商业分析硕士
Queen's University Belfast - Faculty of Arts, Humanities and Social Sciences
关键信息
校园位置
Belfast, 英国
语言
英语
学习形式
在校园
期间
1 年
步伐
全职
学费
GBP 23,100 / per year *
报名截止日期
请求信息
最早开始日期
Sep 2024
* 北爱尔兰、爱尔兰共和国、英格兰、苏格兰或威尔士:7,470 英镑 |欧盟其他和国际:21,500 英镑
介绍
数据量、种类和速度的增加为企业改进决策和开发新的数据驱动产品和服务创造了机会。MSc Business Analytics 的开发旨在满足对具备实现端到端业务分析解决方案所需的专业知识并能够将数据用于业务决策目的的合格专业人员的需求。
该计划围绕成功分析所需的三个核心领域构建:商业知识、统计和计算。这包括侧重于在营销和人力资源等核心业务功能中应用分析的模块,以及侧重于开发和应用高级分析和机器学习、数据管理和数据驱动决策等技术技能的模块。除了课前培训和毕业论文项目外,学生总共将学习八个模块。论文项目将涉及在教学模块中学到的商业、技术和统计技能的应用。
该计划将包括一门入职课程,其中关键统计和计算机技能的课前培训将确保来自不同背景的学生具备完成课程所需的技能。
行业链接
该课程由具有行业和学术背景的员工开发,针对成功担任业务分析角色所需的关键技能量身定制。
职业发展
行业报告显示全球数据科学家短缺。学生将学习使用尖端和行业标准的工具和技术来实现职业发展。
画廊
招生
课程
第一学期
商业统计
概率和统计的理论和应用知识是商业分析的重要组成部分。统计方法构成了业务分析所需的工具集的一部分,并构成了机器学习和人工智能等更高级主题的基础。
在本模块中,学生将重点关注使用 R 编程语言进行描述性统计和推理性统计。这为业务分析提供了必要的统计基础,并引入了 R 编程。
主题可能包括但不限于:
- 描述性统计
- 关联
- 可能性
- 发行版
- 假设检验和置信区间
- 具有两个变量的线性回归
- 多重回归
- 评估绩效和假设
- 逻辑回归
- R编程
数据管理
小数据和大数据的有效管理是所有业务分析项目的重要组成部分。
本模块探讨管理数据的理论和实践,包括识别和提取数据、数据预处理、数据质量、数据仓库、关系数据库和大数据解决方案。
课程内容可能包括但不限于:
- 结构化和非结构化数据
- 数据采集
- 使用 SQL 提取数据
- 数据存储(关系数据库管理系统)
- 大数据解决方案
- 资料准备
- 数据质量
- 安全、立法和道德考虑
人力资源分析
人力资源 (HR) 数据的有效使用可以增强人力资源管理 (HRM),从而提高组织绩效。该模块将通过监控和评估员工活动和绩效、预测未来绩效和预测员工流失等应用来考虑人力资源管理中数据的实际使用。该模块还将考虑在人力资源管理中使用数据的理论基础,从而将人员分析的实践与人力资源管理理论联系起来。
课程内容可能包括但不限于:
- 人力资源分析的介绍和概述。
- 人力资源分析在组织内的战略和运营作用。
- 使用数据监控和提高人力资源绩效。
- 分析在人力资源管理中的应用以及这些应用的理论基础。
- 人力资源数据的描述性和可视化分析。
- 利用人力资源数据进行预测分析。
- 人力资源分析的道德考虑。
运营管理
本课程开发制造和服务组织内运营管理的主要主题和策略,以及在这些领域中使用定量和分析技术。主要目标是让学生熟悉运营管理的基本概念、技术、方法和应用,以及如何在这些领域使用分析。
主题将集中在以下领域:
- 运营战略
- 工艺设计与分析
- 容量管理
- 质量管理
- 精益管理
- 库存管理和供应链管理以及这些领域中分析的使用
第二学期
先进的分析和机器学习
机器学习是支撑预测分析和人工智能以及许多其他分析任务的核心技术。
该模块将建立在统计模块中在编程和更高级的统计技术(即机器学习算法的应用)方面开发的技能的基础上。
主题可能包括但不限于:
- 分析过程
- 分析工具
- 功能选择
- 监督学习
- 无监督学习
- 评估模型性能
- 编程机器学习模型
- 评估使用算法的道德影响,例如增强偏见、安全和隐私的可能性。
数据驱动的决策制定
数据分析只有有助于改进业务决策才有用。本模块探讨企业如何使用数据来制定业务决策。这包括重点从数据的有效管理和分析、数据可视化和讲故事以及规范性分析技术中获取业务洞察。学生将有机会使用先进的可视化和优化软件,例如 Tableau、Excel 和 R。该模块还将考虑分析的人员方面,将用于决策的分析技术置于业务环境中,并考虑管理和组织成为数据驱动型组织所涉及的因素。
模块内容可能包括但不限于:
- 分析在运营和战略层面决策中的作用
- 数据可视化:各种类型数据的可视化,例如数字、文本和地理空间数据。
- 规范性分析和优化
- 数据驱动决策在组织中的作用
- 数据驱动决策的好处、障碍和局限性
- 在决策中使用数据的道德考虑
- 认识到数据使用中的文化差异以及数据在更广泛的国家和国际决策中使用的潜力(例如可持续发展、灾害规划、企业社会责任)
商业与社会中的人工智能
人工智能 (AI) 已经对商业和社会产生了重大影响,例如数据驱动的商业战略、工作性质的变化、塑造个人和社会行为的创新发展、隐私和监控问题以及最近数据使用中的道德危机。
随着人工智能的快速发展,这些趋势似乎可能会持续下去,因此有必要考虑人工智能对商业和社会的更广泛影响。该模块将鼓励学生参与这些问题,更深入地了解人工智能的更广泛影响,以及学生如何在未来的职业生涯中为负责任的开发和使用人工智能做出贡献。
课程内容可能包括但不限于:
- 人工智能创新对商业的战略影响
- 人工智能更广泛的经济和社会影响
- 人工智能带来的工作性质的变化
- 符合道德的数据使用
- 数据使用中的监控和隐私考虑
- 使用数据时的法律考虑
营销分析
模块说明
本模块重点关注营销理论和实践中令人兴奋的新发展。使用数据“大数据”来协助营销决策和问责制的重要性不断增长,特别是在当前紧缩和资源稀缺的时代。该模块采用理论和实践方法在实践中使用营销分析。
该模块的一大亮点是使用SAS或SPSS软件来分析数据,以用于营销相关的决策和评估目的。成功完成并通过该模块的学生将能够向潜在雇主表明,他们拥有可以参与竞争的理论、实践以及行业标准的软件技能。
模块内容:
指示性内容包括:
- 营销分析的介绍和概述
- 营销分析竞争——发展营销分析文化
- 战略、功能、分析和仓库层面的营销分析
- 客户参与和客户分析
- 营销分析的绩效影响
- 营销分析的当前问题和趋势
- 营销分析的阴暗面
其他内容侧重于营销数据挖掘技术(包括销售和客户关系管理)。通过讲师指导的计算机研讨会进行教学,使用 SAS 或 SPSS 软件来解决与营销相关的问题。内容包括:
- SAS 或 SPSS 培训 – 简介和概述
- 营销分析流程
- 用于营销分析的数据
- 了解客户
- 预测客户行为
- 融入营销业务
- 实例探究
- 自学
第三学期
论文
该论文为学生提供了进行独立项目的机会。这将涉及开发包含课程元素的技术业务分析解决方案。该解决方案的建议技术将是课程中涵盖的技术。该解决方案通常应包括数据库、机器学习和可视化组件的组合。人们认识到,在某些情况下,项目可能侧重于特定组件(例如存储和处理、预测分析或高级可视化和解释),这应事先得到学生导师的同意。还将向学生提供有关项目中使用的潜在数据源的建议。
除了技术解决方案外,学生还需要提交书面报告,包括文献综述、解决问题的方法以及结果和结论。
该模块要求学生从整个课程中汲取知识,整合来自三个核心业务分析领域的知识:统计、计算和商业。
课程学费
工作机会
商业分析理学硕士课程将吸引那些打算在商业分析相关领域(例如数据科学、商业智能、咨询、信息学或决策智能)从事职业的学生。
学位加课外技能奖
除了您的学位课程之外,在女王大学,您还有机会获得更广泛的生活、学术和就业技能。例如,实习、志愿工作、俱乐部、社团、体育运动等等。因此,您毕业时不仅会获得世界领先大学认可的学位,而且还将拥有实际的国内和国际经验以及更广泛的整体生活接触。我们称之为“学位加”。这就是在贝尔法斯特女王大学学习的特别之处。