ennustamine ja töötajate hõrenemise prognoosimine. Moodul käsitleb ka teoreetilist alust andmete kasutamiseks personalijuhtimises, sidudes seeläbi inimeste analüütika praktilise poole personalijuhtimise teooriaga.
Kursuse sisu võib hõlmata, kuid mitte ainult:
- HR-analüütika tutvustus ja ülevaade.
- HR-analüütika strateegiline ja operatiivne roll organisatsioonis.
- Inimressursi tulemuslikkuse jälgimine ja tõhustamine andmete abil.
- Analüütika rakendused personalijuhtimisele ja nende rakenduste teoreetiline alus.
- Kirjeldav ja visuaalne analüüs personaliandmetega.
- Ennustav analüüs personaliandmetega.
- Eetilised kaalutlused HR-analüütikaga.
Operatsioonide juhtimine
See kursus arendab põhilisi tegevusjuhtimise teemasid ja strateegiaid nii tootmis- kui teenindusorganisatsioonides ning kvantitatiivsete ja analüütiliste tehnikate kasutamist nendes valdkondades. Esmane eesmärk on tutvustada õpilasi operatsioonide juhtimise põhimõistete, tehnikate, meetodite ja rakendustega ning analüütika kasutamisega nendes valdkondades.
Teemad keskenduvad sellistele valdkondadele nagu:
- Operatsioonide strateegia
- Protsessi kavandamine ja analüüs
- Võimsuse juhtimine
- Kvaliteedijuhtimine
- Lean juhtimine
- Varude juhtimine ja tarneahela juhtimine ning analüütika kasutamine nendes valdkondades
2. semester
Täpsem analüüs ja masinõpe
Masinõpe on ennustava analüüsi ja tehisintellekti ning paljude muude analüüsiülesannete aluseks olev põhitehnoloogia.
See moodul tugineb statistikamoodulis arendatud oskustele nii programmeerimise kui ka arenenumate statistiliste tehnikate, nimelt masinõppe algoritmide rakendamise osas.
Teemad võivad hõlmata, kuid mitte ainult:
- Analüütiline protsess
- Analüüsi tööriistad
- Funktsioonide valik
- Juhendatud õpe
- Järelevalveta õppimine
- Mudeli jõudluse hindamine
- Masinõppe mudelite programmeerimine
- Algoritmide kasutamise eetiliste mõjude hindamine, nt eelarvamuste, turvalisuse ja privaatsuse suurendamise potentsiaal.
Andmepõhine otsuste tegemine
Andmete analüüsist on kasu ainult siis, kui see aitab kaasa äriotsuste tegemise parandamisele. See moodul uurib, kuidas ettevõtted kasutavad andmeid äriotsuste tegemiseks. See hõlmab keskendumist andmete tõhusa haldamise ja analüüsi, andmete visualiseerimise ja jutuvestmise ning ettekirjutavate analüütiliste tehnikate abil ärialase ülevaate saamisele. Õpilastel on võimalus töötada täiustatud visualiseerimis- ja optimeerimistarkvaradega, nagu Tableau, Excel ja R. Moodul arvestab ka analüütika inimeste poolt, asetades analüütilised tehnikad otsuste tegemiseks ärikonteksti ning võttes arvesse juhtimis- ja organisatsioonilisi aspekte. tegurid, mis on seotud andmepõhiseks organisatsiooniks saamisega.
Mooduli sisu võib hõlmata, kuid mitte ainult:
- Analüütika roll otsuste tegemisel nii operatiivsel kui strateegilisel tasandil
- Andmete visualiseerimine: erinevat tüüpi andmete (nt arv-, tekst- ja georuumilised andmed) visualiseerimine.
- Ettekirjutav analüüs ja optimeerimine
- Andmepõhise otsustusprotsessi roll organisatsioonides
- Andmepõhise otsuste tegemise eelised, takistused ja piirangud
- Eetilised kaalutlused andmete kasutamisel otsuste tegemisel
- Andmete kasutamise kultuuriliste erinevuste ja andmete kasutamise potentsiaali tunnustamine laiemas riiklikus ja rahvusvahelises otsustusprotsessis (nt säästev areng, katastroofide planeerimine, ettevõtete sotsiaalne vastutus)
Tehisintellekt ettevõtluses ja ühiskonnas
Tehisintellektil (AI) on juba olnud märkimisväärne mõju ettevõtlusele ja ühiskonnale, näiteks andmepõhised äristrateegiad, muutused töö iseloomus, üksikisikute ja ühiskonna käitumist kujundavate uuenduste väljatöötamine, privaatsus- ja jälgimisprobleemid ning hiljutised eetilised kriisid andmete kasutamisel.
Tehisintellekti arendamise kiire tempo juures näivad need suundumused tõenäoliselt jätkuvat, mistõttu on hädavajalik kaaluda tehisintellekti laiemat mõju ettevõtlusele ja ühiskonnale. See moodul julgustab õpilasi nende probleemidega tegelema, luues sügavama arusaama tehisintellekti laiemast mõjust ja sellest, kuidas õpilased saavad panustada tehisintellekti vastutustundlikule arendamisele ja kasutamisele oma tulevases karjääris.
Kursuse sisu võib hõlmata, kuid mitte ainult:
- AI uuenduste strateegiline mõju ettevõtlusele
- AI laiemad majanduslikud ja ühiskondlikud tagajärjed
- Tehisintellektist tingitud muutused töö iseloomus
- Andmete eetiline kasutamine
- Järelevalve ja privaatsuskaalutlused andmete kasutamisel
- Õiguslik kaalutlus andmete kasutamisel
Turunduse analüüs
Mooduli kirjeldus
See moodul keskendub uuele ja põnevale arengule turunduse teoorias ja praktikas. Andmete, nn suurandmete kasutamine turundusotsuste tegemisel ja aruandekohustuse täitmisel on jätkuvalt olulisemaks, eriti praegusel kokkuhoiu ja ressursside nappuse ajastul. Moodul käsitleb turundusanalüütika kasutamist praktikas nii teoreetiliselt kui ka praktiliselt.
Mooduli tipphetk on SAS-i või SPSS-i tarkvara kasutamine andmete analüüsimiseks turundusega seotud otsuste tegemisel ja hindamise eesmärgil. Õpilased, kes mooduli edukalt läbivad ja läbivad, saavad potentsiaalsetele tööandjatele märku anda, et neil on konkureerimiseks teoreetilised, praktilised ja tööstusstandarditele vastavad tarkvaraoskused.
Mooduli sisu:
Soovituslik sisu sisaldab järgmist:
- Turundusanalüütika tutvustus ja ülevaade
- Turundusanalüütikas võistlemine – turundusanalüütika kultuuri arendamine
- Turundusanalüütika strateegilisel, funktsionaalsel, analüütilisel ja laotasandil
- Kliendi kaasamine ja kliendianalüüs
- Turundusanalüütika mõju tulemuslikkusele
- Turundusanalüütika aktuaalsed probleemid ja trendid
- Turundusanalüütika varjukülg
Muu sisu keskendub turunduse (sealhulgas müügi ja kliendisuhete haldamise) andmekaevetehnikatele. Õpetatakse juhendaja juhitud arvutitöökodades, kasutades SAS-i või SPSS-i tarkvara turundusega seotud probleemide lahendamiseks. Sisu sisaldab:
- SAS või SPSS koolitus – tutvustus ja ülevaade
- Turundusanalüüsi protsess
- Andmed turundusanalüütika jaoks
- Kliendi mõistmine
- Kliendi käitumise ennustamine
- Ühendamine turundustegevuseks
- Juhtumiuuringud
- Ise õppimine
3. semester
Dissertatsioon
Doktoritöö annab õpilastele võimaluse iseseisva projekti läbiviimiseks. See hõlmab tehnilise ärianalüütika lahenduse väljatöötamist, mis sisaldab kursuse elemente. Lahenduseks soovitatakse kursusel käsitletud tehnoloogiaid. Lahendus peaks tavaliselt sisaldama andmebaasi, masinõppe ja visualiseerimiskomponendi kombinatsiooni. On teada, et mõnel juhul võivad projektid keskenduda konkreetsetele komponentidele (nt salvestamine ja töötlemine, ennustav analüüs või täiustatud visualiseerimine ja tõlgendamine) ning selles tuleks eelnevalt kokku leppida õpilaste juhendajaga. Õpilastele antakse ka ettepanekuid võimalike andmeallikate kohta projektis kasutamiseks.
Lisaks tehnilisele lahendusele peavad õpilased koostama kirjaliku aruande, mis sisaldab kirjanduse ülevaadet, probleemi lahendamise metoodikat ning tulemusi ja järeldusi.
Moodul nõuab õpilastelt kogu kursuse kasutamist, hõlmates teadmisi kolmest peamisest ärianalüütikavaldkonnast: statistika, andmetöötlus ja äri.
Programmi õppemaks
Aktuaalset
MSc Business Analytics meeldib üliõpilastele, kes kavatsevad teha karjääri ärianalüütikaga seotud valdkonnas, näiteks andmeteaduses, äriteabe, nõustamise, informaatika või otsustustega seotud valdkonnas.
Kraad pluss tunnustus õppekavaväliste oskuste eest
Lisaks oma kraadiõppe programmile on teil Queensis võimalus omandada laiemaid elu-, akadeemilisi ja tööalase konkurentsivõime oskusi. Näiteks praktikad, vabatahtlik töö, klubid, seltsid, sport ja palju muud. Nii et te mitte ainult ei lõpeta maailma juhtivas ülikoolis tunnustatud kraadi, vaid teil on praktiline riiklik ja rahvusvaheline kogemus ning laiem kokkupuude eluga üldiselt. Me nimetame seda kraadi plussiks. Just see teeb õppimise Belfasti Queeni ülikoolis eriliseks.