MSc in Business Analytics
Queen's University Belfast - Faculty of Arts, Humanities and Social Sciences
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Belfast, Vương quốc Liên hiệp Anh và Bắc Ireland
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
1 năm
Nhịp độ
Toàn thời gian
Học phí
GBP 23.100 / per year *
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Sep 2024
* Bắc Ireland, Cộng hòa Ireland, Anh, Scotland hoặc xứ Wales: 7.470 bảng Anh | EU Khác và Quốc tế: £ 21.500
Giới thiệu
Sự gia tăng về khối lượng, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu tạo cơ hội cho các doanh nghiệp cải thiện việc ra quyết định và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới theo hướng dữ liệu. MSc Business Analytics đã được phát triển để đáp ứng nhu cầu về các chuyên gia có trình độ, những người có kiến thức chuyên môn cần thiết để thực hiện các giải pháp phân tích kinh doanh đầu cuối và được trang bị để sử dụng dữ liệu cho mục đích ra quyết định kinh doanh.
Chương trình được xây dựng xoay quanh ba lĩnh vực cốt lõi cần thiết để thành công trong phân tích: kiến thức kinh doanh, thống kê và máy tính. Điều này bao gồm các mô-đun tập trung vào việc áp dụng phân tích trong các chức năng kinh doanh cốt lõi như tiếp thị và nguồn nhân lực, cũng như các mô-đun tập trung vào phát triển và áp dụng các kỹ năng kỹ thuật như phân tích nâng cao và học máy, quản lý dữ liệu và ra quyết định theo hướng dữ liệu. Tổng cộng, sinh viên sẽ học tám mô-đun ngoài việc đào tạo trước khóa học và một dự án luận văn cuối cùng. Dự án luận văn sẽ liên quan đến việc áp dụng các kỹ năng kinh doanh, kỹ thuật và thống kê đã học trong các học phần được giảng dạy.
Chương trình sẽ bao gồm một khóa học giới thiệu, nơi đào tạo trước khóa học về thống kê chính và kỹ năng máy tính sẽ đảm bảo sinh viên từ nhiều nền tảng khác nhau có các kỹ năng cần thiết để thực hiện khóa học.
Liên kết ngành
Được phát triển bởi đội ngũ nhân viên có trình độ trong ngành và học thuật, khóa học được điều chỉnh nhằm hướng tới các kỹ năng chính cần thiết để thành công trong vai trò phân tích kinh doanh.
Phát triển sự nghiệp
Các báo cáo trong ngành cho thấy sự thiếu hụt toàn cầu của các nhà khoa học dữ liệu. Học sinh sẽ học cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật tiên tiến và tiêu chuẩn công nghiệp để cho phép phát triển nghề nghiệp.
Bộ sưu tập
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
Học kì 1
Thống kê cho Doanh nghiệp
Kiến thức về lý thuyết và ứng dụng của xác suất và thống kê là một thành phần thiết yếu của phân tích kinh doanh. Các phương pháp thống kê tạo thành một phần của bộ công cụ cần thiết trong phân tích kinh doanh và tạo cơ sở cho các chủ đề nâng cao hơn như học máy và trí tuệ nhân tạo.
Trong mô-đun này, sinh viên sẽ tập trung vào thống kê mô tả và suy luận bằng ngôn ngữ lập trình R. Điều này cung cấp nền tảng thống kê cần thiết cho phân tích kinh doanh cũng như giới thiệu lập trình R.
Các chủ đề có thể bao gồm nhưng không giới hạn ở:
- Thống kê mô tả
- Tương quan
- Xác suất
- phân phối
- Kiểm định giả thuyết và khoảng tin cậy
- Hồi quy tuyến tính với hai biến
- hồi quy bội
- Đánh giá hiệu suất và các giả định
- Hồi quy logistic
- Lập trình R
Quản lý dữ liệu
Việc quản lý hiệu quả dữ liệu nhỏ và lớn là một thành phần quan trọng của tất cả các dự án phân tích kinh doanh.
Mô-đun này khám phá lý thuyết và thực hành quản lý dữ liệu, bao gồm xác định và trích xuất dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, chất lượng dữ liệu, kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu quan hệ và giải pháp dữ liệu lớn.
Nội dung khóa học có thể bao gồm, nhưng không giới hạn ở:
- Dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc
- Thu thập dữ liệu
- Khai thác dữ liệu bằng SQL
- Lưu trữ dữ liệu (hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ)
- giải pháp dữ liệu lớn
- Chuẩn bị dữ liệu
- Chất lượng dữ liệu
- Cân nhắc về an ninh, pháp luật và đạo đức
Phân tích nhân sự
Việc sử dụng hiệu quả dữ liệu nguồn nhân lực (HR) có thể tăng cường quản lý nguồn nhân lực (HRM) và do đó mở rộng hiệu suất của tổ chức. Mô-đun này sẽ xem xét việc sử dụng dữ liệu thực tế trong HRM thông qua các ứng dụng như giám sát và đánh giá hoạt động và hiệu suất của nhân viên, dự đoán hiệu suất trong tương lai và dự đoán sự tiêu hao của nhân viên. Mô-đun này cũng sẽ xem xét cơ sở lý thuyết cho việc sử dụng dữ liệu trong HRM, từ đó liên kết khía cạnh thực tế của phân tích con người với lý thuyết HRM.
Nội dung khóa học có thể bao gồm, nhưng không giới hạn ở:
- Giới thiệu và tổng quan về phân tích nhân sự.
- Vai trò chiến lược và hoạt động của phân tích nhân sự trong một tổ chức.
- Giám sát và nâng cao hiệu suất của nguồn nhân lực sử dụng dữ liệu.
- Các ứng dụng phân tích cho HRM và cơ sở lý thuyết cho các ứng dụng này.
- Phân tích mô tả và trực quan với dữ liệu nhân sự.
- Phân tích dự đoán với dữ liệu nhân sự.
- Cân nhắc đạo đức với phân tích nhân sự.
Quản lý hoạt động
Khóa học này phát triển các chủ đề và chiến lược chính của Quản lý Hoạt động trong các tổ chức sản xuất và dịch vụ cũng như việc sử dụng các kỹ thuật định lượng và phân tích trên các lĩnh vực này. Mục tiêu chính là giúp sinh viên làm quen với các khái niệm, kỹ thuật, phương pháp và ứng dụng cơ bản của quản lý hoạt động và cách sử dụng phân tích trong các lĩnh vực này.
Các chủ đề sẽ tập trung vào các lĩnh vực như:
- Chiến lược hoạt động
- Thiết kế và phân tích quy trình
- Năng lực quản lý
- Quản lý chất lượng
- Quản lý gọn gàng
- Quản lý hàng tồn kho và quản lý chuỗi cung ứng và sử dụng phân tích trong các lĩnh vực này
Học kỳ 2
Phân tích nâng cao và Học máy
Học máy là công nghệ cốt lõi làm nền tảng cho phân tích dự đoán và trí tuệ nhân tạo, cũng như nhiều nhiệm vụ phân tích khác.
Mô-đun này sẽ xây dựng dựa trên các kỹ năng được phát triển trong mô-đun thống kê về cả lập trình và các kỹ thuật thống kê nâng cao hơn, cụ thể là ứng dụng các thuật toán học máy.
Các chủ đề có thể bao gồm nhưng không giới hạn ở:
- quá trình phân tích
- công cụ phân tích
- Lựa chọn tính năng
- học có giám sát
- học không giám sát
- Đánh giá hiệu suất mô hình
- Lập trình mô hình máy học
- Đánh giá ý nghĩa đạo đức của việc sử dụng các thuật toán, ví dụ như khả năng củng cố sự thiên vị, bảo mật và quyền riêng tư.
Đưa ra quyết định theo hướng dữ liệu
Việc phân tích dữ liệu chỉ hữu ích nếu nó góp phần cải thiện quá trình ra quyết định kinh doanh. Mô-đun này khám phá cách các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh. Điều này bao gồm tập trung vào việc đạt được những hiểu biết sâu sắc về kinh doanh từ việc quản lý và phân tích dữ liệu hiệu quả, trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện cũng như các kỹ thuật phân tích theo quy định. Học sinh sẽ có cơ hội làm việc với phần mềm tối ưu hóa và trực quan hóa nâng cao như Tableau, Excel và R. Mô-đun này cũng sẽ xem xét khía cạnh con người của phân tích, đặt các kỹ thuật phân tích để ra quyết định trong bối cảnh kinh doanh và xem xét khả năng quản lý và tổ chức. các yếu tố liên quan đến việc trở thành một tổ chức dựa trên dữ liệu.
Nội dung mô-đun có thể bao gồm nhưng không giới hạn ở:
- Vai trò của phân tích trong việc ra quyết định, ở cả cấp độ hoạt động và chiến lược
- Trực quan hóa dữ liệu: trực quan hóa nhiều loại dữ liệu như dữ liệu số, văn bản và không gian địa lý.
- Phân tích theo quy định và tối ưu hóa
- Vai trò của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong các tổ chức
- Lợi ích, rào cản và hạn chế của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu
- Cân nhắc đạo đức trong việc sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định
- Đánh giá cao sự khác biệt về văn hóa trong việc sử dụng dữ liệu và tiềm năng sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định quốc gia và quốc tế rộng lớn hơn (ví dụ: phát triển bền vững, lập kế hoạch thảm họa, trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp)
Trí tuệ nhân tạo trong Kinh doanh và Xã hội
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có tác động đáng kể đến doanh nghiệp và xã hội, chẳng hạn như chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu, thay đổi bản chất công việc, sự phát triển của những đổi mới định hình hành vi của cá nhân và xã hội, các mối quan tâm về quyền riêng tư và giám sát, và khủng hoảng đạo đức gần đây trong việc sử dụng dữ liệu.
Với tốc độ phát triển AI nhanh chóng, những xu hướng này dường như sẽ tiếp tục, khiến việc xem xét tác động rộng lớn hơn của AI đối với doanh nghiệp và xã hội là điều cần thiết. Mô-đun này sẽ khuyến khích sinh viên tham gia vào các vấn đề này, xây dựng hiểu biết sâu sắc hơn về ý nghĩa rộng lớn hơn của AI và cách sinh viên có thể đóng góp vào sự phát triển và sử dụng AI có trách nhiệm trong sự nghiệp tương lai của họ.
Nội dung khóa học có thể bao gồm, nhưng không giới hạn ở:
- Ý nghĩa chiến lược của đổi mới AI đối với doanh nghiệp
- Những hậu quả kinh tế và xã hội rộng lớn hơn của AI
- Thay đổi bản chất công việc do AI
- Sử dụng dữ liệu có đạo đức
- Cân nhắc giám sát và quyền riêng tư trong việc sử dụng dữ liệu
- Xem xét pháp lý trong việc sử dụng dữ liệu
Analytics Tiếp thị
Mô tả mô-đun
Mô-đun này tập trung vào sự phát triển mới và thú vị trong lý thuyết và thực hành tiếp thị. Việc sử dụng dữ liệu, 'dữ liệu lớn', để hỗ trợ việc ra quyết định tiếp thị và trách nhiệm tiếp tục ngày càng trở nên quan trọng, đặc biệt là trong thời đại thắt lưng buộc bụng và khan hiếm tài nguyên hiện nay. Mô-đun này có cả cách tiếp cận lý thuyết và thực tiễn để sử dụng các phân tích tiếp thị trong thực tế.
Điểm nổi bật của mô-đun là việc sử dụng phần mềm SAS hoặc SPSS để phân tích dữ liệu cho các mục đích đánh giá và ra quyết định liên quan đến tiếp thị. Những sinh viên hoàn thành thành công và vượt qua mô-đun này sẽ có thể báo hiệu cho các nhà tuyển dụng tiềm năng rằng họ có các kỹ năng phần mềm tiêu chuẩn về lý thuyết, thực tế và theo tiêu chuẩn ngành để cạnh tranh.
Nội dung mô-đun:
Nội dung chỉ định bao gồm:
- Giới thiệu và tổng quan về phân tích tiếp thị
- Cạnh tranh trong phân tích tiếp thị – phát triển văn hóa phân tích tiếp thị
- Phân tích tiếp thị ở cấp độ chiến lược, chức năng, phân tích và kho hàng
- Sự tham gia của khách hàng và phân tích khách hàng
- Ý nghĩa hiệu suất của phân tích tiếp thị
- Các vấn đề và xu hướng hiện tại trong phân tích tiếp thị
- Mặt tối của phân tích tiếp thị
Nội dung khác tập trung vào các kỹ thuật khai thác dữ liệu để tiếp thị (bao gồm bán hàng và quản lý quan hệ khách hàng). Được dạy thông qua các hội thảo máy tính do người hướng dẫn sử dụng phần mềm SAS hoặc SPSS để giải quyết các vấn đề liên quan đến tiếp thị. Nội dung bao gồm:
- Đào tạo SAS hoặc SPSS – giới thiệu và tổng quan
- Quá trình phân tích tiếp thị
- Dữ liệu cho phân tích tiếp thị
- Thấu hiểu khách hàng
- Dự đoán hành vi khách hàng
- Hợp nhất vào các hoạt động tiếp thị
- Nghiên cứu trường hợp
- Tự học
Học kỳ 3
Luận án
Luận án cung cấp cho sinh viên cơ hội để thực hiện một dự án độc lập. Điều này sẽ liên quan đến việc phát triển một giải pháp phân tích kinh doanh kỹ thuật kết hợp các yếu tố từ khóa học. Các công nghệ được đề xuất cho giải pháp sẽ là những công nghệ được đề cập trong khóa học. Giải pháp thường bao gồm sự kết hợp của cơ sở dữ liệu, máy học và thành phần trực quan hóa. Người ta nhận ra rằng trong một số trường hợp, các dự án có thể tập trung vào các thành phần cụ thể (ví dụ: lưu trữ và xử lý, phân tích dự đoán hoặc trực quan hóa và giải thích nâng cao) và điều này cần được người giám sát của học sinh đồng ý trước. Học sinh cũng sẽ được cung cấp các gợi ý xung quanh các nguồn dữ liệu tiềm năng để sử dụng trong dự án.
Ngoài giải pháp kỹ thuật, học sinh sẽ được yêu cầu viết báo cáo, bao gồm đánh giá tài liệu, phương pháp giải quyết vấn đề, kết quả và kết luận.
Mô-đun này yêu cầu sinh viên rút ra từ toàn bộ khóa học, kết hợp kiến thức từ ba lĩnh vực phân tích kinh doanh cốt lõi: thống kê, điện toán và kinh doanh.
Học phí chương trình
Cơ hội nghề nghiệp
MSc Business Analytics sẽ thu hút những sinh viên có ý định theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực liên quan đến phân tích kinh doanh, chẳng hạn như khoa học dữ liệu, kinh doanh thông minh, tư vấn, tin học hoặc thông tin quyết định.
Bằng cấp cộng với giải thưởng cho các kỹ năng ngoại khóa
Ngoài chương trình cấp bằng, tại Queen's, bạn có cơ hội đạt được các kỹ năng sống, học tập và việc làm rộng hơn. Ví dụ: vị trí việc làm, công việc tình nguyện, câu lạc bộ, hiệp hội, thể thao và nhiều hơn nữa. Vì vậy, bạn không chỉ tốt nghiệp với tấm bằng được công nhận từ một trường đại học hàng đầu thế giới, mà bạn còn có được kinh nghiệm thực tế trong nước và quốc tế cùng với khả năng tiếp xúc rộng rãi hơn với cuộc sống nói chung. Chúng tôi gọi đây là Bằng cấp Plus. Đó là điều khiến việc học tập tại Queen's University Belfast trở nên đặc biệt.