Master in Business Intelligence Stevens Institute of Technology - Graduate Studies

Overzicht

Weinig managers combineren zakelijk inzicht met de technische expertise om hun organisatie te begeleiden naar een digitaal tijdperk, waar de waarde wordt gecreëerd door kunstmatige intelligentie, diepgaand leren en voorspellende analyses.

De bedrijfsinformatie

Het curriculum behandelt de concepten in de voorhoede van de datarevolutie: machine learning, taalverwerking, web mining, optimalisatie en risicoanalyses. Klassen verkennen belangrijke bedrijfsconcepten terwijl ze verder gaan dan de basisprincipes in R, SAS, Hadoop, Python en Sparc. Het programma culmineert in een sluitstukervaring waarin je aan een project werkt, met behulp van echte gegevens, onder begeleiding van een mentor uit de sector.

"Bedrijven zijn op zoek naar mensen die analyses kunnen gebruiken om de gegevens te interpreteren, maar ze hebben ook zakelijk inzicht nodig - en in dit programma krijgen ze beide."



ROCHELLE LOSTUMBO, BUSINESS UNIT EXECUTIVE, IBM

Maak kennis met de regisseur: Dr. Christopher Asakiewicz

Dr. Asakiewicz heeft baanbrekend werk verricht op het gebied van kennisontginning en de toepassingen ervan in het bedrijfsleven, met name de biowetenschappen. Eerder werkte hij twee decennia in managementfuncties in de life sciences-industrie en ging hij met pensioen bij Pfizer als vice-president voor wereldwijde farmaceutische producten.

Curriculumoverzicht

Het masterprogramma leidt studenten op om zowel de zakelijke implicaties van Big Data als de technologie te begrijpen die deze gegevens nuttig maakt. Daarbij leunt het zwaar op de hightech infrastructuur bij Stevens, waardoor studenten direct worden blootgesteld aan de uitdagingen die ze op de werkplek aangaan. Studenten zullen de vaardigheden ontwikkelen om gegevens te verzamelen, analyseren en interpreteren in strategische gegevensplanning en -beheer; databases en data warehousing; datamining en machine learning; netwerkanalyse en sociale media; en risico's, modellering en optimalisatie, en zullen leren om deze vaardigheden toe te passen op zakelijke problemen om een bruikbare strategie te vormen.

Kerncurriculum

De master in Business Intelligence

• FIN 615 Financiële besluitvorming (O)
• MIS 630 Gegevensbeheer (O)
• MIS 636 Data Warehousing en Business Intelligence (O)
• Procesoptimalisatie en analyse van BIA 650 (O)
• BIA 670 Risicobeheer en simulatie (O) *
• BIA 652 Multivariate gegevensanalyse (O)
• BIA 654 Experimenteel ontwerp (O)
• MIS 637 Data-analyse en machine-learning (O)
• BIA 656 Geavanceerde data-analyse en machine learning *
• BIA 658 Sociale netwerkanalyse (O)
• BIA 660 Web Mining (O) *
• BIA 662 Cognitive Computing *
• BIA 664 Gegevens- en informatiekwaliteit *
• BIA 670 Risicobeheer: methoden en toepassingen *
• BIA 672 Marketinganalyse (O) *
• BIA 674 Supply Chain Analytics (O) *
• BIA 676 Data Streams Analytics: Internet of Things *
• BIA 678 Big Data Technologies (O)
• BIA 686 Practicum in Analytics

* Kies er twee met toestemming van de adviseur

** Internationale studenten kunnen BIA 702 Curricular Practical Training volgen met toestemming van een adviseur.

Programma-architectuur

De bedrijfsinformatie

• Professionele vaardigheden
• Disciplinaire kennis
• Technische vaardigheden
• Infrastructuur

concentraties

Het masterprogramma omvat een concentratie op maat van de loopbaaneisen van studenten in de data science.

Data Science

Deze zeer flexibele concentratie bereidt studenten voor om specialisten te worden in het zeer gevraagde gebied van data science. In samenwerking met hun adviseur selecteren studenten tussen twee en vier cursussen die worden aangeboden op de afdelingen Computerwetenschappen, Financiële engineering en Wiskunde van Stevens.

Toelatingseisen

Academische programma's in data science zijn alledaags geworden, maar weinigen van hen presenteren de nieuwste tools en analytische technieken vanuit het praktische perspectief geëist in het bedrijfsleven. De Stevens-master Business Intelligence

Toelatingseisen

Toelating tot dit programma is zeer selectief. Om in aanmerking te komen, moet uw aanvraag het volgende bevatten.

• Academische transcripties

Uw aanvraag moet officiële transcripties bevatten van alle universiteiten die u hebt bezocht of waarvoor u momenteel bent ingeschreven. Deze records moeten uw naam, de naam van de bezochte universiteit, inschrijvingsdatums, voltooide cursussen en toegewezen graden tonen. Je bachelordiploma moet zijn in de wetenschap, wiskunde, informatica, engineering of een verwante discipline. Je diploma moet ook afkomstig zijn van een geaccrediteerde instelling en je moet een B-gemiddelde hebben behaald om in overweging te nemen.

• Vereist cursussen

Gezien de zeer technische aard van deze graad, moeten studenten een semester van de calculus en een semester van basiswaarschijnlijkheid, hypothesetests en inschattingen hebben voltooid voorafgaand aan het starten van het programma. Stevens biedt niet-geclassificeerde cursussen aan voor studenten die aan deze vereiste moeten voldoen.

• Professioneel CV

Werkervaring is geen vereiste voor dit masterprogramma. De toelatingscommissie waardeert aanvragers echter met minstens een jaar professionele ervaring. Je moet een cv opnemen met je sollicitatie waarin staat:

Academisch record.

Werk- en stage-ervaring.

Leiderschap vaardigheden.

Professionele ambities.

• Interviews

Stevens nodigt vaak masterkandidaten uit om te interviewen voordat ze een toelatingsbeslissing nemen. Als u bent geselecteerd voor een sollicitatiegesprek na het indienen van uw aanvraag, ontvangt u instructies via e-mail.

• GMAT / GRE-scores

Alle kandidaten voor dit programma zijn verplicht om GMAT- of GRE-scores in te dienen bij hun aanvraag. Toelating tot de Business Intelligence

GRE: 2819

GMAT: 638LX12

Internationale studenten moeten ook TOEFL- of IELTS-scores opnemen, samen met hun toepassingen.

• Aanbevelingsbrieven

Uw aanvraag moet twee aanbevelingsbrieven bevatten. De krachtigste toepassingen zijn een brief van een huidige supervisor en een van een voormalige supervisor of vorige werkgever die met uw leiderschapspotentieel kan spreken en uw professionele prestaties kan bespreken.

Leerplanoverzicht

Het masterprogramma leidt studenten op om zowel de zakelijke implicaties van Big Data als de technologie die die gegevens nuttig maakt, te begrijpen. Daarbij leunt het zwaar op de hightech infrastructuur bij Stevens, waardoor studenten direct worden blootgesteld aan het soort uitdagingen dat ze op de werkplek zullen aangaan. Studenten zullen de vaardigheden cultiveren om gegevens te verzamelen, analyseren en interpreteren in strategische dataplanning en -beheer; databases en gegevensopslag; datamining en machinaal leren; netwerkanalyse en sociale media; en risico, modellering en optimalisatie, en leert deze vaardigheden toe te passen op bedrijfsproblemen om een bruikbare strategie te vormen.

Kerncurriculum

De master Business Intelligence & Analytics kun je geheel online volgen. Cursussen aangegeven met (O) zijn online beschikbaar.

• FIN 615 Financiële besluitvorming (O)
• MIS 630 Gegevensbeheer (O)
• MIS 636 Datawarehousing en Business Intelligence (O)
• BIA 650 Procesoptimalisatie en analyse (O)
• BIA 670 Risicobeheersing en simulatie (O) *
• BIA 652 Multivariate gegevensanalyse (O)
• BIA 654 Experimenteel ontwerp (O)
• MIS 637 Gegevensanalyse en machinaal leren (O)
• BIA 656 geavanceerde data-analyse en machine learning *
• BIA 658 Sociale netwerkanalyse (O)
• BIA 660 Webmining (O) *
• BIA 662 Cognitieve computers *
• BIA 664 Gegevens- en informatiekwaliteit *
• BIA 670 Risicobeheer: methoden en toepassingen *
• BIA 672 Marketinganalyse (O) *
• BIA 674 Toeleveringsketenanalyse (O) *
• BIA 676 Gegevensstroomanalyse: internet der dingen *
• BIA 678 Big Data-technologieën (O)
• BIA 686 Practicum in analyse

* Kies er twee met toestemming van de adviseur

** Internationale studenten kunnen BIA 702 Curriculaire Praktijktraining volgen met toestemming van een adviseur.

Programma architectuur

Het Business Intelligence & Analytics-programma is ontworpen om professionals voor te bereiden op de gevarieerde reeks vaardigheden die ze nodig hebben om uitblinkers te worden in dit snel veranderende veld. De vier componenten van het curriculum zorgen ervoor dat studenten praktische kennis ontwikkelen die hen in staat stelt uit te blinken op het werk.

• Professionele vaardigheden
• Disciplinaire kennis
• Technische vaardigheden
• Infrastructuur

Concentraties

Het masterprogramma omvat een concentratie die is afgestemd op de loopbaaneisen van studenten in data science.

Gegevenswetenschap

Deze zeer flexibele concentratie bereidt studenten voor om specialisten te worden in het zeer gevraagde veld van datawetenschap. In samenwerking met hun adviseur kiezen studenten tussen twee en vier cursussen die worden aangeboden op de afdelingen Computer Science, Financial Engineering en Mathematics van Stevens.