Master in analisi aziendale
Queen's University Belfast - Faculty of Arts, Humanities and Social Sciences
Informazione chiave
Posizione del campus
Belfast, Regno Unito
Le lingue
Inglese
Formato di studio
Nel campus
Durata
1 anno
Ritmo
Tempo pieno
Tasse universitarie
GBP 23.100 / per year *
Scadenza della domanda
Richiedi informazioni
La prima data di inizio
Sep 2024
* Irlanda del Nord, Repubblica d'Irlanda, Inghilterra, Scozia o Galles: £ 7.470 | UE Altro e Internazionale: £ 21.500
introduzione
L'aumento del volume, della varietà e della velocità dei dati crea opportunità per le aziende di migliorare il processo decisionale e sviluppare nuovi prodotti e servizi basati sui dati. MSc Business Analytics è stato sviluppato per soddisfare la domanda di professionisti qualificati che possiedono le competenze necessarie per realizzare soluzioni di analisi aziendale end-to-end e sono attrezzati per utilizzare i dati per scopi decisionali aziendali.
Il programma è costruito attorno alle tre aree principali necessarie per avere successo nell'analisi: conoscenza aziendale, statistica e informatica. Ciò include moduli incentrati sull'applicazione dell'analisi nelle funzioni aziendali principali come marketing e risorse umane, nonché moduli incentrati sullo sviluppo e l'applicazione di competenze tecniche come analisi avanzate e apprendimento automatico, gestione dei dati e processo decisionale basato sui dati. In totale, gli studenti studieranno otto moduli oltre alla formazione pre-corso e un progetto di tesi finale. Il progetto di tesi prevede l'applicazione delle competenze aziendali, tecniche e statistiche apprese durante i moduli insegnati.
Il programma includerà un corso introduttivo, in cui la formazione pre-corso in statistiche chiave e competenze informatiche garantirà agli studenti provenienti da una vasta gamma di background di avere le competenze necessarie per intraprendere il corso.
Collegamenti di settore
Sviluppato da personale con background accademico e industriale, il corso è adattato alle competenze chiave necessarie per avere successo in un ruolo di analisi aziendale.
Sviluppo di carriera
I rapporti di settore mostrano una carenza globale di data scientist. Gli studenti impareranno a utilizzare strumenti e tecniche all'avanguardia e standard del settore per consentire lo sviluppo della carriera.
Galleria
Ammissioni
Curriculum
Semestre 1
Statistiche per le imprese
La conoscenza della teoria e dell'applicazione della probabilità e della statistica è una componente essenziale dell'analisi aziendale. I metodi statistici fanno parte del set di strumenti richiesti nell'analisi aziendale e costituiscono la base per argomenti più avanzati come l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale.
In questo modulo, gli studenti si concentreranno sulla statistica descrittiva e inferenziale utilizzando il linguaggio di programmazione R. Ciò fornisce la base statistica necessaria per l'analisi aziendale e introduce la programmazione R.
Gli argomenti possono includere ma non sono limitati a:
- Statistiche descrittive
- Correlazione
- Probabilità
- Distribuzioni
- Test di ipotesi e intervalli di confidenza
- Regressione lineare con due variabili
- Regressione multipla
- Valutazione delle prestazioni e ipotesi
- Regressione logistica
- Programmazione R.
Gestione dati
La gestione efficace di piccoli e grandi dati è una componente cruciale di tutti i progetti di business analytics.
Questo modulo esplora la teoria e la pratica della gestione dei dati, inclusa l'identificazione e l'estrazione dei dati, la pre-elaborazione dei dati, la qualità dei dati, il data warehousing, i database relazionali e le soluzioni per i big data.
Il contenuto del corso può includere, ma non è limitato a:
- Dati strutturati e non strutturati
- Acquisizione dei dati
- Estrazione dati tramite SQL
- Archiviazione dei dati (sistemi di gestione di database relazionali)
- Soluzioni per grandi dati
- Preparazione dei dati
- Qualità dei dati
- Sicurezza, legislazione e considerazioni etiche
Analisi delle risorse umane
L'uso efficace dei dati sulle risorse umane (HR) può migliorare la gestione delle risorse umane (HRM) e quindi una più ampia performance organizzativa. Questo modulo prenderà in considerazione l'uso pratico dei dati nella gestione delle risorse umane attraverso applicazioni come il monitoraggio e la valutazione dell'attività e delle prestazioni dei dipendenti, la previsione delle prestazioni future e la previsione dell'attrito dei dipendenti. Il modulo considererà anche le basi teoriche per l'uso dei dati nella gestione delle risorse umane, collegando così il lato pratico dell'analisi delle persone con la teoria della gestione delle risorse umane.
Il contenuto del corso può includere, ma non è limitato a:
- Introduzione e panoramica dell'analisi delle risorse umane.
- Il ruolo strategico e operativo dell'analisi delle risorse umane all'interno di un'organizzazione.
- Monitorare e migliorare le prestazioni delle risorse umane utilizzando i dati.
- Le applicazioni dell'analytics all'HRM e le basi teoriche per queste applicazioni.
- Analisi descrittive e visive con i dati delle risorse umane.
- Analisi predittiva con i dati delle risorse umane.
- Considerazioni etiche con l'analisi delle risorse umane.
Gestione delle operazioni
Questo corso sviluppa i temi e le strategie principali della gestione delle operazioni all'interno delle organizzazioni di produzione e di servizi e l'uso di tecniche quantitative e analitiche in queste aree. L'obiettivo principale è familiarizzare gli studenti con i concetti di base, le tecniche, i metodi e le applicazioni della gestione delle operazioni e come l'analisi viene utilizzata in queste aree.
Gli argomenti si concentreranno su aree quali:
- Strategia operativa
- Progettazione e analisi di processo
- Gestione della capacità
- Gestione della qualità
- Gestione magra
- Gestione dell'inventario e gestione della catena di approvvigionamento e utilizzo dell'analisi in queste aree
Semestre 2
Analisi avanzate e machine learning
L'apprendimento automatico è la tecnologia di base alla base dell'analisi predittiva e dell'intelligenza artificiale, nonché di molte altre attività analitiche.
Questo modulo si baserà sulle competenze sviluppate nel modulo di statistica in termini sia di programmazione che di tecniche statistiche più avanzate, in particolare l'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico.
Gli argomenti possono includere ma non sono limitati a:
- Il processo analitico
- Strumenti di analisi
- Selezione delle funzionalità
- Apprendimento supervisionato
- Apprendimento non supervisionato
- Valutazione delle prestazioni del modello
- Programmazione di modelli di machine learning
- Valutazione delle implicazioni etiche dell'uso di algoritmi, ad esempio il potenziale per rafforzare pregiudizi, sicurezza e privacy.
Decisioni basate sui dati
L'analisi dei dati è utile solo se contribuisce a migliorare il processo decisionale aziendale. Questo modulo esplora il modo in cui le aziende utilizzano i dati per prendere decisioni aziendali. Ciò include un focus sull'acquisizione di informazioni aziendali dalla gestione e dall'analisi efficaci dei dati, visualizzazione dei dati e narrazione e tecniche di analisi prescrittive. Gli studenti avranno l'opportunità di lavorare con software avanzati di visualizzazione e ottimizzazione come Tableau, Excel e R. Il modulo prenderà in considerazione anche il lato umano dell'analisi, collocando le tecniche analitiche per il processo decisionale in un contesto aziendale e considerando gli aspetti gestionali e organizzativi fattori coinvolti nel diventare un'organizzazione basata sui dati.
Il contenuto del modulo può includere ma non è limitato a:
- Il ruolo dell'analisi nel processo decisionale, sia a livello operativo che strategico
- Visualizzazione dei dati: visualizzazione di una varietà di tipi di dati come dati numerici, di testo e geospaziali.
- Analisi e ottimizzazione prescrittive
- Il ruolo del processo decisionale basato sui dati nelle organizzazioni
- Vantaggi, barriere e limitazioni del processo decisionale basato sui dati
- Considerazioni etiche nell'uso dei dati nel processo decisionale
- Apprezzamento delle differenze culturali nell'uso dei dati e del potenziale per i dati da utilizzare nel più ampio processo decisionale nazionale e internazionale (ad esempio sviluppo sostenibile, pianificazione dei disastri, responsabilità sociale delle imprese)
Intelligenza artificiale nel mondo degli affari e della società
L'intelligenza artificiale (AI) ha già avuto un impatto sostanziale sulle imprese e sulla società, come le strategie aziendali basate sui dati, i cambiamenti nella natura del lavoro, lo sviluppo di innovazioni che modellano il comportamento degli individui e della società, le preoccupazioni relative alla privacy e alla sorveglianza e recenti crisi etiche nell'uso dei dati.
Con il ritmo veloce dello sviluppo dell'IA, sembra probabile che queste tendenze continuino, rendendo essenziale considerare le più ampie implicazioni dell'IA sulle imprese e sulla società. Questo modulo incoraggerà gli studenti a impegnarsi con questi problemi, costruendo una comprensione più profonda delle più ampie implicazioni dell'IA e di come gli studenti possono contribuire allo sviluppo responsabile e all'uso dell'IA nelle loro future carriere.
Il contenuto del corso può includere, ma non è limitato a:
- Le implicazioni strategiche delle innovazioni AI per le imprese
- Le più ampie conseguenze economiche e sociali dell'IA
- Cambiamenti nella natura del lavoro dovuti all'IA
- Uso etico dei dati
- Considerazioni sulla sorveglianza e sulla privacy nell'uso dei dati
- Considerazioni legali nell'uso dei dati
Marketing Analytics
Descrizione del modulo
Questo modulo si concentra su un nuovo ed entusiasmante sviluppo nella teoria e nella pratica del marketing. L'uso dei dati, i "big data", per assistere nel processo decisionale di marketing e nella responsabilità continua a crescere in importanza, in particolare nell'attuale era di austerità e scarsità di risorse. Il modulo adotta un approccio sia teorico che pratico all'uso pratico dell'analisi di marketing.
Un punto culminante del modulo è l'uso del software SAS o SPSS per analizzare i dati per scopi decisionali e valutativi relativi al marketing. Gli studenti che completano e superano con successo il modulo saranno in grado di segnalare ai potenziali datori di lavoro che hanno le competenze software teoriche, pratiche e standard del settore per competere.
Contenuto del modulo:
I contenuti indicativi includono:
- Introduzione e panoramica dell'analisi di marketing
- Competere nell'analisi di marketing: sviluppare una cultura dell'analisi di marketing
- Analisi di marketing a livello strategico, funzionale, analitico e di magazzino
- Coinvolgimento dei clienti e analisi dei clienti
- Implicazioni sulle prestazioni dell'analisi di marketing
- Problemi attuali e tendenze nell'analisi di marketing
- Il lato oscuro dell'analisi di marketing
Altri contenuti si concentrano sulle tecniche di data mining per il marketing (comprese le vendite e la gestione delle relazioni con i clienti). Insegnato attraverso workshop informatici con istruttore utilizzando software SAS o SPSS per risolvere problemi relativi al marketing. I contenuti includono:
- Formazione SAS o SPSS: introduzione e panoramica
- Il processo di analisi di marketing
- Dati per analisi di marketing
- Capire il cliente
- Prevedere il comportamento del cliente
- Fusione in operazioni di marketing
- Casi studio
- Autoapprendimento
Semestre 3
dissertazione
La tesi offre agli studenti l'opportunità di intraprendere un progetto indipendente. comporterà lo sviluppo di una soluzione tecnica di analisi aziendale che incorpori elementi del corso. Le tecnologie suggerite per la soluzione saranno quelle trattate nel corso. La soluzione dovrebbe in genere includere una combinazione di database, machine learning e un componente di visualizzazione. Si riconosce che in alcuni casi i progetti possono concentrarsi su componenti specifici (ad es. archiviazione ed elaborazione, analisi predittiva o visualizzazione e interpretazione avanzate) e ciò dovrebbe essere concordato in anticipo dal supervisore degli studenti. Agli studenti verranno inoltre forniti suggerimenti su potenziali fonti di dati da utilizzare nel progetto.
Oltre alla soluzione tecnica, gli studenti dovranno produrre una relazione scritta, comprendente una revisione della letteratura, la metodologia per risolvere il problema, i risultati e le conclusioni.
Il modulo richiede agli studenti di attingere da tutto il corso, incorporando le conoscenze dei tre principali domini di analisi aziendale: statistica, informatica e business.
Tassa di iscrizione al programma
Opportunità di carriera
Il Master in Business Analytics si rivolge agli studenti che intendono intraprendere una carriera in un campo correlato all'analisi aziendale, come scienza dei dati, business intelligence, consulenza, informatica o decision intelligence.
Laurea plus premio per competenze extracurriculari
Oltre al tuo corso di laurea, presso Queen's puoi avere l'opportunità di acquisire competenze di vita, accademiche e occupazionali più ampie. Ad esempio tirocini, volontariato, club, società, sport e molto altro ancora. Quindi non solo ti laureerai con una laurea riconosciuta da un'università leader a livello mondiale, ma avrai esperienza pratica nazionale e internazionale oltre a una più ampia esposizione alla vita in generale. Lo chiamiamo Grado Plus. È ciò che rende speciale studiare alla Queen's University Belfast.