Thương mại toàn cầu diễn ra với tốc độ đổi mới quy trình kinh doanh. Tăng tốc sự nghiệp của bạn bằng cách học các kỹ năng phân tích theo nhu cầu và khả năng giải quyết vấn đề cần thiết để thúc đẩy hiệu quả hoạt động trong môi trường chuỗi cung ứng năng động và nhanh chóng ngày nay. Chương trình lưu trú kéo dài 11 tháng này được thiết kế để cung cấp cho những sinh viên mới tốt nghiệp đại học và các chuyên gia kinh doanh trẻ kiến thức kinh nghiệm và chuyên môn lãnh đạo cần thiết để lập kế hoạch và điều phối thành công luồng hàng hóa từ điểm này đến điểm khác thông qua mạng lưới chuỗi cung ứng quốc tế luôn thay đổi.

Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo & Lãnh đạo Công nghệ của chúng tôi sẽ cho phép sinh viên có được các kỹ năng cần thiết để dẫn đầu trong nền kinh tế dựa trên dữ liệu và AI bằng cách điều tra, xác định và triển khai các giải pháp chiến lược công nghệ. Học sinh có thể muốn theo đuổi hoặc phát triển sự nghiệp của mình trong vai trò lãnh đạo CNTT và khóa học này cung cấp cho họ những kỹ năng cần thiết để lãnh đạo trong thế giới kỹ thuật số. Học sinh sẽ học về lãnh đạo và quản lý CNTT, cũng như chiến lược CNTT, phân tích dữ liệu, quy trình kinh doanh và quản lý dự án CNTT.

Chương trình MS trực tuyến về phân tích tiếp thị của Trường Kinh doanh Kogod tại Đại học Mỹ chuẩn bị cho sinh viên áp dụng các kỹ năng phân tích và tiếp thị kỹ thuật số để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bạn sẽ nghiên cứu các chủ đề như chiến lược thương hiệu, tiếp thị tích hợp và phân tích tiếp thị để nâng cao chuyên môn về tiếp thị và phân tích dữ liệu.

Tìm hiểu nhiều phương pháp phong phú để phân tích dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích cho các quyết định kinh doanh. Đội ngũ giảng viên chuyên môn của Mason sẽ giúp bạn đắm chìm trong các khóa học tập trung vào các phương pháp thống kê, khai thác dữ liệu và các khái niệm khác ở điểm giao thoa giữa CNTT và phân tích dữ liệu.

Lộ trình Phân tích dữ liệu đào tạo các chuyên gia về cách sử dụng dữ liệu hiệu quả trong nghiên cứu, ra quyết định và xã hội. Trọng tâm của việc giảng dạy là hiểu và áp dụng các nguyên tắc hoạt động của các phương pháp phân tích dữ liệu chính trong thực tế.

Sử dụng dữ liệu, trình bày và kinh doanh lớn để giải thích mối quan hệ giữa các vấn đề tổ chức và chiến lược các giải pháp thành công. Giá cả phải chăng, tiện lợi và nhanh chóng, MS trong Business Intelligence và Analytics dữ liệu chuẩn bị cho bạn để phân tích và giải quyết các thách thức kinh doanh một cách sáng tạo chỉ trong 1 năm.

Chương trình này tích hợp kiến thức lý thuyết với các ứng dụng thực tế, đảm bảo sinh viên tốt nghiệp được trang bị tốt cho bối cảnh tiếp thị kỹ thuật số. Bạn sẽ học cách dữ liệu có thể giúp đưa ra quyết định trong môi trường kinh doanh kỹ thuật số trong khi vẫn lưu tâm đến trách nhiệm xã hội, tính bền vững và đạo đức kinh doanh.

Việc số hóa thông tin—mạng xã hội, giao dịch kinh doanh, hồ sơ chăm sóc sức khỏe và hơn thế nữa—đã biến đổi thế giới, đòi hỏi phải có những người hiểu tất cả dữ liệu lớn đang được thu thập và có thể hành động để giúp các cá nhân, tập đoàn và tổ chức trở nên thông minh hơn , nhanh hơn và cuối cùng là hiệu quả hơn. Các chương trình Thạc sĩ Khoa học và chứng chỉ tốt nghiệp về Khoa học Dữ liệu của chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành nhà phân tích nâng cao, người có thể tạo và phát triển các bộ dữ liệu và giao thức phân tích, truyền đạt các phát hiện và cuối cùng tham gia vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ở cấp cao nhất.

Phân tích dữ liệu MSc được thiết kế để phù hợp với nhiều đối tượng người học có những mục tiêu cụ thể trong phân tích dữ liệu có thể tập trung vào kỹ thuật hoặc tập trung vào kinh doanh. Chương trình này sử dụng nghiên cứu học thuật, các vấn đề thực tế được xác định trong ngành và nghiên cứu trường hợp, để đưa ra một cách tiếp cận thực sự sẽ thúc đẩy kiến thức sâu hơn về lĩnh vực chủ đề.

Thạc sĩ Thống kê Khảo sát và Phân tích Dữ liệu cũng cung cấp cho sinh viên kiến thức thực tế giới thiệu cho họ toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu (quản lý dự án, thu thập dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và giao tiếp kinh doanh). Chương trình được khuyến nghị cho những ứng viên đang tìm kiếm một chương trình phức tạp, linh hoạt nhưng vẫn cung cấp nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu.

Chương trình Thạc sĩ Khoa học này chuẩn bị cho sinh viên trở thành chuyên gia với khả năng thu hẹp khoảng cách giữa các chuyên gia dữ liệu và kỹ thuật xử lý cũng như các ngành nghề kinh doanh khác nhau. Cuối cùng, họ sẽ là chuyên gia trong lĩnh vực dữ liệu và chuyển đổi kỹ thuật số của các công ty.

EPITA's Master of Science in Computer Science - Data Science & Analytics program spans 18 months and is taught 100% in English in Paris. This program provides students with a solid foundation of machine learning and programming along with practical experience. Accredited by the CGE (Conférence des Grandes Ecoles). The average annual gross salary of the program's graduates is €40,000.

Tiến xa hơn trong sự nghiệp khoa học máy tính của bạn với bằng sau đại học chuyên ngành phân tích dữ liệu lớn. Chương trình thạc sĩ trực tuyến này được thiết kế để trang bị cho sinh viên chuyên môn trong một lĩnh vực máy tính đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng và gần đây, và dự kiến sẽ thiếu hụt đáng kể kỹ năng.

Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu (MSDS) là một chương trình toàn thời gian, một năm nằm trong khuôn viên của USF tại khu thương mại San Francisco. Chương trình 35 đơn vị này có một chương trình giảng dạy hiện đại và mã nguồn mở dành cho sinh viên tìm kiếm những chuyên gia kỹ thuật cần thiết để trở thành các nhà khoa học và các nhà phân tích dữ liệu và các kỹ năng kinh doanh để áp dụng kiến ​​thức này một cách hiệu quả và có chiến lược.

Thạc sĩ Phân tích tiếp thị và dữ liệu của chúng tôi giải quyết các thách thức kinh doanh hiện đại, tập trung vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu để thành công trong tiếp thị. Trong khóa học này, bạn sẽ đạt được kỹ năng diễn giải các phân tích thời gian thực, hiểu hành vi của người tiêu dùng và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị. Bạn sẽ được trang bị các công cụ cần thiết để điều hướng bối cảnh tiếp thị kỹ thuật số, kết hợp chuyên môn tiếp thị với kỹ năng phân tích.