MBA về Phân tích chăm sóc sức khỏe trực tuyến
KHOẢNG THỜI GIAN
18 up to 36 Months
NGÔN NGỮ
Tiếng Anh
NHỊP ĐỘ
Bán thời gian
THỜI HẠN NỘP ĐƠN
Yêu cầu thời hạn nộp đơn
NGÀY BẮT ĐẦU SỚM NHẤT
Yêu cầu ngày bắt đầu sớm nhất
HỌC PHÍ
EUR 3.667 / per year *
HÌNH THỨC HỌC TẬP
Trộn lẫn, Học từ xa
* €6000 mỗi năm cho các nước có thu nhập cao hơn
Giới thiệu
Với sự gia tăng không ngừng của dữ liệu y tế điện tử, nhu cầu về phân tích dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe cũng đang tăng lên.
ESDST MBA về Chương trình Chứng chỉ Phân tích Y tế cung cấp cho sinh viên kiến thức để thành công với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu và hoạt động trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Nó đã được thiết kế cho các bác sĩ lâm sàng và các chuyên gia CNTT đang làm việc cũng như những sinh viên mới tốt nghiệp có thiên hướng về khoa học đời sống và chăm sóc sức khỏe.
Nó kết hợp kiến thức miền rất cần thiết với các kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế, định hướng nghề nghiệp. Sinh viên được giới thiệu về quy trình lựa chọn, chuẩn bị, phân tích, diễn giải, đánh giá và trình bày dữ liệu liên quan đến hoạt động của hệ thống y tế và hiệu quả lâm sàng với các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu khác nhau.
Điểm nổi bật:
- Phạm vi và ứng dụng của phân tích dữ liệu trong khoa học đời sống và chăm sóc sức khỏe
- Các khóa học trực tuyến hấp dẫn cho phép bạn lên lịch học tập xung quanh công việc và lối sống của bạn
- Hướng dẫn và hỗ trợ liên tục bởi các hướng dẫn viên trong ngành
- Dự án trực tiếp với bộ dữ liệu thực tế và các vấn đề kinh doanh phức tạp
- Hỗ trợ vị trí
- Các công cụ phân tích phổ biến nhất được sử dụng để phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe
- Học cách áp dụng các khái niệm lý thuyết để giải quyết các vấn đề kinh doanh
- Luôn cập nhật cho bạn về các xu hướng ngành mới nhất
- Được tiếp cận với các giảng viên đầu ngành có kinh nghiệm đáng kể trong phân tích chăm sóc sức khỏe
- Nhiều công ty đa quốc gia tham gia vào việc cung cấp, cố vấn và hỗ trợ
Một số công cụ và khái niệm được đề cập trong chương trình này là:
Các mô hình và thuật toán Phân tích kinh doanh, Phân tích nhân sự, Lập trình với R, SQL, Excel, Tableau, Hệ thống đám mây, MongoDB, Học máy, Dữ liệu lớn, v.v.
ESDST cung cấp Công nhận Kinh nghiệm Trước (RPE) và do đó, bằng cử nhân chính thức không bắt buộc để tham gia chương trình này.
Công nhận:
Trường Khoa học Dữ liệu & Công nghệ Châu Âu (ESDST) là tổ chức được chứng nhận EduQua của Thụy Sĩ với số chứng nhận CH23/00000103. Chứng chỉ EduQua là minh chứng cho chất lượng giáo dục do ESDST cung cấp.
Bằng cấp của chúng tôi được trao với sự hợp tác của Trường Kinh doanh Ascencia, Pháp. Với 5 cơ sở tại Pháp và nhiều trung tâm nghiên cứu ở Trung Đông, Trường Kinh doanh Ascencia được Bộ Lao động Pháp công nhận trong Danh mục Chứng chỉ Chuyên môn Quốc gia (RNCP) . Nó cũng được WES phê duyệt và tự hào có hơn 6500 cựu sinh viên từ 75 quốc gia.
ESDST là trường dữ liệu của Trường Kinh doanh Rushford, có trụ sở tại Geneva, Thụy Sĩ. Trường cung cấp các chương trình cấp bằng cao hơn về Kinh doanh và Quản lý. Trường cung cấp các chương trình MBA độc đáo thuộc nhiều chuyên ngành khác nhau như kinh doanh nông nghiệp, tài chính & đầu tư, tiếp thị, nghiên cứu lâm sàng.
ESDST với tư cách là trường dữ liệu của Trường Kinh doanh Rushford là thành viên của IACBE .
Mức lương trung bình của American Express cho các nhà phân tích tiếp thị là 104.942 USD.
Bạn đã sẵn sàng tăng tốc sự nghiệp của mình cùng chúng tôi chưa?
Chúng tôi bắt đầu đợt hàng của chúng tôi mỗi tháng! Tham gia ngay hôm nay!
Bộ sưu tập
Học sinh lý tưởng
Không cần có nền tảng kỹ thuật trước để đăng ký vào các chương trình của chúng tôi. Tất cả những người học quan tâm đến việc nắm vững việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đều có thể tham gia.
Bất kỳ ai mong muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đều có thể tham gia để tìm hiểu cách tận dụng dữ liệu, hiểu hành vi của bệnh nhân và dự đoán phương pháp điều trị như một biện pháp phòng ngừa.
Ủy ban học thuật của chúng tôi đã thiết kế một cách chu đáo một chương trình giảng dạy bao gồm các cấp độ cơ bản đến nâng cao, cùng với mô hình giáo khoa mang lại sự linh hoạt trong thời gian học. Mô hình giáo khoa của chúng tôi tuân theo hệ thống phân phối theo mô-đun, cho phép bạn học hỏi, nghiên cứu và trở thành chuyên gia trong một mô-đun trước khi chuyển sang mô-đun tiếp theo.
Phương pháp học tập trải nghiệm của chúng tôi dạy bạn cách sử dụng nhất quán các công cụ dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh.
Bất kể lĩnh vực của bạn là gì—tài chính, nhân sự, tiếp thị, vận hành, v.v.—các đề xuất của bạn sẽ có giá trị hơn khi được hỗ trợ bởi dữ liệu. Sự nhấn mạnh vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu này là trọng tâm trong giáo lý của chúng tôi!
Bạn đã sẵn sàng để đẩy nhanh tốc độ phát triển nghề nghiệp của mình chưa?
Tuyển sinh
Học bổng và tài trợ
Sự hòa nhập trong giáo dục là điều cần thiết đối với chúng tôi và chúng tôi cố gắng đảm bảo rằng không ai bị loại trừ do mức thu nhập khác nhau giữa các quốc gia. Do đó, chúng tôi vui mừng thông báo cam kết hòa nhập của mình bằng cách cung cấp mức phí giảm lên tới 40% cho các cá nhân thuộc nhóm thu nhập thấp và trung bình. Vui lòng tham khảo các trang chương trình của chúng tôi để biết chi tiết về mức phí đã điều chỉnh.
Chương trình giảng dạy
- Độ dài khóa học gần đúng: 3-4 tuần
- Tổng số tín chỉ ECTS: 120
- Số lượng tín dụng chuyển khoản tối đa: 60
Chương trình MBA trực tuyến ESDST về phân tích chăm sóc sức khỏe bao gồm 24 khóa học. Khóa học chứa nhiều dự án/bài tập thực hành với ít nhất một dự án liên kết ngành capstone. Trong đó, mỗi sinh viên sẽ được yêu cầu giải quyết một vấn đề kinh doanh thực tế, độc đáo. Thời lượng của mỗi khóa học sẽ kéo dài khoảng 3 tuần, bao gồm 5 đến 6 tín chỉ ECTS. Sinh viên phải hoàn thành tất cả các khóa học này và dự án capstone để kiếm được tổng cộng 120 ECTS để đủ điều kiện nhận bằng MBA về Khoa học dữ liệu và Học máy.
KHÓA HỌC
Quản lý chuyển đổi ( 4 ECTS)
Kinh tế quản lý ( 3 ECTS)
Hành vi tổ chức ( 3 ECTS)
Báo cáo và phân tích tài chính ( 3 ECTS)
Tiếp thị trong thế giới kỹ thuật số ( 3 ECTS)
Phân tích dữ liệu cho người quản lý ( 4 ECTS)
> Trao chứng chỉ kinh doanh
Nền tảng phương pháp nghiên cứu và phân tích kinh doanh ( 4 ECTS)
Excel nâng cao ( 4 ECTS)
Lập trình cho Analytics bằng Python ( 4 ECTS)
Phương pháp phân tích dự đoán ( 4 ECTS)
Giao tiếp kinh doanh ( 3 ECTS)
Phòng thí nghiệm nghề nghiệp chuyên nghiệp ( 1 ECTS)
> Giải thưởng Chứng chỉ về Phân tích Kinh doanh Nền tảng
Trí tuệ nhân tạo và học máy ( 4 ECTS)
Dữ liệu lớn và NoSQL ( 4 ECTS)
Quản lý và lưu trữ dữ liệu ( 4 ECTS)
Trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện với Tableau ( 4 ECTS)
Đạo đức trong phân tích kinh doanh ( 4 ECTS)
Trao chứng chỉ về phân tích kinh doanh chuyên nghiệp
Môn tự chọn:
Đánh giá kinh tế về chăm sóc sức khỏe (5 ECTS)
Số hóa trong chăm sóc sức khỏe (sức khỏe điện tử) (5 ECTS)
Kinh tế lượng cho chăm sóc sức khỏe (Phân tích bao dữ liệu) (5 ECTS)
Dữ liệu lớn và Học máy trong Kinh tế Y tế ( 5 ECTS)
Quản lý tài chính và ra quyết định trong chăm sóc sức khỏe ( 5 ECTS)
Phân tích chính sách y tế kinh tế ( 5 ECTS)
Dự án Tư vấn Capstone (3 0 ECTS)
> Giải thưởng Huy hiệu Nhà hành nghề – Nhà phân tích Y tế
Tổng ECTS: 12 0
> Giải thưởng MBA về Phân tích chăm sóc sức khỏe
Kết quả chương trình
ESDS MBA về phân tích chăm sóc sức khỏe tập trung vào việc giúp sinh viên hiểu được tiện ích của khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong ngành chăm sóc sức khỏe. Nó cho phép sinh viên hướng dẫn kiến thức thống kê và phân tích của họ trong việc thực hiện các nhiệm vụ thông thường cũng như phức tạp trên dữ liệu chăm sóc sức khỏe nhạy cảm. Sinh viên sẽ học cách liên hệ khoa học dữ liệu với thực tiễn và kinh doanh y học và áp dụng kiến thức thực tế để dự đoán nhiều thông số cho bệnh nhân cũng như nhà cung cấp dịch vụ y tế dựa trên dữ liệu lịch sử
Mỗi sinh viên tại ESDS được kết hợp với một người cố vấn trong Ngành, tốt nhất là trong cùng ngành mà sinh viên đang làm việc hoặc có nguyện vọng đầu vào. Người cố vấn hướng dẫn sinh viên trong suốt khóa học và cung cấp cho sinh viên cách học tập trải nghiệm thực tế cùng với việc học chính diễn ra trong chương trình.
Kết quả chính:
- Xây dựng nền tảng vững chắc liên quan đến bản chất và cấu trúc của dữ liệu chăm sóc sức khỏe
- Có thể tách biệt tiếng ồn khỏi dữ liệu
- Xây dựng phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu để tiếp cận các vấn đề hàng ngày
- Phát triển sự hiểu biết về các công cụ phân tích khác nhau phổ biến trong ngành chăm sóc sức khỏe