EXACTAMENTE QUÉ ES UNA EM en ANÁLISIS EMPRESARIAL
Estas ideas se implementan en la producción en sistemas de TI o en negocios en sistemas fuera de línea para aumentar las medidas de éxito para un negocio como la rentabilidad.
- Cómo hacer análisis inteligentes en R o Python
- Necesito una persona de Python Advanced para evaluar a un candidato de Data Science. ¿Puede usted ayudar?
- ¿Debo hacer un master en ciencia de datos o ir a un campo de entrenamiento?
- ¿Cuánto tiempo puede un principiante aprender ciencia de datos?
- Cómo crear un gran conjunto de datos a partir de los datos del sitio web
¿Quién debería tomar este curso? Importante:
- Debe gustarle con World Business, seguir algún dominio como Banca o Acciones o Salud o incluso practicar deporte con interés y tener más interés en una visión accionable y un sesgo para la acción en los negocios en lugar de una mentalidad académica o orientada a la investigación.
- Puede alternar entre los ciclos de pensamiento y acción que requiere Business y, lo que es más importante, manejar personalidades empresariales complejas para obtener información sobre la acción.
Las herramientas son estadísticas más que el enfoque de Big Data. El programa de análisis empresarial tiende a centrarse en aplicaciones de técnicas analíticas de origen estadístico, utilizando herramientas como R o SAS para el modelado de datos. , junto con herramientas de visualización como Tableau, utilizadas para presentar las ideas al liderazgo. Pero tenga en cuenta que la industria requiere MSBI y Qlikview también muy a menudo. Por lo tanto, es bueno tener un control de todo esto.
El curso optativo de Business Domain es integral para MS in Business Analytics o cualquier programa de análisis de negocios para ese asunto, como un análisis de PGDM Business, también enseña conocimiento de dominio como Financial Analytics, Credit and Risk Analytics, Mobile Analytics o Retail Analytics.
Tomemos un ejemplo de las asignaturas optativas de MIT Sloan Business Analytics
- Comercio electrónico: 15.567, 15.570, 15.571, 6.932 / 15.377J
- Finanzas: 15.433, 15.437, 15.439, 15.450
- Economía de la empresa: 15.034
- Marketing: 15.810 / 15.812, 15.818, Análisis de marketing
- De la analítica a la acción: módulos sobre organizaciones, liderazgo y ética
MS in Business Analytics no es un curso de desarrollador y no debe esperar que el curso cubra el aprendizaje automático, los algoritmos de aprendizaje profundo o que cubra tecnologías de Big Data como Apache, Kafka, Spark, Hadoop y más.
¿Son los análisis de negocios y análisis de Big Data iguales?
El término Big Data Analytics se usa de forma sinónima con Data Analytics o Business Analytics; esto es una falacia. Big data gestiona conjuntos de datos de aproximadamente 15 GB y más para lectura / escritura y R lucha a veces con conjuntos de datos de poco más de 300 MB para algoritmos de aprendizaje automático o ciencia de datos de alta complejidad.
“MS in Business Analytics no suele
cubrir Big data en conjuntos de datos grandes o no estructurados
o aprendizaje automático / aprendizaje profundo “
EXACTAMENTE QUÉ ES UNA EM EN CIENCIA DE DATOS
¿Quién debe tomar la maestría en ciencia de datos?
Importante: debe gustarle la lógica, los algoritmos, la codificación y ser alguien que fue visto como un programador fuerte en algún momento de su carrera o académicos para disfrutar y florecer en este curso.
Los cursos básicos para la ciencia de datos pueden ser como estos en la Universidad de Columbia
- TEORÍA DE PROBABILIDAD
- ALGORITMOS DE CIENCIA DE DATOS
- INFERENCIA ESTADÍSTICA Y MODELADO
- SISTEMAS INFORMÁTICOS PARA LA CIENCIA DE DATOS
- APRENDIZAJE DE MAQUINAS PARA CIENCIA DE DATOS
- ANÁLISIS Y VISUALIZACIÓN DE DATOS EXPLORATORIOS
La optativa podría ser emprendimiento o tener algunas superposiciones mínimas con MS en Business Analytics, como es el caso de las asignaturas optativas financieras, pero de lo contrario verá un sabor de ciencia, algoritmos o tecnología de datos.
- Fundamentos de la ciencia de datos
- La seguridad cibernética
- Analítica financiera y empresarial
- Analítica de salud
- Nuevos medios de comunicación
- Detectar, recopilar y mover datos
- Ciudades inteligentes
- Grupos de trabajo
- Ciencias sociales computacionales
- Fronteras en los sistemas informáticos
- Análisis de descubrimiento de materiales
EL VEREDICTO
- SI USTED ES profundamente técnico y favorece la profundidad, y disfrutó largas horas de codificación o análisis solitario sobre un tema para revelar ideas, patrones y tendencias, y no particularmente apasionado en ningún dominio como las finanzas o el comercio minorista, vaya a la ciencia de datos.
- SI PUEDE aprender tecnología hasta el punto en que ayude al negocio y aproveche a otras personas técnicas para cosas profundamente técnicas, favorezca un MS en Business Analtyics y tome cursos electivos en Big data / Data science para mantenerse actualizado sobre big data y data science en un alto nivel
Muchos de mis alumnos pasaron a hacer una maestría en análisis o un MBA en análisis. Los ayudamos en su viaje.
¿Quiere unirse a un seminario web Global Free R, SAS, Tableau el 24 de junio o el 1 de julio IST? Puedes hacer todas tus preguntas en vivo.
Estaré allí y también lo harán más expertos en analíticos de las principales empresas. Regístrate ahora
Tenemos líderes de Analtyics de Amazon y HSBC Analytics Experience realizando este seminario web y la primera clase gratuita después del seminario web introductorio. Así que no pierdas la oportunidad de aprender Analytics.
¡Espero que esto ayude!
