Магистерская программа по аналитике

Программа «Магистр наук в области аналитики» в Школе инженерии Маккормик Северо-Западного университета обучает студентов навыкам, которые способствуют успеху в бизнесе в современном гиперконкурентном мире, управляемом данными.

Опираясь на опыт известных профессоров и преподавателей крупных корпораций, мы объединяем математические и статистические исследования с преподаванием передовых информационных технологий и управления данными. Студенты погружаются в комплексную и прикладную учебную программу, поскольку они учатся:

• Определить закономерности и тенденции
• Получение оптимизированных рекомендаций, оцененных с помощью моделирования
• интерпретировать и получать информацию из огромного количества структурированных и неструктурированных данных
• Сообщите о своих выводах в практических и полезных терминах, которые помогут компаниям добиться успеха

В дополнение к стажировкам и отраслевым проектам выпускники будут исключительно хорошо оснащены для того, чтобы использовать и передавать всю ценность данных организациям, которые они обслуживают.

Многие программы сосредоточены только на одном аспекте аналитики, в результате чего выпускники обучаются в основном либо моделированию, либо интеллектуальному анализу данных. Программа MSiA предоставляет студентам строгий курс обучения во всех трех областях аналитики: предиктивная, предписывающая и описательная. Курсовая работа по статистике, моделированию, исследованию операций, количественному анализу, анализу решений, базам данных и управлению данными составляет основу учебной программы. Каждый курс основан на предыдущих курсах и дополняется тематическими исследованиями, командными проектами и приглашенными докладчиками из отрасли, обеспечивая академический опыт, основанный на деловой реальности. Этот всеобъемлющий учебный план обеспечивает более широкую перспективу и обучает навыкам, необходимым для эффективного решения деловых задач.

Студенты покидают программу, имея возможность лидировать, используя наш трехсторонний подход:

• Бизнес. Учащиеся объединяют в своей работе сильную деловую хватку, навыки общения и управленческие способности.
• ИТ: студенты обучаются Java, Python и R, готовя их к высокотехнологичным ролям.
• Наука о данных. Учащиеся изучают все три области анализа данных: прогнозирующий (прогнозирование), описательный (бизнес-аналитика и интеллектуальный анализ данных) и предписывающий (оптимизация и моделирование) с использованием ведущих в отрасли инструментов, таких как SAS, SQL, Hadoop, Свинья, Улей, Махоут, Табло, D3.

Курсы

• ENTREP 495: АНАЛИТИКА НУВЕНЦИИ
• MEM 415: компьютерное моделирование для анализа рисков и операций
• MSIA 400: АНАЛИТИКА ДЛЯ КОНКУРЕНТНОГО ПРЕИМУЩЕСТВА
• MSIA 401: ПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКА I
• MSIA 410: АНАЛИТИЧЕСКИЙ КОНСАЛТИНГ, ЛИДЕРСТВО ПРОЕКТА
• MSIA 411: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
• MSIA 412: РУКОВОДСТВО ПО АНАЛИТИЧЕСКИМ ОРГАНИЗАЦИЯМ И ФУНКЦИЯМ
• MSIA 413: ПОЛУЧЕНИЕ БАЗ ДАННЫХ
• MSIA 420: ПРОГНОЗНАЯ АНАЛИТИКА II
• MSIA 421: извлечение данных
• MSIA 422: INTRO TO JAVA & ПРОГРАММИРОВАНИЕ ПИТОНА
• MSIA 430: БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И БИЗНЕС-ИНТЕЛЛЕКТ
• MSIA 431: АНАЛИТИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
• MSIA 440: ОПТИМИЗАЦИЯ И ЭВРИСТИКА
• MSIA 489: ПРОМЫШЛЕННАЯ ПРАКТИКУМ
• MSIA 490-20: ТЕКСТОВАЯ АНАЛИТИКА
• MSIA 490-21: ПРОГНОЗНЫЕ МОДЕЛИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ
• MSIA 490-23: АНАЛИТИКА ЗДОРОВЬЯ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ
• MSIA 490-27: АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЕЙ
• MSIA 490-29: глубокое обучение
• MSIA 499: ДИЗАЙН КАПСУНТА

Требования

• Минимум 3,0 среднего балла по шкале 4,0 в бакалавриате
• Попытки расшифровки всех студентов и аспирантов
• заявочный взнос в размере 75 долларов США, подлежащий оплате в фондах США
• Три рекомендательных письма, подтверждающие эффективность работы кандидата и управленческий потенциал
• Результаты TOEFL или IELTS для иностранных абитуриентов, у которых английский не является основным языком обучения
• Неофициальные результаты GMAT или GRE
• Видео-кандидат (необязательно)

Стипендия

Магистр наук в области аналитики предлагает ограниченное количество стипендий каждый год, покрывая 50 процентов расходов на обучение. Они награждаются в процессе подачи заявки на отбор студентов и основаны на заслугах. Никаких дополнительных заявок для рассмотрения не требуется.

Дополнительная информация о программе

Программа по аналитике в Northwestern University предназначена для студентов, стремящихся получить комплексные знания и навыки в области сбора, обработки и интерпретации данных для принятия обоснованных бизнес-решений. Обучающая программа сочетает в себе теоретические основы и практические навыки, что позволяет выпускникам быть конкурентоспособными на рынке труда и успешно решать реальные задачи в различных отраслях. В рамках курса студенты изучают современные методы анализа данных, статистические модели, машинное обучение, визуализацию информации и работу с большими объемами данных. Особое внимание уделяется развитию аналитического мышления, критического подхода к интерпретации результатов и эффективной коммуникации выводов различным аудиториям. Программа предусматривает сочетание лекционных занятий, лабораторных работ, проектных заданий и стажировок, что способствует практической подготовке специалистов высокого уровня. Выпускники этой программы смогут работать аналитиками данных, бизнес-аналитиками, специалистами по машинному обучению и консультантами в области цифровой трансформации компаний. Northwestern University славится своим междисциплинарным подходом и сильной научно-исследовательской базой, что обеспечивает студентам доступ к актуальным знаниям и инновационным технологиям в сфере аналитики. После завершения обучения выпускники смогут успешно реализовать свои навыки в ведущих международных компаниях и стартапах, а также продолжить академическую карьеру в области науки и исследований. Эта программа подходит как для студентов с техническим background, так и для тех, кто хочет перейти в сферу данных и аналитики с другой специальности. В целом, программа по аналитике в Northwestern University дает уникальные возможности для профессионального роста, развития компетенций и построения успешной карьеры в динамично развивающейся индустрии данных.