MSC의 데이터 기반 관리

템즈 교육 그룹의 버킹엄 대학교 (University of Buckingham)와 공동으로 진행하는 데이터 기반의 관리 (Data-driven Management)의 석사 과정은 다음 단계로 경력을 쌓을 수있는 필수적인 부드럽고 힘든 기술에 중점을 둡니다. 이 석사는 비즈니스, 데이터 과학 또는 관련 분야에서 학사 수준 자격을 가진 사람들에게 이상적입니다. 이 프로그램은 2019 년 2 월에 시작되며 제한된 수의 장소는 £ 8.200의 입문 수수료로 계속 제공 됩니다 .

입학 기준

학사 학위, 관련 분야에서 선호됩니다.

모국어가 아닌 사람들 :

• IELTS : 6.5
• 종이 기반 테스트의 경우 TOEFL 점수가 575 이상, 컴퓨터 기반 테스트의 경우 232 이상;

또는 동급.

프로그램 세부 정보

MSC는 데이터 기반 관리 프로그램에서 현재 널리 사용되는 데이터 수집, 관리 및 분석 도구가 비즈니스 관리 환경을 어떻게 변화시키고 있는지에 중점을 둡니다. 이 프로그램은 조직의 데이터 자산에서 비즈니스 통찰력을 제공하기위한 도구 및 기술에 대한 이해가 필요한 역할로 경력을 시작하고자하는 학생들을위한 디딤돌 역할을하도록 설계되었습니다. 우리는 광범위하게 이용 가능한 양적 기술 기반 데이터 과학자 코스를 넘어서서 조직에서 데이터를보다 잘 활용하고자하는 비즈니스 사람들에게 전념 할 수있는 프로그램이 필요하게되었다고 생각합니다.

이 프로그램의 첫 번째 부분은 ' 데이터 기술 '즉 비즈니스의 일상적 수행에 의해 생성 된 수치 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요한 역량에 중점을 둡니다. 이 프로그램의 두 번째 부분은 ' 경영 기술 '즉, 이전에 얻은 기술력과 역량을 실제 비즈니스 상황에 적용하는 것입니다. 이 프로그램은 전통적인 이론 기반의 논문 또는 비즈니스 사례 연구를위한 솔루션을 해석하고 평가하고 고안하는 보고서 인 관석 프로젝트로 마무리됩니다.

데이터 기반 관리의 MSC는 데이터 과학자 또는 비즈니스 분석가 프로그램이 아닙니다. 조직의 데이터 자산을 구성, 분석 및 해석하여 의사 결정을 지원하고 경쟁 우위를 확보하는 방법에 중점을 둔 관리 프로그램입니다.

수업료는 £ 8,200 이며,이 프로그램은 틀림없이 런던에서 가장 저렴한 비즈니스 석사 프로그램입니다.

1 학기 모듈

학문적 기술

이 모듈의 목표는 학생들의 비판적 사고력, 독서력 및 기본적인 양적 기술 개발과 함께 건전한 연구 및 논증 기술을 통해 문화 및 학업 경험 측면에서 다양한 배경의 학생들을 준비시키는 것입니다. 참조 및 학술 작문 기술도 검토 및 개발됩니다.

의사 결정 및 분석 기술

이 모듈의 주요 목적은 의사 결정 과정에서 학생들을 돕기위한 필수적인 정량적 방법과 도구에 대한 폭 넓은 관점을 학생들에게 부여하는 것입니다. 스프레드 시트 기반의 교육 (주로 Microsoft Excel과 SPSS)은 표준 통계 개념에 중점을 둡니다. 학생들은 복잡한 설정에서 분석 접근법을 사용할 수 있고 사전 정의 된 기준에 대한 옵션을 식별하고 평가할 수있을뿐 아니라 시간 제약 조건에서 정보를 수집하고 해석 할 수 있습니다.

데이터베이스 관리 기본 사항

이 모듈에서는 데이터베이스 설계, 구현 및 관리의 기본 개념을 소개합니다. 현재 데이터베이스 시장에 대한 통찰력과 함께 다양한 유형의 데이터베이스에 대한 개요를 제공합니다. 관계형 데이터베이스는 데이터베이스 관리 소프트웨어 (Microsoft Access 및 SQL)를 사용하여 E / R 모델링 및 구현 연습을 포함하여 자세히 설명합니다.

데이터 시각화 및 스토리 텔링

모듈을 마친 후 학생들은 창의적이고 잘 만들어진 프리젠 테이션을 제공 할 수 있으며 통찰력있는 대시 보드를 만들어 비즈니스 동향, 기회 및 문제점을 강조 할 수 있습니다. 모듈의 첫 부분은 핵심 구두 의사 소통 및 프레젠테이션 기술에 중점을두고 학생들에게 PowerPoint 및 Prezi를 포함한 효과적인 프레젠테이션을 제공하는 최신 도구의 고급 기능을 익히 게됩니다. 모듈의 두 번째 파트에서는 ​​사례 연구를 통해 Tableau 데이터 분석 및 시각화 플랫폼의 실제 적용에 대해 배우고 자체 연구 보고서를 작성합니다.

조직 및 프로젝트 관리 기술 (비즈니스 기술 선택)

이 모듈은 학생들이 유능한 사전 계획, 설계 및 프로젝트 계획을 수행 할 수 있도록 현대 프로젝트 관리 도구 및 기술에 대한 고급 지식을 개발하는 데 초점을 맞 춥니 다.

시장 및 경쟁 분석 (비즈니스 기술 선택)

이 모듈은 시장 및 경쟁 분석을 수행 할 때 오픈 소스 인텔리전스를 밝히고 해석 할 수있는 필수 분석 기술을 학생에게 제공하는 데 초점을두고 있습니다. 학생들은 회사 및 시장 정보, 통계 및 비즈니스 데이터 및 기타 다양한 플랫폼 및 연구 기술에 대한 최신 정보를 습득합니다.

2 학기 모듈

데이터 기반 금융 의사 결정

이 모듈은 재무 회계 정보를 분석하고 해석하는 학생들을 소개하고 금융 세계가 당면한 현재의 문제에 대한 철저한 이해를 제공 할 것입니다. 학생들은 fintech의 최신 트렌드, 기술 및 재무의 조합에 대한 통찰력을 얻을 수있을뿐 아니라 투자 결정을 지원하기 위해 성과 평가 및 분석을 허용하는 도구에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

고객 데이터 분석

이 모듈을 통해 학생들은 디지털 커뮤니케이션 채널의 중요성이 커지고 CRM 또는 시장 조사 분석 패키지와 같은 다양한 전자 도구가 확산되는 문제에 대응할 수 있습니다. 학생들은 관계 마케팅 기술, 네트워킹 및 고객 커뮤니케이션 도구, 서비스 설계 및 전달을 통한 가치 창출, CRM 소프트웨어 (Salesforce)에 대한 포괄적 인 통찰력에 대한 심층적 인 지식을 습득하게됩니다.

데이터 기반 관리

이 모듈의 주요 목적은 학생들에게 데이터 기반 관리 전략 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션의 기업 응용 프로그램에 대한 전반적인 개요를 갖추는 것입니다. 기업의 데이터 자산 증가가 경쟁 우위와 효율성에 기여하는 데 어떻게 활용 될 수 있는지, 디지털 변환의 이론 및 실제 프레임 워크에 대해 논의합니다. 학생들은 데이터 중심 조직의 실제 사례를 검토하고 다양한 산업 및 상황에서 기계 학습 및 인공 지능 (AI)의 사용 및 영향을 분석합니다.

데이터 중심 HRM

이 모듈은 다양한 e- 도구가 널리 보급됨에 따라 야기되는 어려움을 집중적으로 다루면서 학생들이 다양한 조직의 인적 자원 관리 관련 과제에 대한 해결책을 비판적으로 분석, 평가 및 해결할 수 있도록하는 데 중점을 둡니다. 이 모듈은 채용 및 유지 문제에 대처할 때 학생의 전략을 고수하고, 직원 평가 및 보수 계획을 관리하고, 직원 참여 및 교육 체계를 수립하고, 우수한 기업 문화를 창출하는 것을 목표로합니다.

프로그래밍 기술 선택 과목

• 파이썬 소개
• R 소개

관석 프로젝트

관석 프로젝트는 프로그램의 이전 부분에서 습득 한 기술을 토대로 한 복잡한 연습입니다. 학생들은 최종 이론 학업을위한 형식을 선택해야합니다 : 그것은 전통적인 이론 기반의 논문, 교사 또는 비즈니스 케이스, 시장 또는 산업 분석 제안서에 의해 제공되는 상세한 데이터 분석 비즈니스 사례 일 수 있습니다. 학생들은 데이터 분석 도구를 적용하여 선택한 주제를 비판적으로 평가해야하며 비즈니스 통찰력뿐만 아니라 연구를 기반으로 가능한 개발 영역을 제공해야합니다.

고용 능력

이 프로그램은 거의 모든 산업 분야의 관리자에게 필수적인 몇 가지 양도 기술에 중점을 둡니다.

문제 해결 능력은 다양한 대화 형 과제 및 시뮬레이션을 통해 선별됩니다. 학생들은 세미나, 계속되는 모든 토론에 적극적으로 참여하고 가이드 학습, 읽기 및 사례 연구 분석을 통해 학습 경험을 보완 할 것으로 기대됩니다.

구두, 서면 의사 소통 및 프리젠 테이션 기술은 쌍방향 세미나에서 연습되며, 학생들은 정기적으로 공개 토론 및 토론에 참여하고, 의견을 공식적으로 또는 개별적으로 발표하고, 문화적으로 다양한 청중에게 프레젠테이션 및 브리핑을 제공하고, 이론적 인 에세이 또는 비즈니스 보고서를 전문적인 방법으로 제공합니다.

분석 및 데이터 관리 기술은 컴퓨터 실습 세션에서 온라인 준비 자료 및 견고한 실습 기반 접근 방식을 사용하여 강화됩니다.

학생들은 정기적으로 그룹 작업, 그룹 프레젠테이션, 역할극 및 드라마 교과 과정 요소에 이르기까지 팀워크와 공동 작업 방식 이 필요한 프로젝트에 참여합니다. 학생들은 수업 내 활동에 참여해야합니다.

우리의 교수법 및 학습 경험

뒤집힌 교실 접근 방식은 교실 기반 학습의 전통적인 개념이 반전되고 수업 전 수업 자료를 학생들에게 소개하고 동료와의 토론 및 문제 해결을 통해 이해를 깊게하는 데 사용되는 비교적 새로운 교수 방법입니다 교사가하는 활동. 이 접근법은 프로그램 중에 널리 사용됩니다. 이 개념을 통해 학생들은 실제 시나리오 및 사례 연구, 문제 해결 및 중요한 동료 검토 기술 연습, 팀웍 및 협업 기술 및 기술을 습득 할 수있는 문제 중심의 접근 방식을 수업에서 사용할 수 있습니다. 여기에는 컴퓨터 실습 세션 및 현장 방문 및 게스트 강의와 함께 다양한 워크샵, 토론, 시뮬레이션, 프레젠테이션 및 그룹 지정이 포함됩니다.