Program ücretinde 150 USD indirimden yararlanmak için 16 Kasım 2021'den önce başvurun. Ödeme sırasında SMU150EBTA kodunu kullanın. Bu Program sizin için ne yapacak? Programın başarıyla tamamlanmasının ardından, katılımcılar şunları yapabilecektir: Veri biliminden yararlanan iş stratejileri oluşturun ve uygulayın. Yap veri analizlerini kullanarak iş problemlerini çözmek için kararlar veri tabanlı. Analitik iş büyümesi için veri bilgili önerilerde bulunmak deneyler ile kombine edilebilir nasıl gösterin. Veri bilimi projelerindeki temel zorlukları ve riskleri açıklayın. Bir kuruluşun veri stratejisini değerlendirin ve sürdürülebilir rekabet avantajı elde etmenin yollarını önerin. Veri biliminin gelecekteki eğilimleri aracılığıyla kurumsal ihtiyaçları analiz edin ve iş geliştirmeyi yönlendirin. Program Modülleri Program 8 modülden oluşmaktadır. Her modül, tartışılan Veri Bilimi ve Analitiği konularına özgü saha deneyimine sahip bir SMU fakülte uzmanı tarafından yönetilir. Modül 1: Rekabette Avantaj Olarak Verilerden Yararlanma Veri biliminin temel terminolojilerini, farklı veri analitiği düzeylerini ve bunların karar vermedeki önemini, sürdürülebilir rekabet avantajı elde etmek için veri özelliklerini ve içgörülerini ve veri analitiğinin uygulamalarını ve yeni iş fırsatları yaratmadaki rolünü öğrenin. Modül 2: Veri Analitiği İş Başında Bir iş sorununu çözmek için uygun analitik yaklaşımı, kuruluşunuzun veriye dayalı olup olmadığını, verilerdeki eğilimleri ve iş performansını artırmak için ilgili öngörüleri elde etmeyi, bir kuruluşun çok kanallı stratejilerinin satışlar üzerindeki etkisini ve uygun verilerin/anlayışların nasıl belirleneceğini keşfedin. Modül 3: Veri Analizi için Temel İstatistikler İçgörü elde etmek için bağımsız veri kümelerinin karşılaştırılması ve söz konusu teknikleri kullanarak stratejik karar vermenin nasıl uygulanacağı konusunda daha derin bir anlayış kazanın. Modül 4: Tahmine Dayalı Analitik Değişkenlerin gücünü/etkisini analiz etmek için regresyonun temellerini, optimal model uyumu ve regresyon etkilerini kullanarak değişken etkinin nasıl tahmin edileceğini, beklenen sonuçları test etmek ve tahmin etmek için bir lojistik regresyon modelinin nasıl oluşturulacağını ve olayları organize etmek için tahmine dayalı analitiğin nasıl uygulanacağını öğrenin. güçlü yönleri geliştirmek ve tehditlere karşı koymak için. Modül 5: Alan Deneyleri ve Nedensellik Etkili çıkarımlar yapmak için iş problemlerini deneyerek, iş performansını artırmada korelasyon ve nedenselliği ve bunların önemini keşfedin; Çok Değişkenli, A/B ve Çok Silahlı Eşkıya testi; ve iş büyümesi için verilere dayalı önerilerde bulunmak için deneysel tasarımı kullanmanın etkinliği. Modül 6: Veri Analitiği için Makine Öğrenimi Modelleri Makine öğrenimi ve bunun kurumsal üretkenliği artırmadaki rolü, optimum analitik doğruluğu elde etmek için makine öğrenimi algoritmalarının nasıl uygulanabileceği, sinir ağlarının ve derin öğrenmenin program oluşturma yönleri ve etkili üretmek için analitiklerin deneylerle nasıl birleştirilebileceği hakkında bilgi edinin. iş stratejileri. Modül 7: Veri Bilimi Projelerinde Temel Zorlukların ve Risklerin Ele Alınması Veri bilimi projeleri ve çözümleri, Delta Framework ve Delta Plus Modeli, proje düzeyindeki riskler ve başarısız veri bilimi projelerinin örnekleri ile ilgili temel zorlukları ve DATA tekniğini kullanarak büyük veri projenizin başarısını nasıl tahmin edeceğinizi öğrenin. Modül 8: Veri Bilimi ve Gelecek Endüstri 4.0 için itici güçlere, beklenen sonuçlara ve teknoloji sağlayıcılara dalın; kurumsal yetenekleri güçlendirmek için kullanılabilecek yapay zeka başarısı bileşenleri; sistemlerde yapay zekanın uygulanmasındaki zorluklar; ve bir kuruluşun dijital dönüşüm yolculuğunun nasıl değerlendirileceği ve rekabet avantajının nasıl sürdürüleceği. Durum çalışmaları The Weather Company: Büyük Veriden Yararlanan Tüketici Uygulamaları Oluşturma Iuiga'nın Zorluğu: Omni-Channel Buna Değer mi? 3M, Küresel Veri Ambarı Kullanarak Müşteri Odaklılığa Geçiyor RestaurantGrades'te Reklam Deneyleri QWE Inc'de Müşteri Kaybını Tahmin Etme Certis Group'un Dijital Dönüşümü simülasyonlar Öğrenciler, çeşitli veri analizi metodolojilerini çalıştırma konusunda uygulamalı deneyim kazanacak ve ayrıca bu programla birlikte bir yıl boyunca XLSTAT'a ücretsiz erişim kazanacaklar. Veri Analitiği Simülasyonu: Stratejik Karar Verme Dijital Pazarlama Simülasyonu: EgzersizMinder'da Medya İlişkilendirmesi Program Fakülte Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Pazarlama Doçenti Sandeep, Pazarlama Doçenti olarak görev yapmaktadır. Sandeep, SMU'ya katılmadan önce 3M'de çalıştı ve ondan önce Indiana Üniversitesi Kelley İşletme Okulu'nda Jr Fakülte Üyesi olarak çalıştı. Doktora derecesi var. Ohio State Üniversitesi'nden Pazarlama (İstatistik alanında yan dal), MS (MAS) Dallas'taki Texas Üniversitesi'nden MBA ve Minnesota Üniversitesi'nden MS (Bilgisayar Mühendisliği) derecesine sahiptir. Doçent Doktor Chandukala'nın araştırma ilgi alanları, endüstriyel verileri kullanarak tüketici davranışına ilişkin nicel modeller geliştirmekle ilgilidir. Araştırmaları öncelikle perakende analitiğine odaklanmaktadır. Spesifik olarak, promosyonların, reklamların ve yeni ürünlerin etkisini anlamak ve ölçmek ve Bayesian ve Markov Chain Monte Carlo (MCMC) yöntemlerini kullanarak pazar bölümlendirme için yeni yaklaşımlar önermek. Araştırmaları Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters ve Customer Needs and Solutions dergilerinde yayınlandı. Doçent Doktor Chandukala, 2016-17'de Lee Kong Chian Araştırma Bursu'na layık görüldü ve ayrıca 2018'de Lisansüstü Öğretim için Dekan'ın Öğretim Onur Listesi'ndeydi. Michelle Cheong, Doktora Bilgi Sistemleri Profesörü (Eğitim); Dekan Yardımcısı, SCIS Lisansüstü Mesleki Eğitim; Yönetmen, Mühendislik Doktoru Profesör Cheong, 2005'ten beri SMU'da Öğretim Görevlisi, Yardımcı Doçent ve Bilgi Sistemleri Doçenti dahil olmak üzere çeşitli akademik atamalarda hizmet vermiştir. Şu anki Bilgi Sistemleri Profesörü görevine ek olarak, Profesör Cheong aynı zamanda SMU'da SIS Lisans Sonrası Mesleki Eğitim Dekan Yardımcısı ve Mühendislik Doktoru Direktörü olarak idari görevlerde bulunmaktadır. Profesör Cheong'un araştırma ilgi alanları arasında veri ve karar analitiği, elektronik tablo modelleme ve pedagoji ile öğrenme analitiği ve metin madenciliği yer almaktadır. 2018 yılında, SMU Öğretimde Mükemmeliyet Merkezi tarafından SMU Öğretimde Mükemmellik Ödülü - Lisansüstü Profesyonel Programlar'a layık görüldü. Profesör Cheong'un çalışmaları bir dizi dergi makalesinde, kitap ve kitap bölümlerinde, konferans bildirilerinde ve makalelerinde ve dergi makalelerinde yer aldı. SMU'da akran yardımcısı eğitiminin etkisi üzerine son çalışması International Journal of Evidence-Based Coaching and Mentoring tarafından yayınlandı. Program Öğrenme Yolculuğu 90+ Video Dersi 32 Ödev 10+ Sektör Örneği 6 Tartışma Panoları 6 Vaka Çalışmaları 2 Simülasyon Stratejik Kararlar için Neden Veri Bilimi ve Analitiğine Kaydolmalısınız? Dünyanın dört bir yanındaki şirketler, odak noktalarını veriye dayalı hedeflere ve karar vermeye kaydırıyor. Aslında, International Data Corporation, dünya çapındaki verilerin 2025 yılına kadar %61 artarak 175 zettabayta ulaşacağını bildiriyor. Peki veri bilimi neden bu kadar önemli? Çünkü kuruluşların bilinçli iş kararları vermek ve büyümeyi, optimizasyonu ve performansı yönlendirmek için kullanılabilecek verileri verimli bir şekilde işlemesini ve yorumlamasını sağlar. Singapur Yönetim Üniversitesi tarafından sunulan Stratejik Kararlar için Çevrimiçi Veri Bilimi ve Analitiği programında, kuruluşunuz içinde daha iyi ve daha akıllı kararlar almak için kullanılabilecek verileri nasıl işleyeceğinizi ve anlayacağınızı öğrenebilirsiniz. Kaynak: IDC, 2021 %22 2030 yılına kadar veri bilimcilerinin istihdamında beklenen artış - tüm meslekler için ortalamadan çok daha hızlı. kaynak: ABD Çalışma İstatistikleri Bürosu, 2021 %95 İşletmelerin yüzdesi, yapılandırılmamış verileri yönetme ihtiyacını işletmeleri için bir sorun olarak belirtiyor. kaynak: Sharespost, 2019 Bu Program kimler içindir? Program, 6 – 20+ yıllık ilgili iş tecrübesine sahip hem teknoloji hem de teknoloji dışı profesyoneller için tasarlanmıştır—Kodlama gerekmez; ancak, temel bir Excel bilgisi faydalı olacaktır. Yararlanabilecek Endüstriler ve İşlevler şunları içerir: Endüstriler: Bilişim, E-Ticaret, Bilgisayar Yazılımları, Finans, Pazarlama ve Reklamcılık, Bankacılık, Eğitim Yönetimi ve Yönetim Danışmanlığı Fonksiyonlar: Mühendislik, Programlama, Teknoloji, Genel Yönetim, Pazarlama, Finans, Operasyonlar ve İK Fonksiyonları Bu program özellikle aşağıdakileri yapmak isteyen profesyoneller için yararlıdır: Veri merkezli bir üst yönetim rolüne geçiş Daha büyük sorumlulukların üstesinden gelmek için analitik uzmanlık toplayın İş operasyonları ve ürün kalitesindeki temel sorunları ele alan etkili stratejiler oluşturmak için tahmine dayalı modellerden yararlanın Sürdürülebilir iş büyümesi için lider olun Öncü, temel iş görevlerinin tam sahipliğini ve altında yatan stratejik sonuçları anlayın
-