Степень магистра без диссертации по аналитике данных

Описание программы

Эта уникальная годичная программа магистратуры (без диссертации) по аналитике данных предназначена для работающих специалистов. У них будет возможность построить свою сеть и учиться у своих штатных и внештатных преподавателей вместе с другими бизнес-профессионалами, которые принимают участие в их занятиях, а также у своих однокурсников в их группе и в сети выпускников Университета Сабанчи. Язык обучения — английский.

Цели программы

Аналитика данных считается относительно новой областью, которая объединяет самые современные вычислительные и статистические методы для извлечения бизнес-ценности из быстро растущего объема данных. Эта программа разработана, чтобы помочь нашим участникам развить набор навыков, необходимых для создания и поддержания дополнительного конкурентного преимущества, которое инновационные компании пытаются установить. Наша учебная программа поможет студентам развить навыки, необходимые для принятия решений на основе данных с помощью широкого спектра курсов, таких как: Введение в аналитику данных с использованием Python, Управление данными и обработка, Машинное обучение, Практические примеры в аналитике данных, Прикладная статистика, Оптимизация, Моделирование решений, Исследовательский анализ и визуализация данных, Анализ социальных сетей, Управление проектами и деловая коммуникация и т. д.

Конкретные результаты программы:

Понимать концептуальные основы аналитических методов и приемов в сфере бизнес-аналитики,

Приобретать теоретические и практические знания по прикладным информационным системам, развивая фундаментальные навыки программирования,

Улучшите процесс принятия решений, превратив большие объемы данных в полезную информацию и интегрировав инструменты анализа данных.

Превращайте большие объемы данных в полезную информацию, используя количественные модели, а также понимание и управление методами анализа данных, сообщайте и визуализируйте результаты для использования в бизнесе.

Понимать концепции качества данных, целостности данных и точности данных, а также профессиональную этику в отношении конфиденциальности данных и интеллектуальной собственности.