Chương trình MS trực tuyến về phân tích tiếp thị của Trường Kinh doanh Kogod tại Đại học Mỹ chuẩn bị cho sinh viên áp dụng các kỹ năng phân tích và tiếp thị kỹ thuật số để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bạn sẽ nghiên cứu các chủ đề như chiến lược thương hiệu, tiếp thị tích hợp và phân tích tiếp thị để nâng cao chuyên môn về tiếp thị và phân tích dữ liệu.

Tìm hiểu nhiều phương pháp phong phú để phân tích dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích cho các quyết định kinh doanh. Đội ngũ giảng viên chuyên môn của Mason sẽ giúp bạn đắm chìm trong các khóa học tập trung vào các phương pháp thống kê, khai thác dữ liệu và các khái niệm khác ở điểm giao thoa giữa CNTT và phân tích dữ liệu.

Sử dụng dữ liệu, trình bày và kinh doanh lớn để giải thích mối quan hệ giữa các vấn đề tổ chức và chiến lược các giải pháp thành công. Giá cả phải chăng, tiện lợi và nhanh chóng, MS trong Business Intelligence và Analytics dữ liệu chuẩn bị cho bạn để phân tích và giải quyết các thách thức kinh doanh một cách sáng tạo chỉ trong 1 năm.

Phân tích dữ liệu MSc được thiết kế để phù hợp với nhiều đối tượng người học có những mục tiêu cụ thể trong phân tích dữ liệu có thể tập trung vào kỹ thuật hoặc tập trung vào kinh doanh. Chương trình này sử dụng nghiên cứu học thuật, các vấn đề thực tế được xác định trong ngành và nghiên cứu trường hợp, để đưa ra một cách tiếp cận thực sự sẽ thúc đẩy kiến thức sâu hơn về lĩnh vực chủ đề.

Việc số hóa thông tin—mạng xã hội, giao dịch kinh doanh, hồ sơ chăm sóc sức khỏe và hơn thế nữa—đã biến đổi thế giới, đòi hỏi phải có những người hiểu tất cả dữ liệu lớn đang được thu thập và có thể hành động để giúp các cá nhân, tập đoàn và tổ chức trở nên thông minh hơn , nhanh hơn và cuối cùng là hiệu quả hơn. Các chương trình Thạc sĩ Khoa học và chứng chỉ tốt nghiệp về Khoa học Dữ liệu của chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành nhà phân tích nâng cao, người có thể tạo và phát triển các bộ dữ liệu và giao thức phân tích, truyền đạt các phát hiện và cuối cùng tham gia vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ở cấp cao nhất.

Tiến xa hơn trong sự nghiệp khoa học máy tính của bạn với bằng sau đại học chuyên ngành phân tích dữ liệu lớn. Chương trình thạc sĩ trực tuyến này được thiết kế để trang bị cho sinh viên chuyên môn trong một lĩnh vực máy tính đã chứng kiến sự phát triển nhanh chóng và gần đây, và dự kiến sẽ thiếu hụt đáng kể kỹ năng.

Đạt được lợi thế cạnh tranh trong sự nghiệp của bạn bằng cách phát triển các kỹ năng phân tích dữ liệu kỹ thuật và quản lý kinh doanh cần thiết để mang lại kết quả chiến lược cho công ty của bạn với khóa học Phân tích kinh doanh ThS trực tuyến của Đại học Bath. Được cung cấp bởi Trường Quản lý Bath được EQUIS- và AMBA công nhận, khóa học này cung cấp cơ hội tiếp cận với các chuyên gia trong ngành và đào tạo có giá trị vô giá đối với việc quản lý dữ liệu thực hành, khai thác dữ liệu và chuẩn bị phân tích dữ liệu của sinh viên. Điều này bao gồm quyền truy cập vào phần mềm tiên tiến và các công cụ phân tích thông qua quan hệ đối tác của Đại học Bath với IBM.

Chương trình Thạc sĩ Quản lý Dữ liệu và Phân tích Kinh doanh Trực tuyến của EDHEC được thiết kế để đào tạo các chuyên gia và chuyên viên thành thạo quy trình quản lý dữ liệu, từ việc thu thập dữ liệu đến việc sử dụng các công cụ và kỹ thuật cũng như tạo mô hình, cho phép họ có thể vận hành ngay trong lĩnh vực của mình.

BSBI vui mừng thông báo chương trình Thạc sĩ Quản lý Công nghệ Thông tin của chúng tôi cũng có sẵn 100% trực tuyến. Thạc sĩ Quản lý Công nghệ Thông tin sẽ giúp bạn đánh giá tác động của CNTT trong kinh doanh trong xã hội và tác động của các mô hình kinh doanh mới nổi cho phép sinh viên chủ động đối phó với những thách thức năng động bằng cách đề ra và thực hiện các chiến lược công nghệ mới. Là sinh viên trong khóa học này, bạn sẽ có cơ hội phát triển kiến thức của mình về một loạt các lĩnh vực kinh doanh cốt lõi và kỹ năng quản lý CNTT. Điều này sẽ làm nền tảng cho sự phát triển sâu rộng về kiến thức học thuật, lý thuyết và thực tiễn của bạn về khoa học dữ liệu và Công nghiệp công nghệ cao.

DSTI's Applied MSc in Data Analytics offers hands-on industry experience with industry-standard tools, leading 97% of students to internships within 6 months. With flexible Full-time, Part-time or Blended learning options starting in Spring or Autumn, gain a solid foundation in data analytics principles.

Trong một thế giới phấn đấu vì sự bền vững, việc nắm vững các nguyên tắc kinh tế tuần hoàn là rất quan trọng. Thạc sĩ Khoa học về Phân tích Dữ liệu cho Kinh tế Tuần hoàn của Đại học Tomorrow đi sâu vào nền kinh tế tuần hoàn, một mô hình tập trung vào hiệu quả sử dụng tài nguyên và giảm thiểu chất thải bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu. Với chuyên môn tập trung vào các nguyên tắc kinh tế tuần hoàn, phân tích dữ liệu, số liệu bền vững và phương pháp thống kê, bạn sẽ học cách tối ưu hóa hệ thống tuần hoàn thông qua các quyết định dựa trên dữ liệu.

Nắm bắt công nghệ dữ liệu, ứng dụng dữ liệu, chiến lược dữ liệu và ra quyết định dựa trên dữ liệu, đồng thời kết hợp những điều này với thông tin chi tiết hữu ích về kinh doanh thông qua chuyên gia trực tuyến về Phân tích dữ liệu & kinh doanh.

Bằng cấp trực tuyến năng động này kết hợp nghệ thuật tiếp thị kỹ thuật số với sức mạnh của dữ liệu, chuẩn bị cho bạn dẫn đầu trong thế giới kỹ thuật số ngày càng phức tạp. Bạn sẽ tìm hiểu sâu hơn về các xu hướng mới nhất trong quảng cáo kỹ thuật số, SEO, phương tiện truyền thông xã hội và hành vi của người tiêu dùng, đồng thời nâng cao khả năng tận dụng dữ liệu để tạo ra các chiến dịch hấp dẫn, mang lại kết quả.

Dữ liệu đang thúc đẩy tương lai và bạn có thể kể câu chuyện. Khi nhiều ngành công nghiệp trên khắp thế giới tiếp tục phụ thuộc vào dữ liệu để thông báo chiến lược kinh doanh của họ, nhu cầu về các chuyên gia có thể đọc và giải thích dữ liệu ngày càng tăng. Phân tích dữ liệu vi mô và vĩ mô phức tạp và kể câu chuyện cho phép các nhà lãnh đạo chiến lược đưa ra quyết định sáng suốt cho doanh nghiệp của họ.

Tập trung vào việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, phân tích dự đoán và các công cụ kinh doanh thông minh. Chuyên ngành này chuẩn bị cho sinh viên khả năng phân tích và diễn giải các tập dữ liệu phức tạp.