Подайте заявку до 16 листопада 2021 року, щоб отримати знижку 150 доларів США на плату за програму. Використовуйте код SMU150EBTA під час оплати. Що дасть вам ця програма? Після успішного завершення програми учасники зможуть: Створюйте та впроваджуйте бізнес-стратегії, використовуючи науку про дані. Приймайте керовані даними рішення для вирішення бізнес-проблем за допомогою аналізу даних. Продемонструйте, як аналітику можна поєднувати з експериментами, щоб дати рекомендації щодо зростання бізнесу на основі даних. Поясніть ключові проблеми та ризики в проектах із науки про дані. Оцініть стратегію організації даних і порекомендуйте шляхи досягнення стійкої конкурентної переваги. Аналізуйте організаційні потреби та стимулюйте вдосконалення бізнесу за допомогою майбутніх тенденцій науки про дані. Програмні модулі Програма складається з 8 модулів. Кожен модуль очолює фахівець факультету SMU, який має досвід роботи в галузі науки та аналітики даних, які обговорюються. Модуль 1: Використання даних як конкурентного переваги Вивчіть ключову термінологію науки про дані, різні рівні аналітики даних та їх значення для прийняття рішень, особливості даних і розуміння для досягнення стійких конкурентних переваг, а також застосування аналітики даних та її роль у створенні нових можливостей для бізнесу. Модуль 2: Аналітика даних у дії Дізнайтеся про відповідний аналітичний підхід до вирішення бізнес-проблеми, залежно від того, чи керується ваша організація даними, тенденції в даних і отримання пов’язаної інформації для підвищення ефективності бізнесу, вплив багатоканальних стратегій організації на продажі, а також як визначити відповідні дані/інсайти. Модуль 3: Основна статистика для аналізу даних Отримайте глибше розуміння порівняння незалежних наборів даних, щоб отримати уявлення, і як застосовувати стратегічні рішення, використовуючи зазначені методи. Модуль 4: Прогнозна аналітика Вивчіть основи регресії для аналізу сили/впливу змінних, як передбачити вплив змінних за допомогою оптимальної відповідності моделі та ефектів регресії, як побудувати логістичну модель регресії для тестування та прогнозування очікуваних результатів, а також як застосувати прогнозну аналітику для організації подій. для просування сильних сторін і протидії загрозам. Модуль 5: Польові експерименти та причинність Досліджувати кореляцію та причинно-наслідкові зв’язки та їх значення для підвищення ефективності бізнесу, експериментувати з проблемами бізнесу, щоб зробити ефективні висновки; Багатоваріантне тестування, тестування A/B та багаторукого бандита; та ефективність використання експериментального дизайну для створення рекомендацій щодо зростання бізнесу на основі даних. Модуль 6: Моделі машинного навчання для аналізу даних Зробіть свої знання про машинне навчання та його роль у підвищенні продуктивності організації, про те, як алгоритми машинного навчання можна застосувати для досягнення оптимальної аналітичної точності, про аспекти створення програм нейронних мереж і глибокого навчання, а також як аналітику можна поєднувати з експериментами для створення ефективних бізнес-стратегії. Модуль 7: Вирішення ключових проблем і ризиків у проектах із науки про дані Дізнайтеся про ключові проблеми для проектів науки про дані та їх рішення, Delta Framework і Delta Plus Model, ризики на рівні проекту та приклади невдалих проектів науки про дані, а також про те, як передбачити успіх вашого проекту великих даних за допомогою технології DATA. Модуль 8: Наука про дані та майбутнє Пориньте в драйвери, очікувані результати та технологічні чинники для Індустрії 4.0; компоненти успіху ШІ, які можна використовувати для зміцнення організаційних можливостей; проблеми впровадження ШІ в системах; і як оцінити шлях цифрової трансформації організації та зберегти конкурентну перевагу. Тематичні дослідження The Weather Company: створення споживчих додатків, які використовують великі дані Виклик Юіги: чи вартий Omni-Channel? 3M переходить до орієнтації на клієнта за допомогою глобального сховища даних Рекламні експерименти в RestaurantGrades Прогнозування відтоку клієнтів у QWE Inc Цифрова трансформація Certis Group Симуляції Учні отримають практичний досвід роботи з різними методологіями аналізу даних, а також безкоштовний доступ до XLSTAT протягом року разом із цією програмою. Симуляція аналізу даних: прийняття стратегічних рішень Симуляція цифрового маркетингу: медіа-атрибуція на ExerciseMinder Програмний факультет Сандіп Р. Чандукала, к.т.н. Доцент кафедри маркетингу Сандіп обіймає посаду доцента маркетингу. До приходу в SMU Сандіп працював у 3M, а до цього працював молодшим викладачем у Школі бізнесу Kelley при Університеті Індіани. Має ступінь Ph.D. в галузі маркетингу (з неповною спеціальністю зі статистики) з Університету штату Огайо, MS (MAS), MBA з Університету Техасу в Далласі та MS (комп'ютерна інженерія) з Університету Міннесоти. Наукові інтереси доцента Чандукали пов’язані з розробкою кількісних моделей поведінки споживачів з використанням промислових даних. Його дослідження в першу чергу зосереджені на аналітиці роздрібної торгівлі. Зокрема, розуміння та вимірювання впливу просування, реклами та нових продуктів, а також пропонування нових підходів до сегментації ринку з використанням методів байєса та ланцюга Маркова Монте-Карло (MCMC). Його дослідження опубліковано в Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters і Customer Needs and Solutions. Доцент Чандукала був удостоєний наукової стипендії Лі Конга Чіана у 2016-17 роках, а також у 2018 році був у списку почесного викладання декана для аспірантури. Мішель Чеонг, Ph.D. професор кафедри інформаційних систем (освіта); Заступник декана післядипломної професійної освіти ДКІС; Директор, д.т.н Професор Чеонг з 2005 року обіймав різноманітні академічні посади в СМУ, зокрема як викладач, асистент та доцент кафедри інформаційних систем. На додаток до своєї нинішньої ролі професора інформаційних систем, професор Чеонг також займає адміністративні посади в SMU, обіймаючи посаду заступника декана післядипломної професійної освіти SIS та директора доктора технічних наук. Дослідницькі інтереси професора Чеонга включають аналітику даних і прийняття рішень, моделювання та педагогіку електронних таблиць, аналітику навчання та аналіз тексту. У 2018 році отримала нагороду SMU Teaching Excellence Award - Postgraduate Professional Programs Центру викладання SMU. Робота професора Чеонга була представлена в ряді журнальних статей, книгах і розділах книг, матеріалах конференцій і статей, а також журнальних статтях. Її остання робота про вплив навчання однолітків у SMU була опублікована у Міжнародному журналі довідкового коучингу та наставництва. Програма Навчальна подорож 90+ відео лекцій 32 Завдання 10+ галузевих прикладів 6 дошки обговорення 6 Тематичні дослідження 2 Симуляції Навіщо записатися на курси Data Science & Analytics для стратегічних рішень? Підприємства в усьому світі переміщують свою увагу на цілі та прийняття рішень на основі даних. Насправді, Міжнародна корпорація даних повідомляє, що світові дані зростуть на 61% до 175 зеттабайт до 2025 року. Отже, чому наука про дані настільки важлива? Оскільки це дає можливість організаціям ефективно обробляти та інтерпретувати дані, які можна використовувати для прийняття обґрунтованих бізнес-рішень та стимулювання зростання, оптимізації та продуктивності. У онлайн-програмі Data Science & Analytics for Strategic Solutions, яку пропонує Сінгапурський університет менеджменту, ви можете навчитися обробляти та розуміти дані, які можна використовувати для прийняття кращих та розумніших рішень у вашій організації. Джерело: IDC, 2021 22% – це очікуване зростання зайнятості вчених з даних до 2030 року – набагато швидше, ніж середнє значення для всіх професій. Джерело: Бюро статистики праці США, 2021 95% компаній посилаються на необхідність управління неструктурованими даними як проблему для свого бізнесу. Джерело: Sharespost, 2019 Для кого ця програма? Програма призначена як для технічних, так і для нетехнічних фахівців з досвідом роботи від 6 до 20 років — кодування не потрібно; однак базові знання Excel були б корисними. Галузі та функції, які можуть отримати користь, включають: Галузі: ІТ, електронна комерція, комп'ютерне програмне забезпечення, фінанси, маркетинг і реклама, банківська справа, управління освітою та консультації з управління Функції: Інженерія, програмування, технології, загальний менеджмент, маркетинг, фінанси, операції та функції кадрів Ця програма особливо корисна для професіоналів, які прагнуть: Перехід на роль вищого керівництва, орієнтованого на дані Зберіть аналітичний досвід, щоб виконувати більші обов’язки Використовуйте прогнозні моделі для створення ефективних стратегій, які вирішують ключові питання ділових операцій та якості продукції Станьте лідером для сталого зростання бізнесу Очолюйте повне володіння ключовими бізнес-завданнями та зрозумійте основні стратегічні наслідки
-