สูงกว่าปริญญาตรีในการวิเคราะห์ข้อมูลและการตลาด
ESPM – Brasil
ข้อมูลสำคัญ
ที่ตั้งวิทยาเขต
São Paulo, บราซิล
ภาษา
โปรตุเกส
รูปแบบการเรียน
การเรียนทางไกล, ในมหาวิทยาลัย
ระยะเวลา
2 เทอม
ก้าว
ไม่เต็มเวลา
ค่าเทอม
BRL 1,462 / per month *
หมดเขตรับสมัคร
ขอข้อมูล
วันที่เริ่มต้นเร็วที่สุด
ขอข้อมูล
* ผ่อนสูงสุด 35 งวดๆ ละ 1,462.58 เรียลบราซิล + 1 งวดๆ ละ 1,610.59 เรียลบราซิล
บทนำ
นำเสนอและอธิบายการประยุกต์ใช้ขั้นสูงของ Data Analytics และ Big Data ในด้านต่างๆ เช่น การตลาด การเงิน การลงทุน การวางแผนและควบคุมผลิตภัณฑ์ การจัดการทรัพยากรมนุษย์ เป็นต้น ความตั้งใจคือเพื่อให้นักเรียนได้รับมุมมองที่กว้างไกลเกี่ยวกับความเป็นไปได้ในปัจจุบันของการใช้ทรัพยากรทางเทคโนโลยีในการวิเคราะห์และทำนายผลลัพธ์ ตลอดจนนำเสนอแนวโน้มในอนาคตในพื้นที่ ช่วยให้คุณพัฒนาและมีส่วนร่วมในโครงการใหม่ที่เกี่ยวข้องกับความรู้นี้
กิริยา
ไฮเฟล็กซ์ มีอิสระที่จะเข้าร่วมชั้นเรียนสดด้วยตนเองที่หน่วย ESPM หรือผ่านระบบ Zoom เข้าร่วมด้วยตนเองเพื่อสัมผัสประสบการณ์และเครือข่ายที่สมจริง หรือเข้าร่วมจากทุกที่ที่คุณอยู่เพื่อให้เหมาะกับตารางเวลาและสถานที่ของคุณ มีการบันทึกการบรรยายเพื่อตรวจสอบการอภิปราย (ไม่ก่อให้เกิดค่าเผื่อการขาดเรียน)
* มีการประชุมบังคับแบบเห็นหน้ากันในวันเสาร์ตามระเบียบวินัยในโปรแกรมระดับบัณฑิตศึกษาของ HyFlex โดยเฉลี่ยหนึ่งวันเสาร์ต่อเดือน
ร่วมกับ IBM
ด้วยความร่วมมือกับ IBM หลักสูตรนี้สำรวจการบูรณาการระหว่างความสามารถในการวิเคราะห์ของการทำงานกับข้อมูลจากบันทึกฐานข้อมูล เครือข่ายสังคม ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ ฯลฯ และวิสัยทัศน์ของตลาดและธุรกิจ การผสานรวมนี้พบได้ทั่วไปมากขึ้นในบริษัทต่างๆ ด้วยการสร้างหลักสูตรระดับสูงกว่าปริญญาตรีใน Big Data และ Marketing Intelligence ESPM และ IBM พยายามที่จะฝึกอบรมผู้บริหารโดยให้พวกเขามีพื้นฐานที่แข็งแกร่งและมั่นคงในการจัดการซอฟต์แวร์และโซลูชันเทคโนโลยี แต่การพัฒนาภารกิจด้านการตลาดที่เน้นความหลงใหลและความภักดีในการตอบสนองความต้องการและความต้องการผ่านการตลาด . วิสัยทัศน์จะเป็นข้อมูลอ้างอิงในสาขาการฝึกอบรมแบบผสมผสานนี้ ซึ่งมีส่วนช่วยอย่างเป็นระบบในการสร้างความรู้และตอบสนองและคาดการณ์ความต้องการของบริษัทและสังคม ภารกิจของหลักสูตรคือการฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญให้ใช้เทคนิคในด้านการตลาดแบบบูรณาการและ BigData แสวงหาการทำงานร่วมกันระหว่างความรู้ในด้านเหล่านี้โดยการสร้างสภาพแวดล้อมโดยเน้นที่ตัวบุคคลและการแทรกตัวของเขาในพื้นที่เทคโนโลยีปัจจุบัน
นักเรียนในอุดมคติ
ตั้งใจไว้เพื่อใคร
ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาด ธุรกิจ การวิเคราะห์เชิงปริมาณและ/หรือเทคโนโลยีในช่วงเริ่มต้นของอาชีพ แต่ด้วยประสบการณ์ทางวิชาชีพบางส่วนที่สนใจอยากทราบหรือเพิ่มพูนความรู้ในด้าน Market Intelligence และ Big Data สมาชิกของทีมการตลาด ระบบธุรกิจอัจฉริยะ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ หรือทีมเทคโนโลยี
ระบุไว้สำหรับมืออาชีพในช่วงเริ่มต้นของอาชีพและในช่วงของการเติบโตอย่างมืออาชีพ
หลักสูตร
คุณจะได้เรียนรู้อะไร
สาขาวิชาของหลักสูตรทั้งหมดจะมีชั้นเรียนเฉพาะสำหรับการมีส่วนร่วมของแขกรับเชิญพิเศษ ผู้นำของบริษัทที่เกี่ยวข้อง และเกี่ยวข้องกับธีมของแต่ละวิชา
การปรับระดับ
- ความรู้พื้นฐานด้านการตลาด (การศึกษาทางไกล)
- พื้นฐานของการเงิน (การศึกษาทางไกล)
การจัดการ
- การจัดการโครงการ
- การวิเคราะห์และการสนับสนุนการตัดสินใจ
- ความเป็นผู้นำและวัฒนธรรมดิจิทัล
การตลาด
- ข่าวกรองตลาด
- การคิดเชิงออกแบบและรูปแบบธุรกิจใหม่
- CRM และ Consumer Insigths
เทคโนโลยี
- โครงสร้างพื้นฐานไอทีและข้อมูล
- สถาปัตยกรรมสารสนเทศ
- การจัดการฐานข้อมูลและ BI
- แนวคิดและแนวทางปฏิบัติด้านปัญญาประดิษฐ์
- แอปพลิเคชันข้อมูลขนาดใหญ่และธุรกิจ
บูรณาการ
- โครงการบูรณาการสหสาขาวิชาชีพ (แนะแนว บอร์ด และการทำโครงงาน)
ชั้นเรียนจัดขึ้นที่วิทยาเขตบัณฑิตศึกษาของ ESPM และสามารถสอนในสถานที่อื่น ๆ ตามที่อาจารย์กำหนดไว้ล่วงหน้า สาขาวิชา EAD ที่ระบุไว้ในโปรแกรมหลักสูตรจะเกิดขึ้นควบคู่ไปกับสาขาวิชาแบบตัวต่อตัวและในช่วงเริ่มต้นของหลักสูตร
ผลลัพธ์ของโปรแกรม
แนวคิดของ Data Analytics กลายเป็นพลังที่ยิ่งใหญ่ใหม่ในองค์กร
การทำงานกับข้อมูลจากบันทึกการขาย เครือข่ายสังคม ตำแหน่งทางภูมิศาสตร์ แบบจำลองการคาดการณ์พฤติกรรม ข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภค กลายเป็นเรื่องปกติน้อยลงสำหรับบริษัทต่างๆ แบบจำลองการคาดการณ์แบบดั้งเดิมมักจะทำงานช้าหากเราพิจารณาข้อมูลปริมาณมาก และนั่นคือเมื่อแนวคิดของ Data Analytics กลายเป็นพลังที่ยิ่งใหญ่ใหม่ในองค์กร คำถามที่ต้องการคำตอบคือจะวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์และในปริมาณที่ควบคุมไม่ได้อย่างรวดเร็วและสอดคล้องกันได้อย่างไร กลยุทธ์ที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของบริษัทต่างๆ เป็นอย่างไร Volume, Variety, Velocity และ Veracity กำหนดมิติพื้นฐานของ Big Data ในการทำงานในมิติเหล่านี้ จำเป็นต้องจัดระเบียบข้อมูลเพื่อให้เราสามารถวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยวิธีที่สมเหตุสมผลและเป็นไปได้ การรู้ถึงแก่นแท้ของเทคนิคการวิเคราะห์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่คืองานของผู้จัดการใหม่