英国-UCL

UCL
商业分析 Business Analytics MSc


简 介

UCL的BA专业分为两个方向:管理科学方向和计算机科学方向。通过名字,我们可以大致了解两者区别。

管理科学方向侧重通过数据分析角度影响战略、市场和运营,所以,数学和计算机能力是重要辅助工具。课程设置有商业战略与分析、数据驱动决策制定、信息检索和数据挖掘、数学建模和监督式学习、统计自然语言处理等等;

计算机科学方向对数学和编程的能力要求更高,旨在培养多学科技能,包括计算(编程、大数据)、分析(数据挖掘、机器学习、统计计算)以及商务分析,课程包括商业分析建模、应用机器学习、图形化模型、空间系统数据科学、网络经济学等等。
 
UCL的商业分析硕士学位课程为释放数据价值所需的关键技能提供了严格而实用的基础,并深入了解了公司如何使用数据进行决策和改善业务绩效。它结合了探索数据和分析如何改变业务关键领域(决策,战略,市场营销,运营)的模块,以及为学生提供有效和直观地使用最新业务分析工具所需的数学和计算基础的模块和平台。
 
毕业生将在全球公司,高增长和高科技企业,金融和银行组织以及咨询公司中获得高就业。他们将具备影响战略和决策的能力,并能够通过将数据转换为强大的战略资产来提高业务绩效。

  • UCL是世界上最好的大学之一,在各种世界排名中始终名列全球前20名
  • UCL的商业分析不同于英国的其他任何学位。它为您提供了机会,使他们可以深入了解公司如何将数据转换为强大的战略资产,
并为建立成功的全球业务所需的关键技能奠定了坚实的基础。
  • BA专业为学生提供对业务分析的深入了解和理解,使学生为在复杂,互连,数据驱动的环境中工作做好准备;
提供将新学到的技能应用于实际业务问题的实践经验
为学生准备以问题,机会和工具的迅速变化为特征的行业和组织的工作;
使学生能够培养成为负责任的公民,员工和领导者所必需的意识,背景和技能,他们可以为解决世界上最棘手的一些社会和经济问题做出贡献。
  • 对学生的帮助
对数据,其潜力和局限性的批判性评价,以及如何在复杂的,相互关联的,数据驱动的环境中使用数据来改善业务决策并创造价值和竞争优势;
对相关数学和计算技术以及如何将其实际应用于业务分析问题的知识和理解;
了解数据和分析如何为新业务模型以及新产品和服务提供基础;
框架业务分析问题,定义并交付切实可行,影响重大的业务分析项目以提高业务绩效所需的洞察力和技能;
通过特定管理领域(例如战略,营销,运营)的业务分析来了解释放价值的机会;
有效地将分析结果传达给非专业受众的能力,包括业务主管,合作伙伴和客户;

项目时长:1年
 
申请开放日期:11月,先到先得
 
地理位置:英国伦敦
  • 2:1本科学位+定量分析能力

至少具有英国第二等高等学士学位或同等水平的海外资格。申请人必须具有很强的定量分析能力,并且可能已经研究了一系列学位,包括:管理,数学,工程,计算机科学,经济学和心理学。
大陆本科:平均GPA85+,211 985最低75分,双非最低80分

  • 托福 / 雅思

可以豁免-在英语系国家完成至少12个月的学习并拿到学位

雅思:6.5+,单项不低于6.0,建议7.0+
托福:92+,RW24+ SL20+,建议100+
TOEFL机构代码:9163

  • 2封推荐信

  • 成绩单

  • PS

不超过3,000个字符,不超过A4纸的两面

需要考虑这些方面
>您为什么要进行该项目或研究?
>您的学术兴趣是什么?
>你为什么想在UCL学习?
>您有什么教育经历?
>您有相关工作经验吗?
>您是否完成了与该项目有关的任何课外活动和志愿活动?
>您的职业志向是什么?

  • 面试

符合入学条件且适合该课程的申请人可以通过WePow邀请进行在线面试
BA由UCL管理学院讲授。它结合了探索数据和分析如何改变业务关键领域(策略,营销,运营)的模块,以及提供有效利用最新业务分析工具所需的数学和计算技能的模块。
 
包括六个核心模块(90个学分),两个可选模块(30个学分)和一篇论文/报告(60个学分)
 
必修模块

  • 商业策略与分析
这为公司如何在复杂,创新密集,数据驱动的环境中创造价值和竞争优势提供了基础。它将介绍用于目标设定和绩效评估的策略框架,并检查数据的描述性,解释性和预测性。将讨论道德,隐私和安全注意事项。

  • 营销分析
市场营销分析解决了如何使用数据分析来了解个人客户并进行营销的问题。本课程探讨了以客户为中心的营销背后的前提,可以帮助您了解客户的生命周期和客户的盈利能力,并介绍客户信息的分析和统计模型。
 
  • 商业分析的数学基础
基础数学是正在改变业务关键领域的新分析的基础。在使用各种贝叶斯和回归模型进行计量经济学之前,本课程将刷新您的代数,统计和微积分知识。本文最后介绍了有监督和无监督机器学习方法的数学基础。
 
  • 商业分析编程
业务分析的计算模型和概念需要使用工具和技术来实现。该课程将涵盖计算思维,实验方法,准备数据集和用于训练,验证和测试模型的经验方法。实验课程将提供有关Python编程的一般介绍,并讨论有用算法的标准实现。
 
  • 预测分析
Predictive Analytics将以第一学期的基础课程为基础,更详细地探索数据挖掘,统计,建模和机器学习中的技术。我们将分析当前数据,并在支持特定公司和从业人员的情况下对各种行业用例中的未来事件做出预测。
 
  • 运营分析
本课程更深入地探讨了数据和分析如何在这些关键业务领域中释放价值,并建立定义和交付切实可行,影响重大的业务分析项目以提高业务绩效所需的洞察力和技能。
 
可选模块-选2个 

  • 数据工程(15个学分)
  • 数据可视化(15个学分)
  • 决策与风险分析(15学分)
  • 自然语言处理(15个学分)
  • 面向领域专家的机器学习(15个学分)
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