비즈니스 분석 전문가 석사 프로그램

Simplilearn

프로그램 설명

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비즈니스 분석 전문가 석사 프로그램

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주요 특징들

40 주문형 스킬

15 가지 실제 프로젝트 : CloudLab에서 프로젝트 실행

석사 자격 : 완료시 석사 학위 인증 획득

$ 85K - $ 106K : 미국의 연평균 급여

Business Analytics Expert 프로그램은 데이터 분석에 대한 전문 지식을 연마하고 데이터 탐색, 시각화 및 가설 테스트와 같은 데이터 과학 개념의 구현을 습득하도록 도와줍니다. 우리 비즈니스 분석 과정에서는 비즈니스 환경에서 통계 및 예측 분석 기술을 적용하여 취업 준비를 할 수 있도록 교육합니다.

코스 목표는 무엇입니까?

Simplilearn 의 Business Analytics Expert 마스터 프로그램은 데이터 분석 분야에서 광범위한 전문 지식을 제공합니다. 이 Business Analytics Expert 과정을 통해 가설 테스트, 클러스터링, 의사 결정 트리, 데이터 시각화, 회귀 모델, 데이터 혼합, 데이터 추출, R Studio, 특별 분석, 히트 맵, 트리 맵과 같은 통계 및 분석 도구를 익힐 수 있습니다. , 폭포, 파레토, 간트 차트 및 예측.

회귀 분석, 클러스터링 및 평활화 기술과 같은 예측 분석에 특히 중점을 두었습니다. 또한이 과정을 통해 Tableau 및 Power BI를 사용하여 비즈니스 시각화 기술에 대한 전문 지식을 얻을 수 있습니다. 시각화를 구축하고 데이터를 구성하며 대시 보드를 설계하는 기술을 습득하게됩니다. 전체 학습 경험은 CloudLabs / Virtual Machines에서 실행될 데모 및 프로젝트와 함께 묶여 있습니다. 교육의 모든 측면을 완료 한 후에는 비즈니스 분석가의 역할에 대비하게됩니다.

비즈니스 분석 전문가가되는 이유는 무엇입니까?

데이터는 디지털 경제에있어 매우 중요합니다. 분석 전문가는 현재 시장에서 수요가 많으며 향후 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

이 비즈니스 분석 과정에는 어떤 프로젝트가 포함되어 있습니까?

이 비즈니스 분석 전문가 마스터 프로그램에는 의사 결정 트리, 데이터 시각화, 데이터 혼합 등과 같은 비즈니스 분석 및 인텔리전스의 개념을 마스터하는 데 도움이되는 다양한 도메인에있는 15 개의 실생활에 기반한 산업 기반 프로젝트가 포함되어 있습니다. 프로젝트는 다음과 같습니다 :

프로젝트 1 : Amazon 및 Flipkart와 같은 대기업이 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 카테고리 분석을 수행하는 방법을 조사하십시오.

프로젝트 명 : 카테고리 성과 분석

설명 : 성과 평가 프로그램 (Performance Evaluation Program)에 따르면 지난 4 년 동안 일관된 수익을내는 하위 카테고리에는 최우수 실적 하위 카테고리가 수여됩니다. 관리자가 이익을 기준으로 상위 하위 카테고리를 식별하고 고급 대시 보드 기능을 사용하여 하위 카테고리 판매에 대한 완벽한 그림을 그릴 수있게 도와줍니다.

프로젝트 2 : NASDAQ, NSE 및 BSE와 같은 주식 시장이 어떻게 데이터 과학 및 분석을 활용하여 복잡한 데이터 세트의 소비 가능 데이터에 도달하는지 알아보십시오.

도메인 : 주식 시장

설명 : 프로젝트의 일환으로 야후, 애플, 아마존, 마이크로 소프트, 구글 등 야후의 데이터 리더를 사용하여 데이터를 가져올 것입니다. 종가 계획, 수량 별 주식 거래 계획, 일일 수익 분석 수행, 모든 주식 간의 상관 관계를 보여주는 쌍 플롯 사용과 같은 기본 분석을 수행하십시오.

프로젝트 3 : 씨티 그룹 (Citigroup), 뱅크 오브 아메리카 (Bank of America), ICICI 및 HDFC와 같은 은행이 경쟁에서 앞서 나가기 위해 데이터 과학을 어떻게 활용하는지 확인하십시오.

도메인 : 금융

설명 : 포르투갈 은행 기관이 잠재 고객에게 은행 정기 예금에 투자하도록 유도하기위한 마케팅 캠페인을 실시했습니다. 그들의 마케팅 캠페인은 전화 통화를 통해 수행되었으며 때로는 동일한 고객이 두 번 이상 연락을 받았습니다. 귀하의 업무는 마케팅 캠페인에서 수집 한 데이터를 분석하는 것입니다.

프로젝트 4 : 선도적 인 의료 업계 리더가 데이터 과학을 활용하여 비즈니스를 활용하는 방법에 대해 알아보십시오.

도메인 : 건강 관리

설명 : 예측 분석은 건강 관리에서 병원 재입찰을 중재하는 데 사용될 수 있습니다. 의료 및 기타 산업 분야에서 의사 결정자는 조치를 취할 때 가장 유용하지만, 개입 없이도 역사적 및 실시간 데이터만으로는 쓸모가 없습니다. 더 중요한 것은 추세를 예측하고 궁극적으로 행동을 변화시키는 효율성과 가치를 판단하기 위해 예측 자와 개입 모두가 추세가 원래 발생한 동일한 시스템과 워크 플로로 다시 통합되어야합니다.

프로젝트 5 : Walmart, Amazon 및 Target과 같은 유수의 소매 업체가 데이터 과학을 사용하여 제품 게재 위치 및 재고를 분석하고 최적화하는 방법을 이해합니다.

도메인 : 소매

설명 : 애널리틱스는 산업 사례를 사용하여 창고의 제품 배치를 최적화하거나 창고에 보관할 인벤토리 최적화에 사용됩니다. 이 프로젝트를 통해 참가자들은 선반에서 창고까지 제품 최적화의 일상을 학습합니다. 이를 통해 소매 부문의 정규 사건에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

프로젝트 6 : Berkshire Hathaway, AIG 및 AXA와 같은 보험 리더가 실제 보험 기반 프로젝트를 수행하여 데이터 과학을 활용하는 방법을 이해합니다.

도메인 : 보험

설명 : 2013 년 Insurance Predictive Modeling Survey에 따르면 예측 분석의 사용이 보험 업계에서 특히 큰 회사의 경우 크게 증가했습니다. 설문 조사에서 업계 전반에 걸친 예측 모델링이 증가했지만 개인 보험에 10 억 달러를 쓰는 회사의 모든 응답자는 예측 모델링을 사용하는 반면 보험료 수준보다 적은 회사의 69 %는 예측 모델링을 사용합니다.
이 학교가 제공하는 프로그램은 :
  • 영어


마지막 업데이트 October 26, 2018
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