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Un Certificado es una meta educativa para muchos estudiantes que quieren mejorar su visibilidad entre los solicitantes de empleo. Los Certificados pueden ayudar a los estudiantes ampliando sus habilidades y experiencia en una serie de distintas disciplinas, como negocios, finanzas, hostelería, liderazgo y gestión.Singapur, oficialmente la República de Singapur, es una isla del sudeste asiático… Más información

Un Certificado es una meta educativa para muchos estudiantes que quieren mejorar su visibilidad entre los solicitantes de empleo. Los Certificados pueden ayudar a los estudiantes ampliando sus habilidades y experiencia en una serie de distintas disciplinas, como negocios, finanzas, hostelería, liderazgo y gestión.

Singapur, oficialmente la República de Singapur, es una isla del sudeste asiático de la ciudad-estado en la punta sur de la península de Malaca, 137 kilómetros al norte de la línea ecuatorial. Un número de universidades extranjeras, escuelas de negocios e institutos especializados también han montado sus campus de Asia en Singapur. Singapur es una de las grandes ciudades más seguras del mundo por casi cualquier medida.

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Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este progr ... +

Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este programa por ti? Una vez completado con éxito el programa, los participantes podrán: Cree e implemente estrategias comerciales aprovechando la ciencia de datos. Tome decisiones basadas en datos para resolver problemas comerciales utilizando conocimientos de datos. Demuestre cómo la analítica se puede combinar con experimentos para hacer recomendaciones basadas en datos para el crecimiento empresarial. Explique los desafíos y riesgos clave en los proyectos de ciencia de datos. Evalúe la estrategia de datos de una organización y recomiende formas de lograr una ventaja competitiva sostenible. Analice las necesidades organizativas e impulse la mejora empresarial a través de las tendencias futuras de la ciencia de datos. Módulos del programa El programa consta de 8 módulos. Cada módulo está dirigido por un experto de la facultad de SMU con experiencia de campo específica en los temas de Data Science & Analytics que se están discutiendo. Módulo 1: Aprovechamiento de los datos como ventaja competitiva Aprenda las terminologías clave de la ciencia de datos, los diferentes niveles de análisis de datos y su importancia para la toma de decisiones, las características y conocimientos de los datos para lograr una ventaja competitiva sostenible, y las aplicaciones del análisis de datos y su función en la creación de nuevas oportunidades comerciales. Módulo 2: Análisis de datos en acción Descubra el enfoque analítico apropiado para resolver un problema comercial, si su organización está basada en datos, las tendencias en los datos y la obtención de conocimientos relacionados para mejorar el rendimiento comercial, el impacto que las estrategias omnicanal de una organización tienen en las ventas y cómo identificar los datos/conocimientos apropiados. Módulo 3: Estadísticas Básicas para el Análisis de Datos Obtenga una comprensión más profunda de la comparación de conjuntos de datos independientes para obtener información y cómo aplicar la toma de decisiones estratégicas utilizando dichas técnicas. Módulo 4: Análisis Predictivo Aprenda los conceptos básicos de la regresión para analizar la fuerza/el impacto de las variables, cómo predecir el impacto de las variables mediante el ajuste óptimo del modelo y los efectos de la regresión, cómo construir un modelo de regresión logística para probar y predecir los resultados esperados y cómo aplicar el análisis predictivo para organizar eventos para mejorar las fortalezas y contrarrestar las amenazas. Módulo 5: Experimentos de campo y causalidad Explorar la correlación y la causalidad y su importancia para mejorar el desempeño empresarial, la experimentación de problemas empresariales para hacer inferencias efectivas; Pruebas de bandido multivariante, A / B y de armas múltiples; y la eficacia de utilizar el diseño experimental para realizar recomendaciones basadas en datos para el crecimiento empresarial. Módulo 6: Modelos de aprendizaje automático para análisis de datos Desarrolle su conocimiento sobre el aprendizaje automático y su papel en el impulso de la productividad organizacional, cómo se pueden aplicar los algoritmos de aprendizaje automático para lograr una precisión analítica óptima, las facetas de creación de programas de las redes neuronales y el aprendizaje profundo, y cómo se pueden combinar los análisis con experimentos para producir resultados efectivos. estrategias de negocios. Módulo 7: Abordar desafíos y riesgos clave en proyectos de ciencia de datos Conozca los desafíos clave de los proyectos de ciencia de datos y sus soluciones, Delta Framework y Delta Plus Model, los riesgos a nivel de proyecto y ejemplos de proyectos de ciencia de datos fallidos, y cómo predecir el éxito de su proyecto de big data utilizando la técnica DATA. Módulo 8: Ciencia de datos y el futuro Sumérjase en los impulsores, los resultados esperados y los habilitadores tecnológicos para la Industria 4.0; los componentes para el éxito de la IA que se pueden aprovechar para fortalecer las capacidades organizacionales; desafíos en la implementación de la IA en los sistemas; y cómo evaluar el viaje de transformación digital de una organización y mantener una ventaja competitiva. Estudios de caso The Weather Company: Creación de aplicaciones para consumidores que aprovechan los macrodatos El desafío de Iuiga: ¿Vale la pena Omni-Channel? 3M se mueve hacia el enfoque en el cliente utilizando un almacén de datos global Experimentos publicitarios en RestaurantGrades Predicción de abandono de clientes en QWE Inc. Transformación digital del Grupo Certis Simulaciones Los alumnos obtendrán experiencia práctica en la ejecución de varias metodologías de análisis de datos y también acceso gratuito a XLSTAT durante un año junto con este programa. Simulación de análisis de datos: toma de decisiones estratégicas Simulación de marketing digital: atribución de medios en ExerciseMinder Facultad del programa Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Profesor asociado de marketing Sandeep se desempeña como profesor asociado de marketing. Antes de unirse a SMU, Sandeep trabajó en 3M, y antes de eso trabajó como miembro de la facultad Jr en la Escuela de Negocios Kelley de la Universidad de Indiana. Tiene un doctorado. en Marketing (con especialización en Estadística) de la Universidad Estatal de Ohio, MS (MAS), un MBA de la Universidad de Texas en Dallas y un MS (Ingeniería Informática) de la Universidad de Minnesota. Los intereses de investigación del profesor asociado Chandukala están relacionados con el desarrollo de modelos cuantitativos del comportamiento del consumidor utilizando datos industriales. Su investigación se centra principalmente en el análisis minorista. Específicamente, comprender y medir el impacto de las promociones, la publicidad y los nuevos productos y proponer nuevos enfoques para la segmentación del mercado utilizando los métodos Bayesiano y Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Su investigación ha aparecido en Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters y Customer Needs and Solutions. El profesor asociado Chandukala recibió la Beca de Investigación Lee Kong Chian en 2016-17 y también estuvo en la Lista de Honor de Enseñanza del Decano para Enseñanza de Posgrado en 2018. Michelle Cheong, Ph.D. Catedrático de Sistemas de Información (Educación); Decano Asociado, Educación Profesional de Postgrado de SCIS; Director, Doctor en Ingeniería El profesor Cheong se ha desempeñado en una variedad de nombramientos académicos en SMU desde 2005, incluso como conferenciante, profesor asistente y profesor asociado de sistemas de información. Además de su función actual como profesora de sistemas de información, la profesora Cheong también ocupa puestos administrativos en SMU, sirviendo como decana adjunta de educación profesional de posgrado de SIS y como directora de doctorado en ingeniería. Los intereses de investigación del profesor Cheong incluyen análisis de datos y decisiones, modelado y pedagogía de hojas de cálculo, y análisis de aprendizaje y minería de texto. En 2018, recibió el Premio a la Excelencia Docente SMU - Programas Profesionales de Posgrado del Centro de Excelencia Docente SMU. El trabajo del profesor Cheong ha aparecido en varios artículos de revistas, libros y capítulos de libros, actas de congresos y artículos y artículos de revistas. Su último trabajo sobre el impacto de la formación de ayudantes de pares en SMU fue publicado por la Revista Internacional de Coaching y Mentoría Basados en Evidencia. Viaje de aprendizaje del programa Más de 90 video conferencias 32 asignaciones Más de 10 ejemplos de la industria 6 foros de discusión 6 estudios de caso 2 simulaciones ¿Por qué inscribirse en Data Science & Analytics para tomar decisiones estratégicas? Las empresas de todo el mundo están cambiando su enfoque hacia la toma de decisiones y los objetivos basados en datos. De hecho, International Data Corporation informa que los datos mundiales crecerán un 61% a 175 zettabytes para 2025 . Entonces, ¿por qué es tan importante la ciencia de datos? Porque permite a las organizaciones procesar e interpretar de manera eficiente los datos que se pueden utilizar para tomar decisiones comerciales informadas e impulsar el crecimiento, la optimización y el rendimiento. En el programa en línea Data Science & Analytics for Strategic Decisions, ofrecido por Singapore Management University, puede aprender a procesar y comprender los datos que se pueden usar para impulsar decisiones mejores y más inteligentes dentro de su organización. Fuente: IDC, 2021 22% es el aumento esperado en el empleo de científicos de datos para 2030, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones. fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., 2021 95% de las empresas citan la necesidad de gestionar datos no estructurados como un problema para su negocio. fuente: Sharespost, 2019 ¿Para quién es este programa? El programa está diseñado para profesionales tecnológicos y no tecnológicos con entre 6 y 20 años de experiencia laboral relevante; no se requiere codificación; sin embargo, sería beneficioso tener un conocimiento básico de Excel. Las industrias y funciones que pueden beneficiarse incluyen: Industrias: TI, comercio electrónico, software informático, finanzas, marketing y publicidad, banca, gestión educativa y consultoría de gestión Funciones: Funciones de ingeniería, programación, tecnología, gestión general, marketing, finanzas, operaciones y recursos humanos Este programa es especialmente útil para los profesionales que aspiran a: Transición a un puesto de alta dirección centrado en los datos Reúna experiencia analítica para manejar mayores responsabilidades Utilice modelos predictivos para crear estrategias efectivas que aborden problemas clave en las operaciones comerciales y la calidad del producto. Conviértase en un líder para el crecimiento empresarial sostenible Dirija la propiedad completa de las tareas comerciales clave y comprenda las implicaciones estratégicas subyacentes -
Certificado
A tiempo parcial
2 meses
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