Bậc thầy của phân tích
RMIT - Royal Melbourne Institute of Technology
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Melbourne, Úc
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
2 - 4 năm
Nhịp độ
Toàn thời gian, Bán thời gian
Học phí
AUD 24.960 / per year *
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
* sinh viên địa phương, cho năm học đại học 2019. 31.680 đô la Úc (2019, hàng năm) sinh viên quốc tế.
học bổng
Khám phá các cơ hội học bổng để giúp tài trợ cho việc học của bạn
Giới thiệu
Cập nhật Coronavirus (COVID-19): Học trực tuyến ngay bây giờ và sau này trong khuôn viên trường.
Tại RMIT, chúng tôi không muốn sinh viên của mình bỏ lỡ một học kỳ hoặc một năm học nếu chúng tôi có thể giúp được. Chúng tôi đã cập nhật hàng trăm khóa học với các tùy chọn học tập hỗ trợ trực tuyến trong khi không ảnh hưởng đến chất lượng giáo dục và kết quả của học sinh. Tìm hiểu cách chúng tôi giúp bạn tiếp tục đi đến uni trong COVID-19 với nghiên cứu được kích hoạt trực tuyến của chúng tôi.
Phân tích là khoa học và nghệ thuật phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
Nó được xây dựng dựa trên truyền thống thống kê và nghiên cứu hoạt động, tập hợp các công cụ và chuyên môn từ khoa học máy tính, kỹ thuật và kinh doanh.
Sự pha trộn của các nguyên tắc này làm cho các phân tích trở nên độc đáo trong khả năng giải quyết các vấn đề quan trọng trong thế giới thực. Bạn sẽ học cách sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt, đóng góp đáng kể cho sự thành công của các tổ chức, điều này mang lại một con đường sự nghiệp bổ ích và có giá trị.
Chương trình cho phép bạn chọn từ một loạt các môn tự chọn kết hợp với cốt lõi mạnh mẽ của nghiên cứu thống kê và hoạt động.
Với bảy khóa học cốt lõi và chín môn tự chọn, chương trình bao gồm mức độ linh hoạt cao. Bạn có thể chuyên về khoa học máy tính, kinh tế, tài chính, hậu cần hoặc tiếp thị hoặc hiểu biết rộng hơn về tất cả các lĩnh vực.
Học tập dựa trên vấn đề và tích hợp công việc là trọng tâm chính của chương trình và việc tiếp xúc với các dự án trong ngành cung cấp cho bạn kinh nghiệm thực tế để phát triển khả năng phân tích của bạn.
Bạn cũng sẽ có cơ hội để áp dụng cho các vị trí hoặc thực tập và được tính vào chương trình trong năm thứ hai.
Phần mềm thống kê tiên tiến được sử dụng trong chương trình sẽ cung cấp cho bạn kinh nghiệm thực tiễn cần thiết cho thực hành phân tích.
Tùy chọn cho thời lượng chương trình rút ngắn
Dựa trên các nghiên cứu trước đây của bạn, bạn có thể đủ điều kiện được miễn trừ có thể rút ngắn thời gian chương trình của bạn.
Lựa chọn cho văn bằng tốt nghiệp
Sau khi hoàn thành 96 điểm tín dụng của nghiên cứu được phê duyệt bởi người quản lý chương trình, bạn có thể thoát bằng Bằng tốt nghiệp về Phân tích.
Bạn sẽ học như thế nào
Master of Analytics được phân phối thông qua một loạt các bài giảng, thực tiễn, tài liệu trực tuyến, phiên phòng thí nghiệm máy tính, các dự án cá nhân và nhóm.
Các lớp học thường được tổ chức một lần một tuần vào buổi tối. Ngoài ra còn có cơ hội để bạn làm việc như một phần của một nhóm trong các dự án và trong các hoạt động tư vấn.
Bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của thống kê và lập trình máy tính và tất cả các công cụ quan trọng bao gồm R, SQL, Hướng dẫn doanh nghiệp SAS, Công cụ khai thác doanh nghiệp SAS, Python, Java, Julia, CPLEX, Gurobi và Arena, như được xác định bởi các đối tác trong ngành của chúng tôi.
Tầm quan trọng được đặt vào việc học tập kết hợp với công việc và tất cả sinh viên phân tích đều có kinh nghiệm dự án với các đối tác trong ngành của chúng tôi, làm việc trên dữ liệu thực.
Sinh viên đảm bảo các vị trí và thực tập được phê duyệt trong ngành có thể được tính vào chương trình.
Môn tự chọn và cấu trúc chương trình
Với bảy khóa học cốt lõi, chương trình bao gồm mức độ linh hoạt cao. Bạn có thể chuyên về khoa học máy tính, kinh tế, tài chính, hậu cần hoặc tiếp thị hoặc hiểu biết rộng hơn về tất cả các lĩnh vực.
Tuyển sinh
- Bằng cử nhân,
HOẶC LÀ - Có ít nhất 10 năm kinh nghiệm làm việc liên quan.
Nghề nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp được tuyển dụng bởi nhiều doanh nghiệp khoa học, thương mại và chính phủ, phổ biến nhất là nhà khoa học dữ liệu, nhà thống kê, nhà phân tích kinh doanh, nhà tư vấn, người điều hành và nhà nghiên cứu.
Với sự gia tăng sẵn có của dữ liệu từ các nguồn bao gồm điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh và Internet vạn vật, sẽ luôn có cơ hội phân tích để rút ra những hiểu biết sâu sắc.
Việc làm trong tiếp thị đã tăng theo cấp số nhân trong những năm gần đây, theo sát là tài chính, tư vấn và kinh doanh thông minh.