Yönetim için Ana Veri Biliminde Uzmanlaşma

Yönetim için Ana Veri Biliminde Uzmanlaşma

Programın iddialı hedefi, öğrencileri dijital devrimle etkin bir şekilde başa çıkmak ve yeni iş fırsatları geliştirmek için dünya çapında şirketler tarafından giderek daha fazla ihtiyaç duyulan teknik ve yumuşak becerilerle güçlendirmektir. Bu şekilde, program mezunları hızla genişleyen ve oldukça kazançlı bir iş piyasasına erişebileceklerdir.

Yüksek Lisans, veritabanı sistemleri ve programlama, istatistik, metin ve web madenciliği, veri analitiği ve makine öğrenimi dahil olmak üzere çeşitli alanları kapsayan sekiz temel ders (dersler, laboratuvarlar ve seminerlerde yapılandırılmış) etrafında tasarlanmıştır. Öğrenciler, çeşitli endüstri standardı araçları (R, SAS ve Python gibi) keşfederek gerçek iş sorunlarının üstesinden gelmek için sağlam hesaplama ve istatistiksel beceriler kazanır; kendilerine ayrıca «SAS Viya ile Makine Öğrenimi» sertifikasını alma fırsatı da sunulacak.

Master, son derece profesyonel öğretim, gerçek dünya vaka çalışmaları ve mentorluk sağlayan geniş bir özel ortak şirketler ve kurumlar ağına dayanır.

Veri Yönetimi ve Depolama

Kurs, bir veri ambarının nasıl uygulanacağını ve teknik olarak bakımının nasıl yapılacağını gösterir. Odak, veri dönüştürme ile birlikte veritabanı veri tasarımı, çıkarma, profil oluşturma ve standardizasyon üzerinedir. Büyük veri kalite yönetiminin ayrıntılı bir analizi sağlanır.

İş Zekası için Yazılım Geliştirme ve Teknolojiler

Kurs, yazılım geliştirme ve Nesne Yönelimli Programlamaya odaklanır. Öğrenciler, veri analizi çalışmalarını ve sonuçlarını genişletmek ve otomatikleştirmek için bağımsız olarak prosedürler ve işlevler yazabilmek için geniş yazılım geliştirme becerileri kazanacaklar.

İstatistik ve Olasılık

Bu dersin amacı, bankacılık, sigorta ve finansın yanı sıra işletme ekonomisinin tüm alanlarında ampirik araştırmalar için yararlı olan çıkarımsal yöntemler bilgisini derinleştirmektir. Teorik kavramlarla birlikte ampirik çalışmalardan elde edilen veri setleri analiz edilecektir. İstatistiksel hesaplama ve grafik R için açık kaynaklı yazılım ortamı tanıtılacak ve baştan sona kullanılacaktır.

Veri goruntuleme

Bu ders, veri görselleştirme ve keşifsel veri analizinin temellerini kapsar. Python / R'de basit veri kümelerinden başlayıp daha sonra ekonomik ve finansal verilere geçerek birkaç veri görselleştirme kütüphanesi kullanacağız. Ayrıca, en yaygın temsil hatalarından kaçınmak için hataların ve eksik verilerin nasıl ele alınacağına da bakacağız.

Dijital İşletme Yönetimi

Kurs, bir Dijital Kuruluşun iş özelliklerini ve bir Dijital Kuruluşun Müşteri Deneyimi üzerindeki etkisini gösterir. Dersin sonunda öğrenciler, Dijital Girişim girişimlerinin net iş hedeflerine sahip olmasını sağlamanın ve Dijital Girişimin belirli etkinleştiricilerle (Dijital Pazarlama, Analitik ve Müşteri İlişkileri Yönetimi) ilişkilerini tanımlamanın önemini anlayabileceklerdir.

Metin ve Web Madenciliği

Bu ders, hiper metin belgelerine sınıflandırma ve kümeleme tekniklerini uygulayarak web'den bilgi çıkarmaya odaklanır. Öğrencilere bilgi alma ve filtreleme yöntemleri tanıtılır. Web bilgilerinin çıkarılması ve metin kategorizasyonu ile ilgili pratik uygulamalar sunulmaktadır.

Veri Madenciliği ve Örüntü Tanıma

Bu kursun amacı, istatistiksel modelleri başarılı bir şekilde kullanmak için gerekli olan iş bilgisine özel vurgu yaparak, tüm veri modelleme süreci için adım adım talimatlar sağlamaktır. Ayrıca öğrenciler, örüntü tanıma için uygun yaklaşımları seçebilecek ve incelenen problem için en iyi karar sürecini uygulamak için alternatif yöntemleri karşılaştırabilecektir.

İş Zekası ve Veri Analitiği

Bu kurs, modern iş faaliyetlerinde veri ve analitik kullanımını gösterir. Ana odak, uygun çok boyutlu Veritabanı Pazarlama çerçeveleri oluşturmak için Veri hazırlığıdır. Talep Segmentasyonu ve Puanlama Modelleri pratik uygulamalar olacaktır.

Toplam AKTS: 60

Yönetim için Veri Bilimi Yüksek Lisans mezunları, ICT'den danışmanlığa, bankacılık ve finanstan sigortaya kadar çeşitli sektörlerde Veri Analitiği alanındaki işleri doldurmak için idealdir.