ICADE Business School
비즈니스 분석 석사 학위
Madrid, 에스파냐
기간
1 Years
언어
스페인의
속도
풀 타임
신청 마감
요청 신청 마감일
가장 빠른 시작 날짜
가장 빠른 시작 날짜 요청
수업료
EUR 19,000
연구 형식
캠퍼스에서
소개
스승님 은 당신에게 무엇을 제안하실 수 있습니까?
우리는 위대한 혁명에 빠져 있습니다. 최근 몇 년간 인공 지능과 머신 러닝, 딥 러닝 알고리즘의 놀라운 발전, 모든 것이 데이터(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)가 될 수 있는 모든 종류의 엄청난 양의 정보에 대한 액세스 및 분석 도구에 대한 액세스의 민주화 경제, 비즈니스, 사회 생태계 전체에 침투하고 있습니다.
오늘날 기업, 조직 및 공공 행정 환경에서의 의사 결정은 데이터와 정보에서 가치를 얻기 위해 패턴과 관계를 추출할 수 있는 정교한 분석 모델의 지원과 증거를 기반으로 하지 않으면 이해할 수 없습니다. . 그리고 이것은 시작에 불과합니다.
이 혁명을 이해하고 그 일부가 되고 싶나요, 아니면 현재를 이해하지 못한 채 뒤에 머물고 싶나요? 비즈니스 분석 석사 학위는 데이터와 모델의 세계를 이해하는 데 필요한 지식과 기술을 제공하고, 다양한 상황과 경제 및 비즈니스 영역에서 실제 적용 방법을 알고, 이를 실제 문제 해결, 구축 및 구축에 적용하는 방법을 알고 있습니다. 자신의 모델을 적용합니다. 비즈니스 분야와 기술 분야 간의 대화와 가교 역할을 할 수 있습니다.
직업 기회
- 고급 비즈니스 및 데이터 분석가
- 분석 및 디지털 혁신 컨설턴트
- 비즈니스 인텔리전스 및 예측 분석 전문가
- AI 기반 솔루션 개발자
- 데이터 과학자 및 NLP 전문가
입학
과정
1º Semestre
- 디지털 비즈니스 3.0 ECTS
- 비즈니스 분석 3.0 ECTS
- 시각화 3.0 ECTS
- 기계 학습. 기초 및 지도 학습 6.0 ECTS
- 기계 학습. 비지도 학습 3.0 ECTS
- 프로그래밍 6.0 ECTS 소개
- 소스 및 데이터베이스 3.0 ECTS
- 혁신과 창의성 2.0 ECTS
2º Semestre
- 비정형 데이터 분석 3.0 ECTS
- 딥러닝 3.0 ECTS
- 국경 3.0 ECTS에서
- 빅데이터 및 인터넷 기술 3.0 ECTS
- 윤리적 과제와 위험. 사이버보안 4.0 ECTS
Business Analytics 적용사례 (3개 선택)
- Finance 3.0 ECTS에 적용된 데이터 분석
- 법의학 감사 3.0 ECTS
- 물류 및 공급망 3.0 ECTS의 데이터 분석
- 분석 마케팅 3.0 ECTS
- 인재 관리 3.0 ECTS를 위한 데이터 분석
- 공공 경제 및 보건 3.0 ECTS
- 국제 금융 거래 3.0 ECTS
- 기업가 정신 3.0 ECTS
- 데이터 3.0 ECTS를 기반으로 한 경제 분석
- 블록체인 3.0 ECTS
프로그램 결과
Competencias
- CP01. 실제 데이터 세트와 적절한 소프트웨어 또는 코드를 사용하여 BA 기술을 적용할 수 있고 결과를 해석하는 방법을 알고 기술 지식이 없는 청중에게 주요 결론을 전달할 수 있습니다.
- CP02. BA를 실제 문제에 적용한 사례를 설명부터 해결, 결론 및 권장 사항 제안까지 완벽하게 수행할 수 있습니다.
지식 또는 콘텐츠
- CO1. 디지털 생태계의 주요 특징과 동향, 주요 디지털 비즈니스 모델, 스타트업 사이클을 알아보세요.
- CO2. 경쟁사(Crunchbase, Buzzsumo 등) 및 트렌드(Google Trends)에 대한 지식에 특히 중점을 두고 디지털 세계에서 전략적 분석 도구를 적용하는 방법을 알고 알고 있습니다.
- CO3. 시각화 기술을 포함하여 지도 및 비지도를 모두 포함하는 설명적인 것부터 주요 기계 학습 알고리즘 및 모델에 이르기까지 비즈니스 분석 기술 및 방법의 개념과 언어를 알아보세요.
- CO4. 구조화되지 않은 정보 분석부터 신경망 및 딥 러닝 방법과 인공 지능 분야의 새로운 발전을 통해 비즈니스 분석의 고급 기술 및 방법의 개념과 언어를 알고 회사와 사회에서의 범위를 이해합니다.
- CO5. 데이터 분석 및 기계 학습 프로젝트를 개발하기에 충분한 프로그래밍 능력을 습득하고, Python의 데이터 구조(목록, 사전, 데이터 프레임)에 익숙해지고, 주요 라이브러리의 기능 및 방법을 고급으로 활용하고, 데이터 시각화를 연습합니다.
- CO6. 데이터베이스, 정보의 저장 및 검색, 빅데이터, 인터넷 및 '사물인터넷'과 같은 기타 연결 기술과 연결된 기술의 필수 요소와 개념을 직관적으로 알고, 이러한 모든 주제에 대한 전경, 비판 및 전망을 갖습니다.
- CO7. 디자인적 사고, 애자일 방법론, 린 스타트업, 문제 해결에 적용되는 게임화에 특히 중점을 두고 비즈니스 분야에서 창의성과 혁신을 촉진하기 위한 기술을 실제로 적용하는 방법을 알고 알고 있습니다.
- CO8. 사이버 보안과 관련된 일부 문제를 포함하여 비즈니스 분야와 사회 전체에서 인공 지능 기술 구현과 관련된 주요 윤리적 과제 및 위험을 알고 비판적으로 성찰하고 이에 대해 비판적인 성찰을 보여줍니다.
기술이나 능력
- HB01. 각 실제 문제와 사용 가능한 데이터 유형에 가장 적합한 비즈니스 분석 기술을 사용하고 올바른 적용의 요구 사항과 제한 사항을 파악하십시오.
- HB02. 기본적으로 데이터 분석 중심의 코드 예제("장난감 예제")로 개발
- HB03. 데이터 기반 비즈니스 분석 기술의 적용 주기를 완전히 이해하여 일부 주요 응용 분야의 실제 문제를 식별하고 해결합니다.
- HB04. 엄격하고 정확하게 독립적인 주장을 구성하고 이를 구두와 서면으로 제시할 수 있습니다.