Мастер в области бизнес-аналитики

обзор

Немногие менеджеры объединяют деловую хватку с техническим опытом, чтобы вести свою организацию в цифровую эпоху, где ценность создается с помощью искусственного интеллекта, глубокого обучения и прогнозной аналитики.

Бизнес-аналитика

Учебный план охватывает концепции, находящиеся на переднем крае революции в области данных - машинное обучение, языковая обработка, веб-анализ, оптимизация и анализ рисков. Классы изучают ключевые бизнес-концепции, выходя за рамки базовых знаний в R, SAS, Hadoop, Python и Sparc. Кульминацией этой программы является опыт, позволяющий работать над проектом с использованием реальных данных под руководством отраслевого наставника.

«Компании ищут людей, которые могут использовать аналитику для интерпретации данных, но им также нужна деловая хватка - и в этой программе они получают и то, и другое».



РОШЕЛЛ ЛОСТУМБО, ИСПОЛНИТЕЛЬНЫЙ БИЗНЕС-ОТДЕЛ, IBM

Встречайте режиссера: доктора Кристофера Асакевича

Доктор Асакевич провел новаторскую работу в области интеллектуального анализа знаний и его применения в бизнесе, особенно в области наук о жизни. Ранее он провел два десятилетия на руководящих должностях в отрасли наук о жизни, уволившись с должности Pfizer в качестве вице-президента по глобальным фармацевтическим препаратам.

Обзор учебной программы

Магистерская программа обучает студентов понимать как деловые последствия больших данных, так и технологию, которая делает эти данные полезными. При этом он в значительной степени опирается на высокотехнологичную инфраструктуру в Стивенсе, что дает учащимся непосредственное представление о том, с какими проблемами они будут сталкиваться на рабочем месте. Студенты будут развивать навыки сбора, анализа и интерпретации данных в области стратегического планирования данных и управления ими; базы данных и хранилища данных; интеллектуальный анализ данных и машинное обучение; сетевой анализ и социальные сети; и риск, моделирование и оптимизация, и они научатся применять эти навыки к бизнес-задачам, чтобы сформировать действенную стратегию.

Основной учебный план

Магистр бизнес-аналитики

• FIN 615 Принятие финансовых решений (O)
• MIS 630 Управление данными (O)
• MIS 636 Хранилище данных и бизнес-аналитика (O)
• BIA 650 Оптимизация и аналитика процессов (O)
• BIA 670 Управление рисками и моделирование (O) *
• BIA 652 Многомерный анализ данных (O)
• BIA 654 Экспериментальный Дизайн (O)
• MIS 637 Data Analytics и машинное обучение (O)
• BIA 656 Advanced Data Analytics и машинное обучение *
• BIA 658 Социальная сеть Аналитика (O)
• BIA 660 Web Mining (O) *
• BIA 662 Cognitive Computing *
• BIA 664 Качество данных и информации *
• BIA 670 Управление рисками: методы и приложения *
• BIA 672 Marketing Analytics (O) *
• BIA 674 Supply Chain Analytics (O) *
• BIA 676 Аналитика потоков данных: Интернет вещей *
• BIA 678 Big Data Technologies (O)
• BIA 686 Практикум по аналитике

* Выберите два с разрешения советника

** Иностранные студенты могут пройти BIA 702 Curricular Practical Training с разрешения консультанта.

Программная архитектура

Бизнес-аналитика

• Профессиональные навыки
• Дисциплинарные знания
• Технические навыки
• инфраструктура

Концентрации

Магистерская программа включает в себя концентрацию с учетом карьерных потребностей студентов в науке о данных.

Науки о данных

Эта очень гибкая концентрация готовит студентов к тому, чтобы стать специалистами в крайне востребованной области науки о данных. Работая со своим консультантом, студенты выбирают от двух до четырех курсов, предлагаемых на факультетах компьютерных наук, финансовой инженерии и математики в Stevens.

Требования к кандидатам

Академические программы в области наук о данных стали обычным явлением, но лишь немногие из них представляют новейшие инструменты и аналитические методы с практической точки зрения, востребованные в деловом мире. Стивенс магистр бизнес-аналитики

Критерии приема

Прием в эту программу очень избирательный. Для рассмотрения ваша заявка должна включать следующее.

• Выписка из зачетной ведомости

Ваше заявление должно включать официальные стенограммы из всех университетов, в которых вы учились или в которых вы в настоящее время зачислены. В этих записях должны быть указаны ваше имя, название университета, который вы посещали, даты зачисления, выполненные курсовые работы и присвоенные оценки. Ваша степень бакалавра должна быть в области науки, математики, информатики, техники или смежных дисциплин. Ваша степень также должна быть получена в аккредитованном учебном заведении, и вы должны получить средний балл B, чтобы считаться.

• Обязательные курсовые работы

Учитывая высокую техническую природу этой степени, студенты должны пройти один семестр исчисления и один семестр базовой вероятности, проверки гипотез и оценки до начала программы. Стивенс предлагает некредитные курсы для студентов, которым необходимо выполнить это требование.

• Профессиональное резюме

Опыт работы не является обязательным требованием для этой магистерской программы. Тем не менее, приемная комиссия ценит абитуриентов с опытом работы не менее одного года. Вы должны включить резюме в ваше заявление, которое подчеркивает:

Академический отчет.

Опыт работы и стажировки.

Лидерские способности.

Профессиональные устремления.

• Интервью

Стивенс часто приглашает кандидатов в магистратуру на собеседование до принятия решения о приеме. Если вы выбрали собеседование после подачи заявления, вы получите инструкции по электронной почте.

• GMAT / GRE результаты

Все кандидаты на участие в этой программе должны представить баллы GMAT или GRE вместе со своей заявкой. Прием в бизнес-аналитику

GRE: 2819

GMAT: 638LX12

Иностранные студенты также должны включать результаты TOEFL или IELTS вместе со своими заявками.

• Рекомендательные письма

Ваша заявка должна содержать два рекомендательных письма. Самые сильные заявления будут включать одно письмо от текущего руководителя и одно от бывшего руководителя или предыдущего работодателя, которые могут поговорить с вашим лидерским потенциалом и обсудить вашу профессиональную деятельность.

Обзор учебной программы

Магистерская программа готовит студентов к пониманию как бизнес-последствий Больших Данных, так и технологий, которые делают эти данные полезными. При этом он в значительной степени опирается на высокотехнологичную инфраструктуру Стивенса, что позволяет студентам непосредственно ознакомиться с теми задачами, которые они будут решать на рабочем месте. Студенты приобретут навыки сбора, анализа и интерпретации данных в области стратегического планирования и управления данными; баз данных и хранилищ данных; добычи данных и машинного обучения; анализа сетей и социальных сетей; рисков, моделирования и оптимизации, а также научатся применять эти навыки для решения бизнес-задач с целью формирования действенной стратегии.

Основная учебная программа

Магистратуру по специальности "Бизнес-аналитика & Analytics" можно пройти полностью онлайн. Курсы, отмеченные символом (O), доступны в режиме онлайн.

• FIN 615 Принятие финансовых решений (O)
• MIS 630 Управление данными (O)
• MIS 636 Хранилища данных и бизнес-аналитика (O)
• BIA 650 Оптимизация процессов и аналитика (O)
• BIA 670 Управление рисками и моделирование (O) *.
• BIA 652 Аналитика многомерных данных (O)
• BIA 654 Экспериментальный дизайн (O)
• MIS 637 Аналитика данных и машинное обучение (O)
• BIA 656 Продвинутая аналитика данных и машинное обучение *
• BIA 658 Аналитика социальных сетей (O)
• BIA 660 Веб-майнинг (O) *.
• BIA 662 Когнитивные вычисления *
• BIA 664 Качество данных и информации *
• BIA 670 Управление рисками: Методы и приложения *
• BIA 672 Маркетинговая аналитика (O) *
• BIA 674 Аналитика цепочки поставок (O) *.
• BIA 676 Аналитика потоков данных: Интернет вещей *
• BIA 678 Технологии больших данных (O)
• BIA 686 Практика в области аналитики

* Выберите два с разрешения консультанта

** Иностранные студенты могут пройти BIA 702 Curricular Practical Training с разрешения консультанта.

Архитектура программы

Программа Business Intelligence & Analytics была разработана для подготовки специалистов к разнообразному набору навыков, которые понадобятся им, чтобы стать выдающимися в этой быстро меняющейся области. Четыре компонента учебной программы обеспечивают развитие у студентов практических знаний, которые позволят им добиться успехов в работе.

• Профессиональные навыки
• Дисциплинарные знания
• Технические навыки
• Инфраструктура

Концентрации

Магистерская программа включает в себя концентрацию, разработанную с учетом карьерных требований студентов в области науки о данных.

Наука о данных

Эта очень гибкая концентрация готовит студентов к тому, чтобы стать специалистами в очень востребованной области науки о данных. Вместе со своим консультантом студенты выбирают от двух до четырех курсов, предлагаемых на факультетах информатики, финансовой инженерии и математики Стивенса.