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MSc Business Analytics

Imperial College Business School
Programmübersicht
1 Jahr
Vollzeit
Masterstudium
Scholarships available
Startdaten
London
September 2022

London
September 2023

London
September 2024

Beschreibung MSc Business Analytics

MSc Business Analytics

Dieser Master ist ein intensives Programm, in dem Sie Vorlesungen auf unserem Campus in South Kensington, London, besuchen. Sie befinden sich im Herzen eines der weltweit führenden Kultur-, Geschäfts- und Finanzzentren.

Sie werden in einer Reihe von Kontexten unterrichtet, darunter Vorträge, Konsortialdiskussionen, Gruppenübungen und Einzelfallstudien, die durch eine Kombination aus Prüfungen, Gruppenpräsentationen und Kursarbeiten bewertet werden. Die Wahlfächer im Frühjahrs- und Sommersemester sind branchenorientiert und bieten Ihnen die Möglichkeit, das Programm auf Ihre Interessen abzustimmen.

Erfahrene Berater der Karriere der Imperial College London Business School bieten Ihnen die bestmögliche Unterstützung, Beratung und Anleitung, die auf Ihre spezifischen Karrierebedürfnisse zugeschnitten ist. Sie haben Zugang zu hoch relevanter und unbegrenzter Einzelunterstützung sowie regelmäßigen Workshops und Networking-Möglichkeiten mit Arbeitgebern, die regelmäßig unseren Campus besuchen.

Für weitere Informationen über MSc Business Analytics, bitte füllen sie eine Informationsanfrage aus und die Schule wird Sie mit weiteren Informationen kontaktieren.

Zulassungsvoraussetzungen

Um sich für MSc Business Analytics zu bewerben, sollten Sie einen Bachelor-Abschluss der First oder Upper Second Class Honours von einer anerkannten Universität oder ein internationales Äquivalent in einer quantitativen Disziplin wie:

  • Mathematik
  • Statistiken
  • Informatik
  • Ingenieurwesen
  • Physik
  • Ein quantitativer Wirtschaftsabschluss

Wir können Kandidaten in Betracht ziehen, die sich für MSc Business Analytics (Online-Bereitstellung, Teilzeit) mit nicht traditionellen Qualifikationen und Hintergründen bewerben, basierend auf hoch relevanter Berufserfahrung oder nachgewiesenem Interesse. Wenn Sie einen weniger quantitativen Hintergrund haben, empfehlen wir Ihnen, den GMAT- oder GRE-Test durchzuführen, um Ihre quantitativen Fähigkeiten nachzuweisen. Wenn Sie die oben aufgeführten Anforderungen nicht erfüllen, wenden Sie sich bitte an das Zulassungsteam, um Ihre Berechtigung zu besprechen.

Vorausgesetzte Wissensanforderungen

Ihre quantitative Erfahrung sollte in der Regel Themen wie fortgeschrittene Analysis, Wahrscheinlichkeit, Statistik und lineare Algebra umfassen.

Führen Sie unseren Online-Mathe-Test durch, um festzustellen, ob Sie für das Programm geeignet sind.

GMAT ist für MSc Business Analytics nicht erforderlich, aber ein ausgewogenes GMAT-Ergebnis mit insgesamt 650 oder mehr und ein gutes Ergebnis im Abschnitt zum quantitativen Denken erhöhen das Gewicht Ihrer Anwendung.

Die häufigsten Arten, wie Antragsteller die Anforderungen erfüllen, sind:

  • IELTS (akademisch): Eine Mindestpunktzahl von 7,0 mit einer Mindestpunktzahl von 6,5 in allen Elementen. Der IELTS-Indikatortest wird für die Zulassung zum Studienjahr 2020/21 akzeptiert.
  • TOEFL iBT: Eine Mindestpunktzahl von 100 insgesamt mit einer Mindestpunktzahl von 22 in allen Elementen. Der ETS at Home-Test wird für die Zulassung zum Studienjahr 2020/21 akzeptiert.
  • Duolingo English Test: 125 Insgesamt mit nicht weniger als 115 in einer Bandpartitur.
  • Der Abschluss wurde in einem englischsprachigen Land studiert und von diesem verliehen. Die englische Sprache wurde anhand eines Kira Talent-Videointerviews als kompetent bewertet.


Does this course require proof of English proficiency?

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Programminhalt

Kernmodule bilden schnell die theoretischen und programmtechnischen Grundlagen, die Sie für die Analyse benötigen. Sie sind das Rückgrat des Programms und bieten Ihnen eine solide Kombination aus Werkzeugen und Wissen.

Diese Module werden auf dem Campus von Vollzeitstudenten und online für diejenigen studiert, die das Teilzeitprogramm studieren.

Analytik im Geschäft

Dieses Modul untersucht einige der beliebtesten und am weitesten verbreiteten Methoden zum Ziehen von Schlussfolgerungen aus Daten sowie häufige analytische Irrtümer (Korrelation vs. Kausalität, Paradoxe hochdimensionaler Daten usw.) Das Modul bietet auch einen Überblick über die technische Infrastruktur, die für die Geschäftsanalyse erforderlich ist (z. B. verteilte Dateisysteme und DBMS, Cloud Computing usw.).

Datenstrukturen und Algorithmen

Dieses Modul führt Sie in den Entwurf von Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung von Computerproblemen ein. Das Design effizienter Berechnungsmethoden zum Durchsuchen großer Datenmengen liegt im Kern moderner technologischer Innovationen, die von Suchmaschinen und sozialen Netzwerken bis hin zu Gesundheitswesen, Energie und Finanzen reichen. Das Modul macht Sie mit den wichtigsten Algorithmus-Design-Paradigmen und zentralen Konzepten der Rechenkomplexität und Laufzeitanalyse vertraut. Sie erwerben Kenntnisse über grundlegende Algorithmen (für Probleme wie Suche, Sortierung und kürzeste Wege) und Datenstrukturen sowie über die erforderlichen Programmierkonstrukte. Das Modul dient auch als Einführung in die Programmiersprache Python mit dem Ziel, Programme zur praktischen Problemlösung zu organisieren und zu schreiben.

Grundlagen der Datenbanktechnologie

Dieses Modul führt Sie in die praktische Verwendung von Datenbanken ein, wobei der Schwerpunkt auf SQL und verwandten Technologien liegt. Da Big-Data-Probleme in Unternehmen immer häufiger auftreten, werden in diesem Modul die Grundlagen ihrer Verarbeitung mit Apache Spark vorgestellt - einer vielseitigen Big-Data-Verarbeitungs-Engine. Dieses Modul verwendet PostgreSQL - eines der beliebtesten und leistungsstärksten objektrelationalen Datenbankverwaltungssysteme.

Maschinelles Lernen

In diesem Modul lernen Sie grundlegende analytische Fähigkeiten und Methoden für die Analyse großer Datenmengen kennen. Es wird sich auf den praktischen Einsatz dieser Fähigkeiten und Methoden zur Lösung realer Probleme konzentrieren. Das Ziel des Moduls ist es, Ihnen zu ermöglichen, datenbewusste, analytisch denkende und codierkundige Problemlöser zu sein.

Stiftung für Mathematik und Statistik für Analytik

In diesem strengen Modul lernen Sie Konzepte zu Wahrscheinlichkeit, Statistik und linearer Algebra kennen. Sie lernen, Daten mithilfe statistischer Konzepte zusammenzufassen und zu analysieren und die lineare Algebra zur Darstellung und Bearbeitung von Daten zu verstehen. Auf diese Weise stellen Sie sicher, dass Sie eine solide Grundlage für die mathematischen Konzepte schaffen, die für den Erfolg des Programms erforderlich sind. Dieses Modul dient auch als Einführung in R.

Netzwerkanalyse

Netzwerke entstehen in vielen verschiedenen Kontexten und es wird jetzt eine große Menge vernetzter Daten generiert. Zum Beispiel generieren soziale Netzwerke wie Facebook und Twitter immense Datenmengen, die für Vermarkter und Unternehmen von unschätzbarem Wert sind, um Produktfeedback zu erhalten und gezieltes Marketing zu betreiben. Dieses Modul behandelt Algorithmen, Analyse und Interpretation von Netzwerkdaten und -beziehungen.

Optimierungs- und Entscheidungsmodelle

Die Optimierung spielt eine Schlüsselrolle in statistischen, maschinellen Lern- und Geschäftsbetriebsmodellen. Dieses Modul schult die Schüler in den grundlegenden Optimierungswerkzeugen, die dem Modellbauer und Geschäftsanalysten zur Verfügung stehen. Sie erhalten praktische Erfahrungen mit den Softwarepaketen für Schlüsselmodellierung (AIMMS, GAMS, AMPL) und Optimierung (CPLEX, GUROBI).

Statistik und Ökonometrie

Dieses Modul bietet eine Einführung in die multiple Regressionsanalyse und verwandte Methoden zur Analyse von Daten in Geschäftsanwendungen.

Visualisierung

Dieses Modul umfasst eine Reihe modernster Methoden und Werkzeuge zur Visualisierung hochdimensionaler Daten. Sie lernen, wie Menschen Bilder verarbeiten und wahrnehmen, lernen die Best Practices für die Visualisierung von Mustern in großen Datenmengen kennen und erhalten praktische Erfahrungen mit modernsten Visualisierungssoftwarepaketen.

Stipendien & Finanzierung

Es stehen mehrere Stipendienoptionen zur Verfügung. Bitte besuchen Sie die Website des Instituts für weitere Informationen.

Programmauslieferung

Der MSc Business Analytics ist ein einjähriges Vollzeit-Intensivprogramm. Das Programm umfasst neun Kernmodule und eine Auswahl von sechs Wahlmodulen aus verschiedenen Fachgebieten. Diese Module werden in drei akademischen Semestern unterrichtet. Während des Sommers haben die Studenten die Wahl, entweder ein Beratungsprojekt oder ein Praktikum zu absolvieren und einen Business Analytics-Bericht zu verfassen.

Die normale Arbeitswoche ist Montag bis Freitag. Der Unterricht findet zwischen 08.30 und 21.00 Uhr statt. Weitere optionale Aktivitäten wie Gastvorträge oder Alumni und Karriereveranstaltungen können am Abend geplant werden.

Studiengebühren

Die Kosten für die Studiengebühren für dieses Programm betragen £ 32.500 für alle Studenten.

Berufschancen

Absolventen werden in der Regel in einer Vielzahl von Sektoren in folgenden Rollen beschäftigt:

  • Beratung
  • Berater für Datenanalyse
  • Associate Analytics Consultant
  • Business Analyst
  • Analyst für Technologieberatung
  • Daten Analyst
  • Mobiler Analyst
  • Analyst für Risiko- und Regulierungsanalysen

Informationsanfrage - kostenlos & unverbindlich

Wollen Sie mehr Informationen zu diesem Programm, MSc Business Analytics? Füllen Sie das Formular aus und sind alle Fragen. Diese Informationen werden direkt an die Schule geschickt werden, und ein Vertreter wird auf Ihre Anfrage zu reagieren.

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Im Rahmen des Imperial College London, ein weltweit führender Anbieter von Wissenschaft und Technologie, treibt Imperial College Business School Geschäftsvorteil durch die Verschmelzung von Business und Technologie. Imperial College London Business School vereint innovatives Denken und Einsicht mit neuer Technologie,...


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Kontaktinformationen für Imperial College Business School

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Imperial College London South Kensington Campus
SW7 2AZ London
United Kingdom

 Telefonnummer anzeigen
www.imperial.ac.uk/business-school/

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