推介会

有了最好的发达的远程学习系统,这个 MBA 课程将允许你以一种背景方式学习,学习你需要的实际部分"

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在一个像现在这样不断变化的世界里,新技术的扩散是一个常态。如今,我们已经习惯于看到尖端的工具、平台或技术如何成为过时的元素,在商业环境中的适用性降低。 

同样,利基市场中不存在的或新生的技术成为更普遍领域的趋势,也是很自然的。 

毫无疑问,这是一个不可阻挡的、不断发展的过程,是当前技术革命的最大表现者,它迫使IT专业人员永久性地进行专业化。 

面对这种情况,企业数据科学技术管理 MBA 是作为一个完整的培训项目提供的,包括商业世界需求的最前沿技术。 

因此,在一次综合练习中,从技术和商业角度出发,选择了一套通常不被通才培训计划所涵盖的科目,目的是为学生提供必要的技术知识,通过使用最合适的先进技术来解决当前的多种技术问题。 

这样,纯技术和商业科目的结合,使这个校级硕士成为一个尖端的专业,特别是针对那些寻求学习目前最普遍的技术,或对这些技术有更高水平的知识的专业人士。 

主要目的是使学生能够在现实世界中,在再现他们未来可能出现的条件的工作环境中,以严格和现实的方式应用在这个培训中获得的知识。 

由于采用100%在线形式,学生不必放弃他们的个人或职业义务。完成这个课程后,学生将更新他们的知识,并将拥有一个令人难以置信的著名资格,这将使他们在个人和专业方面得到提升。

一个专业成长的强化课程,将使你能够介入一个对专业人员需求不断增长的部门" 

这个企业数据科学技术管理 MBA 校级硕士包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是:

  • 由高级信息技术专家介绍案例研究的发展情况
  • 这个课程的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
  • 可以进行自我评估过程的实践,以推进学习
  • 特别强调创新方法论 
  • 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
  • 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容

一个高级培训课程,将使学生能够快速、持续地获取知识,并具备全球高质量教育的科学严谨性"

这个课程的教学人员包括来自该行业的专业人士,他们将自己的工作经验融入到培训中,还有来自知名协会和著名大学的公认。 

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容,专业人士将能够进行情境化学习,即通过模拟环境进行沉浸式培训,以应对真实情况。 

该课程设计以问题导向的学习为中心,专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。为此,您将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。 

一个完整的、尖端的课程,将使你逐步和完全获得在这个部门工作所需的知识"

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这个课程内容广泛而具体,将引导你掌握计算机工程师在这个领域的最佳竞争中所需要的具体知识"

目标

这个专业的目标是培训企业数据科学技术管理 MBA 方面的专业人员,使其具备使用当前最先进的协议和技术开展活动的必要知识和技能。通过完全适合学生的工作方法,这个 MBA 课程将逐步引导学生掌握技能,将其推向更高的专业水平。由在这个领域具有丰富经验的专业人士设计的独特培训。

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深化你在计算机技术领域的知识,在你的知识体系中包括这一工作领域最先进的方面"

总体目标

  • 分析ERP和CRM系统,投入和收益
  • 为每个公司设计和选择合适的ERP或CRM工具 
  • 开发数据周期的每个阶段 
  • 检查数据挖掘过程
  • 分析一个网络平台并优化其运作 
  • 评估会话和流量以更好地了解受众
  • 发展关于可维护、可扩展和可靠系统的专业知识 
  • 分析不同的数据模型及对应用程序的影响 
  • 分析经典系统模型并识别用于分布式应用程序的缺陷 
  • 考察分布式计算范式,建立微服务模型 
  • 产生物联网专业知识
  • 开发物联网参考架构和技术框架
  • 分析项目管理的敏捷方法的概念,制定SCRUM框架的要素和流程
  • 审查和发展项目管理的KANBAN方法的要素 
  • 将我们公司的差异化建立在无形资源上
  • 通过正念识别改进的机会
  • 提出一个基于与变化和不确定性相处而不是 "突破 "阻力的商业模式。
  • 将情绪管理作为成功的途径,为公司注入活力

具体目标

模块 1. 关键信息管理系统

  • 制定商业策略 
  • 为商业决策发展专业知识 
  • 设计一个统一的报告系统 
  • 确定如何在公司各部门和客户之间建立沟通和信息交流
  • 能够为决策转化信息
  • 为客户的忠诚度制定一个营销计划 
  • 设计一个营销计划以增加销售

模块 2. 数据类型和周期

  • 发展专业知识以执行数据分析 
  • 统一不同的数据,实现信息的一致性 
  • 为决策提供相关的、有效的信息 
  • 根据数据类型和用途建立数据管理的最佳实践  
  • 利用工具进行数据管理(用R)

模块 3. 机器学习数

  • 评估在从信息到知识的过程中获得的技能
  • 开发不同类型的机器学习
  • 分析不同机器学习算法的指标和验证方法
  • 汇编不同机器学习方法的不同实施方案
  • 确定概率推理模型
  • 考察深度学习的潜力
  • 展示不同机器学习算法的知识

模块 4. 网络分析

  • 在使用网络分析方面产生专门的知识
  • 考察从起源到现在的演变和发展
  • 建立谷歌分析的最佳配置,这是网络营销的一个基这个工作工具
  • 分析网络流量以了解用户行为
  • 制定基这个和高级指标,使我们能够评估网站的点击率或互动性
  • 确定监测参数:指标和尺寸
  • 配置谷歌分析工具和在网站上使用跟踪标签
  • 区分现有的两个版本的Google Analytics:UA vs GA4
  • 指定通用分析的组织和结构:账户、属性和视图
  • 通过解释预定义和/或定制的报告来分析用户行为
  • 通过使用分段来评估我们在报告中看到的总数据的流量子集
  • 通过优化营销策略和根据所获得的结果进行决策来评估转换率

模块 5. 用于海量数据使用的可扩展且可靠的系统

  • 建立可靠性、可扩展性和可维护性的概念
  • 评估关系型、文件型和图型模型
  • 分析数据引擎中使用的日志、B-树和其他结构形式的结构化存储
  • 考察一致性模型及其与复制概念的关系
  • 评估不同的复制模式及其相关问题
  • 制定分布式交易的基这个原则
  • 检查数据库分区和平衡数据库的密钥

模块 6. 分布式部署的系统管理

  • 为分布式应用开发需求
  • 利用最先进的工具来开发分布式应用程序
  • 对基础设施管理工具的使用进行分析
  • 检查实施IaaS和PaaS模型的最有用的工具
  • 开发PaaS模型和目前在其实施中使用的一些工具
  • 评估面向分布式系统的监控工具
  • 提出分布式平台的验证技术和测试
  • 分析云平台实施中最常用的选项

模块 7. 物联网

  • 识别什么是 IoT(物联网)和 IIoT(工业物联网)
  • 检视工业互联网联盟
  • 发展物联网参考架构是什么
  • 对物联网传感器和设备进行检查和分类
  • 建立物联网中使用的通信协议和技术
  • 分析不同类型的物联网平台
  • 开发不同的数据管理机制
  • 建立物联网数据管理的安全要求
  • 介绍不同的物联网应用领域

模块 8. 项目管理和敏捷方法

  • 介绍项目管理的PMI方法
  • 项目、计划和项目组合之间的区别
  • 评估项目合作的组织的演变
  • 分析什么是组织中的流程资产
  • 检查流程组和知识领域的矩阵,并分析构成这个矩阵的流程
  • 介绍PMI 项目管理家庭
  • 评估项目管理敏捷方法的背景
  • 中发展VUCA 背景(波动性、不确定性、复杂性和模糊性)
  • 识别敏捷的价值观
  • 介绍敏捷宣言的12条原则
  • 分析敏捷SCRUM的项目管理框架
  • 发展Scrum支柱
  • 识别和定义Scrum价值
  • 建立Scrum团队中的角色
  • 介绍Scrum中典型的仪式
  • 评估Scrum团队使用的人工制品
  • 分析Scrum团队协议
  • 审查衡量Scrum团队绩效的指标
  • 介绍项目管理的敏捷KANBAN框架
  • 分析构成看板方法的要素:价值、原则和一般做法
  • 识别和定义看板价值
  • 制定看板方法的原则
  • 分析看板方法中不同的做法
  • 检查看板的绩效衡量指标
  • 识别并分析三种方法之间的差异:PMI, Scrum 和 Kanban

模块 9. 沟通、领导力和团队管理

  • 介绍确保技术业务成功所需的管理技能
  • 提出适应变化的领导模式
  • 将情商确立为公司的基这个管理工具
  • 通过指导、辅导和他们之间的差异,分析改进的机会
  • 促进提高对沟通的认识状态
  • 提高人们在公司的满意度,降低压力水平,改善工人的关系,与上级或员工的关系,与客户的关系,甚至是个人环境的关系
  • 在科技公司制定谈判和冲突解决策略

模块 10. 公司的领导力、道德和社会责任

  • 分析全球化对公司治理和企业治理的影响 
  • 评估有效领导力在企业管理和成功中的重要性 
  • 确定跨文化管理策略及其在多样化企业环境中的相关性 
  • 发展领导力技能,理解当前领导者面临的挑战 
  • 确定企业伦理原则和实践,并应用于公司决策 
  • 制定可持续性和企业社会责任的实施和改进策略 

模块 11. 人事和人才管理

  • 确定战略管理与人力资源管理之间的关系 
  • 深入了解有效人力资源管理所需的核心能力 
  • 探讨绩效评估和管理的相关方法 
  • 整合人才管理创新及其对员工留存和忠诚度的影响 
  • 制定激励策略和高绩效团队的发展方案 
  • 提出有效的变革管理和冲突解决方案 

模块 12. 经济-财务管理

  • 分析宏观经济环境及其对国家和国际金融系统的影响 
  • 定义财务决策所需的信息系统和商业智能 
  • 区分关键财务决策和金融风险管理 
  • 评估财务规划和企业融资策略 

模块 13. 商业管理与战略营销

  • 构建商业管理的概念框架及其在企业中的重要性 
  • 深入了解营销的基本要素和活动及其对组织的影响 
  • 确定营销战略规划的各个阶段 
  • 评估提升企业沟通和数字声誉的策略 

模块 14. 执行管理

  • 定义总经理管理的概念及其在企业管理中的重要性 
  • 评估管理者在组织文化中的职能和责任 
  • 分析运营管理和质量管理在价值链中的重要性 
  • 发展人际沟通和演讲技巧,以培训发言人
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一个独特的,关键的和决定性的培训经验,以促进你的职业发展"

企业数据科学技术管理 MBA 校级硕士

数字革命已经改变了公司管理数据和做出决策的方式。数据科学已成为大多数行业的核心工具,但其管理和指导需要专业技能和知识。因此,校级硕士数据科学技术管理成为那些希望在这一领域扩展技能并在需求旺盛的领域中实现职业发展的信息技术人员的绝佳选择。

 

在线学习,不影响个人生活

校级硕士数据科学技术管理将帮助你识别不同的数据类型,掌握网络分析技术,深入了解可扩展和大规模数据使用的系统,或精通敏捷方法。这些知识将由一流的教学团队提供,这些专家在技术项目管理方面拥有丰富经验,将为你的日常职业活动提供最实用的知识。