Бизнес-аналитика

Магистр наук в области бизнес-аналитики (MSBA) - это интенсивная программа, которую можно изучать как на условиях полной, так и на частичной основе. Программа предназначена для недавних выпускников и специалистов-практиков, специализирующихся в области машиностроения, вычислительной техники, естественных наук, математики, статистики, бизнеса или экономики. Программа проводится исключительно в Сингапуре.

Магистр наук в области бизнес-аналитики (MSBA) призван помочь участникам понять и решить сложные проблемы бизнес-аналитики с использованием соответствующих методов и инструментов аналитики. Участники смогут грамотно разрабатывать, совершенствовать и применять методы и инструменты бизнес-аналитики для решения аналитических задач в различных отраслях и секторах. В конечном итоге это приведет к пониманию текущих проблем бизнес-аналитики в отрасли по всему миру и укрепит уверенность в содействии решению проблем.

Участники также оттачивают свои навыки общения и управления проектами, работая в отраслевых профессиональных консультационных проектах. Чтобы обеспечить строгость и актуальность программы, школы тесно сотрудничали с экспертами по бизнес-аналитике из IBM и других ведущих фирм в определении единиц знаний, необходимых для профессионалов по бизнес-аналитике.

Основные модули

Участники должны заполнить 5 основных модулей. 5 основных модулей создают междисциплинарную основу для бизнес-аналитики. Это позволяет участникам проводить тщательное изучение за пределами предполагаемых дисциплинарных границ. Это охватывает интерфейс между информатикой, статистикой и другими профессиональными дисциплинами в рамках NUS Education. Ожидается, что студенты будут иметь знания о первом курсе бакалавриата по математике, в частности, по исчислению и линейной алгебре. Знания по программированию не обязательны, но предпочтительны.

Основные модули:

1. Статистика
   Этот модуль знакомит участников с полным циклом статистического анализа в бизнес-приложениях. Тематические исследования используются на протяжении всей программы для участников, чтобы оценить применение различных методов статистики в решении проблем, возникающих в реальных жизненных ситуациях.
2. Детерминированные исследования операций
   В этом модуле будут рассмотрены модели детерминированных исследований операций (ИЛИ), имеющие отношение к принятию деловых решений. Акцент делается на построении моделей, методах решения и интерпретации результатов.
3. Аналитика в управленческой экономике
   В этом модуле участники будут изучать ценообразование и экономические показатели на рынках с несовершенной конкуренцией, а также теорию игр, информационную экономику и эмпирическое моделирование.
4. Технологии принятия решений
   Участники этого модуля будут изучать нейронные сети для классификации, регрессии, кластеризации, генетического алгоритма для оптимизации, методов дерева решений, механизма опорных векторов и интеллектуального анализа данных.
5. Управление данными и складирование
   Участники будут участвовать в понимании концепции базы данных, дизайна и запросов, а также концепции хранилища данных, дизайна и запросов.
 

Модули в вертикальных секторах

Вертикальные модули предоставляют участникам глубокое понимание различных аналитических методов, необходимых для конкретных секторов промышленности. Это позволяет участникам стать гражданами всего мира, чувствительными к различным вертикальным секторам, к которым может применяться Business Analytics, и осознавать их потенциал для предложения решений. Важно отметить, что эти модули основаны на знаниях, концепциях и навыках, приобретенных в основных модулях.

Участники должны выбрать как минимум три модуля, а отличительные модули - не более двух из следующих вертикальных секторов. Участники, которые стремятся стать экспертами по бизнес-аналитике в других вертикальных секторах, могут получить соответствующие расширенные модули от соответствующих участвующих факультетов, при условии одобрения Академическим комитетом.

1. Методы аналитики больших данных

• Технология аналитики больших данных
  Этот модуль занимается анализом данных, которые не могут поместиться в памяти компьютера, и применением такого анализа в веб-приложениях.
• Облачные вычисления
  Этот модуль предназначен для предоставления общего представления о разработке, управлении и применении облачных вычислений.
 

В дополнение к модулям, перечисленным ниже, участники могут с одобрения Академического комитета принять решение о расширении своих знаний в области методов и инструментов анализа больших данных, используя модули из широкого спектра расширенных модулей.

< уль>
6. Дизайн базы данных
7. Параллельные и распределенные алгоритмы
8. Обработка естественного языка
9. Распределенные базы данных
10. Продвинутая компьютерная архитектура
11. Распределенные системы
12. Обнаружение знаний и интеллектуальный анализ данных
13. Методы моделирования и моделирования
14. Анализ производительности компьютерной системы
 <Р> 2. Анализ потребительских данных
• Социальная и цифровая медиа аналитика
  Этот модуль направлен на представление концепций, методов и инструментов для аналитики социальных и цифровых медиа, а также для применения и управления такими аналитическими усилиями в таких секторах промышленности, как телекоммуникации и розничная торговля.
• Практическое руководство по бизнес-аналитике (для потребителей)
  Этот модуль устраняет разрыв между техническими навыками и бизнес-ноу-хау.
 <Р> 3. Финансовый & Аналитика рисков
• Количественное управление рисками
  В этом модуле представлены вероятностные и статистические методы, используемые финансовыми и нефинансовыми организациями для моделирования рыночных, кредитных и операционных рисков.
• Производные цены и фиксированный доход
  Цель модуля - представить теорию арбитража и ее приложения к ценообразованию на финансовые активы.
• Практическое занятие по бизнес-аналитике (цепочка поставок и финансы)
  Этот модуль устраняет разрыв между техническими навыками и бизнес-ноу-хау, используя серию обсуждений бизнес-кейсов, групповые проекты с гидом и заключительный семестр.
 <Р> 4. Медицинская аналитика
• Медицинская аналитика
  Этот модуль будет охватывать основные темы в аналитике здравоохранения, включая аналитику, связанную с клиническими проблемами (заболевания, лекарства, лабораторные анализы и т. Д.) И аналитику, связанную с медицинскими операциями (планирование / планирование ресурсов, улучшение процесса ухода, прием и повторный прием и т. Д.).
• Экономические методы в оценке технологий здравоохранения
  Этот модуль будет охватывать оценку технологий здравоохранения (HTA), эконометрику здоровья, экономическую эффективность и экономическую оценку в здравоохранении, а также совместный анализ.
• Информационные технологии в здравоохранении
  В этом модуле студенты получат знания и навыки по управлению ИТ-проектами в сфере здравоохранения на своем рабочем месте, узнают о ключевых аспектах успеха ИТ-проектов в сфере здравоохранения и смогут оценить ИТ-продукты для здравоохранения.
 

В дополнение к вышеперечисленным модулям учащиеся могут с одобрения Академического комитета принять решение о расширении своих знаний в области аналитики здравоохранения путем получения модулей из широкого спектра соответствующих модулей.

• Экономика здравоохранения & Финансирование
• Управление медицинскими организациями
• Измерение и управление качеством помощи
• Введение в исследования служб здравоохранения
• Сбор, управление и & Анализ количественных данных
 <Р> 5. Статистическое моделирование
• Пространственная статистика
  В настоящее время почти все собранные данные помечены местоположением. Эта пространственная информация может помочь нам в понимании закономерностей в данных. Курс предназначен для ознакомления студентов с методами обработки и анализа таких данных. Охваченные темы включают в себя базовые концепции пространственных данных, прогнозирование (кригинг) для стационарных данных и моделирование трех основных типов пространственных данных - геостатистических, ареальных и точечных. R будет широко использоваться для демонстрации и реализации методов.
 
• Анализ данных временных рядов
  Темы включают стационарные процессы, процессы ARIMA, прогнозирование, оценку параметров, спектральный анализ, нестационарные и сезонные модели.
 
• Многомерный анализ данных
  Темы включают уменьшение размеров, кластерный анализ, классификацию, многовариантность, зависимости и оценку многомерной статистической модели с акцентом на ненормальную теорию, компьютерно-интенсивные методы, зависящие от данных.
 

В дополнение к вышеперечисленным модулям учащиеся могут расширить свои знания в области статистического моделирования, используя модули из широкого спектра соответствующих модулей.

• Вероятностные и случайные процессы
• Анализ выживания
• Категориальный анализ данных
• Прикладной интеллектуальный анализ данных
 

Проект профессионального консалтинга MSBA Capstone

Связанные с отраслью проекты профессионального консалтинга capstone анализируют и предоставляют решения современных бизнес-аналитических задач. Это позволяет участникам стать ведущими экспертами в области бизнес-аналитики и быть конструктивными и ответственными членами общества.

• GRE / GMAT
• диплом с отличием