Thạc sĩ kinh doanh thông minh

Tổng quan

Rất ít nhà quản lý kết hợp sự nhạy bén trong kinh doanh với chuyên môn kỹ thuật để hướng tổ chức của họ vào kỷ nguyên số, nơi giá trị được tạo ra thông qua trí tuệ nhân tạo, học tập sâu và phân tích dự đoán.

Trí tuệ kinh doanh

Chương trình giảng dạy bao gồm các khái niệm đi đầu trong cuộc cách mạng dữ liệu - học máy, xử lý ngôn ngữ, khai thác web, tối ưu hóa và phân tích rủi ro. Các lớp học khám phá các khái niệm kinh doanh chính trong khi vượt ra ngoài những điều cơ bản trong R, SAS, Hadoop, Python và Sparc. Chương trình đạt đến đỉnh cao trong trải nghiệm capstone trong đó bạn sẽ làm việc trong một dự án, sử dụng dữ liệu thực, dưới sự hướng dẫn của một cố vấn trong ngành.

Các công ty trên mạng đang tìm kiếm những người có thể sử dụng phân tích để giải thích dữ liệu, nhưng họ cũng cần sự nhạy bén trong kinh doanh - và trong chương trình này, họ có được cả.



ROCHELLE LOSTUMBO, UNIT EXECUTIVE, IBM

Gặp gỡ đạo diễn: Tiến sĩ Christopher Asakiewicz

Tiến sĩ Asakiewicz đã thực hiện công việc tiên phong trong khai thác kiến thức và các ứng dụng của nó trong kinh doanh, đặc biệt là khoa học đời sống. Trước đây, ông đã dành hai thập kỷ trong vai trò quản lý trong ngành khoa học đời sống, nghỉ hưu từ Pfizer với tư cách là phó chủ tịch phụ trách dược phẩm toàn cầu.

Tổng quan chương trình giảng dạy

Chương trình thạc sĩ đào tạo sinh viên hiểu cả ý nghĩa kinh doanh của Dữ liệu lớn và công nghệ làm cho dữ liệu đó trở nên hữu ích. Khi làm như vậy, nó dựa rất nhiều vào cơ sở hạ tầng công nghệ cao tại Stevens, nơi cho sinh viên tiếp xúc trực tiếp với loại thách thức mà họ sẽ tham gia tại nơi làm việc. Học sinh sẽ trau dồi các kỹ năng để thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu trong hoạch định và quản lý dữ liệu chiến lược; cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu; khai thác dữ liệu và học máy; phân tích mạng và phương tiện truyền thông xã hội; và rủi ro, mô hình hóa, và tối ưu hóa, và sẽ học cách áp dụng những kỹ năng đó vào các vấn đề kinh doanh để hình thành một chiến lược có thể hành động.

Chương trình chính

Bậc thầy về kinh doanh thông minh

• FIN 615 Ra quyết định tài chính (O)
• Quản lý dữ liệu MIS 630 (O)
• Kho dữ liệu và thông tin kinh doanh MIS 636 (O)
• Phân tích và tối ưu hóa quy trình BIA 650 (O)
• Quản lý rủi ro và mô phỏng BIA 670 (O) *
• Phân tích dữ liệu đa biến BIA 652 (O)
• Thiết kế thử nghiệm BIA 654 (O)
• Phân tích dữ liệu MIS 637 và học máy (O)
• BIA 656 Phân tích dữ liệu nâng cao và học máy *
• Phân tích mạng xã hội BIA 658 (O)
• Khai thác web BIA 660 (O) *
• BIA 662 Máy tính nhận thức *
• BIA 664 Chất lượng dữ liệu và thông tin *
• Quản lý rủi ro BIA 670: Phương pháp và ứng dụng *
• Phân tích tiếp thị BIA 672 (O) *
• Phân tích chuỗi cung ứng BIA 674 (O) *
• Phân tích luồng dữ liệu của BIA 676: Internet of Things *
• BIA 678 Công nghệ dữ liệu lớn (O)
• BIA 686 Thực hành trong phân tích

* Chọn hai với sự cho phép cố vấn

** Sinh viên quốc tế có thể tham gia khóa đào tạo thực hành ngoại khóa BIA 702 với sự cho phép của cố vấn.

Kiến trúc chương trình

Trí tuệ kinh doanh

• Kỹ năng chuyên nghiệp
• Kiến thức kỷ luật
• Kĩ năng công nghệ
• Cơ sở hạ tầng

Nồng độ

Chương trình thạc sĩ bao gồm một sự tập trung phù hợp với nhu cầu nghề nghiệp của sinh viên về khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ liệu

Sự tập trung rất linh hoạt này chuẩn bị cho sinh viên trở thành chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có nhu cầu cao. Làm việc với cố vấn của họ, sinh viên chọn từ hai đến bốn khóa học được cung cấp trong các khoa Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Tài chính và Toán học tại Stevens.

Yêu cầu nhập học

Các chương trình học về khoa học dữ liệu đã trở nên phổ biến, nhưng rất ít trong số chúng trình bày các công cụ và kỹ thuật phân tích mới nhất từ quan điểm thực tế đòi hỏi trong thế giới kinh doanh. Bậc thầy của Stevens về Kinh doanh thông minh

Tiêu chuẩn nhập học

Nhập học vào chương trình này là rất chọn lọc. Để được xem xét, ứng dụng của bạn phải bao gồm những điều sau đây.

• Bảng điểm học tập

Đơn của bạn phải bao gồm bảng điểm chính thức từ tất cả các trường đại học bạn đã theo học, hoặc trong đó bạn hiện đang theo học. Những hồ sơ này phải thể hiện tên của bạn, tên của trường đại học đã tham dự, ngày nhập học, hoàn thành khóa học và điểm được giao. Bằng cử nhân của bạn phải thuộc về khoa học, toán học, khoa học máy tính, kỹ thuật hoặc một chuyên ngành liên quan. Bằng cấp của bạn cũng phải đến từ một tổ chức được công nhận và bạn phải đạt được điểm trung bình B, để được xem xét.

• Khóa học bắt buộc

Do tính chất kỹ thuật cao của bằng cấp này, sinh viên được yêu cầu phải hoàn thành một học kỳ tính toán và một học kỳ xác suất cơ bản, kiểm tra giả thuyết và ước tính trước khi bắt đầu chương trình. Stevens cung cấp các khóa học noncredit cho sinh viên cần đáp ứng yêu cầu này.

• Sơ yếu lý lịch

Kinh nghiệm làm việc không phải là một yêu cầu cho chương trình này. Tuy nhiên, hội đồng tuyển sinh đánh giá cao ứng viên có ít nhất một năm kinh nghiệm chuyên môn. Bạn phải bao gồm một sơ yếu lý lịch với ứng dụng của bạn nổi bật:

Hồ sơ học tập.

Kinh nghiệm làm việc và thực tập.

Khả năng lãnh đạo.

Khát vọng nghề nghiệp.

• Phỏng vấn

Stevens thường mời các ứng cử viên thạc sĩ phỏng vấn trước khi đưa ra quyết định tuyển sinh. Nếu bạn được chọn cho một cuộc phỏng vấn sau khi nộp đơn, bạn sẽ nhận được hướng dẫn qua email.

• Điểm GMAT / GRE

Tất cả các ứng cử viên cho chương trình này được yêu cầu nộp điểm GMAT hoặc GRE cùng với ứng dụng của họ. Nhập học vào trí thông minh kinh doanh

LỚN: 2819

GMAT: 638LX12

Sinh viên quốc tế cũng phải bao gồm điểm TOEFL hoặc IELTS cùng với các ứng dụng của họ.

• Thư giới thiệu

Đơn của bạn phải bao gồm hai thư giới thiệu. Các ứng dụng mạnh nhất sẽ bao gồm một lá thư từ một giám sát viên hiện tại và một từ một giám sát viên cũ hoặc chủ nhân trước đây có thể nói lên tiềm năng lãnh đạo của bạn và thảo luận về hiệu suất chuyên nghiệp của bạn.

Tổng quan về chương trình giảng dạy

Chương trình thạc sĩ đào tạo sinh viên hiểu cả ý nghĩa kinh doanh của Dữ liệu lớn và công nghệ làm cho dữ liệu đó trở nên hữu ích. Khi làm như vậy, nó phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở hạ tầng công nghệ cao tại Stevens, giúp sinh viên tiếp xúc trực tiếp với các loại thách thức mà họ sẽ tham gia tại nơi làm việc. Học sinh sẽ trau dồi các kỹ năng thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu trong việc lập kế hoạch và quản lý dữ liệu chiến lược; cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu; khai thác dữ liệu và học máy; phân tích mạng và truyền thông xã hội; và rủi ro, lập mô hình và tối ưu hóa, đồng thời sẽ học cách áp dụng những kỹ năng đó vào các vấn đề kinh doanh để hình thành một chiến lược khả thi.

chương trình cốt lõi

Thạc sĩ về Business Intelligence & Analytics có thể được hoàn thành hoàn toàn trực tuyến. Các khóa học được đánh dấu bằng (O) có sẵn trực tuyến.

• FIN 615 Ra quyết định tài chính (O)
• Quản lý dữ liệu MIS 630 (O)
• MIS 636 Kho dữ liệu và kinh doanh thông minh (O)
• Phân tích và tối ưu hóa quy trình BIA 650 (O)
• Mô phỏng và quản lý rủi ro BIA 670 (O) *
• BIA 652 Phân tích dữ liệu đa biến (O)
• Thiết kế thử nghiệm BIA 654 (O)
• MIS 637 Phân tích dữ liệu và học máy (O)
• BIA 656 Phân tích dữ liệu nâng cao và học máy *
• Phân tích mạng xã hội BIA 658 (O)
• Khai thác web BIA 660 (O) *
• Điện toán nhận thức BIA 662 *
• Chất lượng thông tin và dữ liệu BIA 664 *
• Quản lý rủi ro BIA 670: Phương pháp và ứng dụng *
• Phân tích tiếp thị BIA 672 (O) *
• Phân tích chuỗi cung ứng BIA 674 (O) *
• Phân tích luồng dữ liệu BIA 676: Internet of Things *
• Công nghệ dữ liệu lớn BIA 678 (O)
• BIA 686 Thực hành trong Phân tích

* Chọn hai với sự cho phép của cố vấn

** Sinh viên quốc tế có thể tham gia khóa đào tạo thực hành ngoại khóa BIA 702 với sự cho phép của cố vấn.

kiến trúc chương trình

Chương trình Business Intelligence & Analytics được thiết kế để chuẩn bị cho các chuyên gia về bộ kỹ năng đa dạng mà họ sẽ cần để trở nên nổi bật trong lĩnh vực đang thay đổi nhanh chóng này. Bốn thành phần của chương trình giảng dạy đảm bảo sinh viên phát triển kiến thức thực tế giúp họ trở nên xuất sắc trong công việc.

• Kỹ năng chuyên nghiệp
• Kiến thức kỷ luật
• Kĩ năng công nghệ
• cơ sở hạ tầng

Nồng độ

Chương trình thạc sĩ bao gồm sự tập trung phù hợp với nhu cầu nghề nghiệp của sinh viên trong khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ liệu

Sự tập trung linh hoạt cao này chuẩn bị cho sinh viên trở thành chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có nhu cầu cao. Làm việc với cố vấn của mình, sinh viên chọn từ hai đến bốn khóa học được cung cấp trong các khoa Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Tài chính và Toán học tại Stevens.