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巴斯大学 University of Bath
商业分析 MSc in Business Analytics


简 介

英国排名第5、全球排名第29的BA项目。 由巴斯管理学院开设,课程侧重实践性,学生将学习和使用最新的商业智能软件,并锻炼自己的数据分析和决策制定能力。 该项目和IBM、SAS等公司都有良好的合作关系,其中一门课程会邀请IBM的专家来共同授课。

项目定位

将通过信息技术方面的扎实技能,用于分析数据的定量方法和做出最佳决策的方式为您做好未来的准备。

  • 课程的实际重点将帮助您在人群中脱颖而出。从课程开始,您将发展关键技能并与雇主合作
  • 毕业生有很好的就业记录。大多数人从事一系列领域的职业,开办自己的事业或开始博士学位
  • 商业分析理学硕士课程提供不同领域的多种职业选择
  • 通过与分析巨头IBM和SAS的特殊关系,亲身体验高级业务分析软件
  • 小班制提供了与学术界的大量联系,并提供了更多的个人指导
  • 毕业生具备全球雇主想要的技能。大数据对企业的重要性正在增长,专家的需求不断增加
  • 实际的论文将使您与合作伙伴公司一起解决实际的业务问题
  • 通过与国际组织合作开展项目来建立网络并获得宝贵经验。将这些经验与您一起带入全球就业市场
 
学生人数
  • 571申请,42入学 
  • 男生:36%,女生:64% 
  • 43%商科背景,24%经济学背景,17%工科背景
(每年会有变动,数据仅供参考)

地理位置 
英格兰 埃文郡小城巴斯-伦敦的西边
  • 2:1或以上本科学位

  • 学习过定量的学科专业 
数学/统计
计算机科学
工程
物理
定量社会科学 

  • 编程经验 
有计算机编程经验者优先
应在个人陈述中包括有关量化和编程经验的信息 

  • 雅思 / 托福 
雅思:7.0+,单项不低于6.5
托福:100+,单项不低于24
关于豁免:在英语系国家完成学位

  • 成绩单 

  • PS 

  • 简历
第一学期

必修课

  • 数据库和商业智能
目的:本单元介绍用于存储和检索数据的数据库,以及用于提供管理见解的数据表示的表格和图形方法。
学习成果:
在本单元的最后,学生将能够:
*设计一个在灵活性和效率方面最适合企业需求的数据库。
*使用优化的查询来处理数据并获得管理见解。
*在多个维度上可视化处理后的数据,以最大化其业务价值。

技能:
智力技能:
*确定业务流程的基础数据模型(T,F,A)
实践技能:
*以表格和图形格式(T,F,A)显示多维数据
*使用SQL和商业智能软件(T,F,A)
可转让的技能:
*增强数据存储和检索的角度(T,F)
*消除数据复制以实现信息一致性(T,F)
内容:
涵盖的主题包括基本数据类型,关系数据库,查询设计,面向对象的数据库,Web数据库,数据仓库,在线事务处理(OLTP)和在线分析处理(OLAP),以及切片和切块的数据可视化方法。 

  • 电子表格建模
目的:本单元介绍Excel电子表格软件的功能,其中包括统计分析工具和优化求解器之类的数据分析工具。还深入探讨了嵌入在Excel中的编程语言(VBA),并分析了代码效率和Web集成的问题。

学习成果:
在本单元的最后,学生将能够:
*设计电子表格以解决业务问题,其功能可以扩展到用户需求
*使用统计测试工具和优化解决程序来提供业务决策支持
*使用Excel的对象模型可以访问内部和外部包含的数据,并实现对其进行处理的算法
智力技能:
*使用电子表格对业务流程进行建模,并确定可能的改进(T,F,A)
*生成多个业务场景并进行统计测试(T,F,A)
实践技能:
*对Excel的高级功能的实践知识( T,F,A)
*数据源的集成和高效算法的设计(T,F,A)
可转让的技能:
*信息技术的先进使用(F)
*数据类型,其存储和转换的扩展知识(T,F,A) F)

内容:
涵盖的主题包括基本和高级电子表格功能,数据验证,图表,数据透视表,在电子表格中使用统计测试工具,在Excel中应用优化原理,进行假设分析,VBA编程介绍,条件语句,循环,用户定义的功能并创建可用的应用程序。 

  • 商业统计和预测
目的:本单元介绍使用统计和预测技术(例如ANOVA,ARIMA和逻辑回归以及业务应用程序)进行数据分析的中级和高级概念。

学习成果:
在本单元的最后,学生将能够:
*使用统计方法对一组给定数据做出管理结论
*分析和解释一组给定数据中的模式
*使用确定趋势。

技能
智力技能:
*增强的分类和分类视角(T,F)
实践技能:
*采集,清理,呈现和分析数据(T,F,A)
*使用软件进行统计分析和预测(F)
可转移的技能:
*增强了对数据变异性的认识(T,F,A)
*了解与预测相关的不确定性(T,F,A)

内容:
涵盖的主题包括概率分布,置信区间,假设检验,移动平均值,指数平滑,线性回归,逻辑回归和季节性影响。 

  • 运营管理
目标:运营管理(OM)涉及有效,高效地转换物料,信息和人员。该单元的目的是发展过程思维,以及对运营设计,计划以及控制和改进的理解。

学习成果:
在本单元的最后,学生应该能够:
*展示出对不同环境下运营管理挑战的系统理解
*在制造,服务和非营利性环境中运用和批判运营理论和技术
*欣赏实时运行和改善运营的挑战。

技能:
智力技能:

*能够将OM知识应用于各种复杂情况,同时考虑到对业务其他领域的总体影响。(T,F,A)
*了解运营管理绩效目标内在的取舍(T,F,A)
实践技能
*分析复杂系统的技能的发展(T,F)
*模型的应用,与制造,服务和非营利性环境(T,F,A)中的运营管理中的当代问题相关的工具和技术(T,F,A)
可转移的技能
*能够在团队中进行管理和工作,并了解文化和文化等问题性别,以识别学习/工作方式并将其用于个人和团队(F)
*交流,准备和制作有效业务报告(T,F,A)的设施

内容:
该单元专注于将输入(劳动力,资本,材料等)有效地有效转换为有用输出(即商品和服务,非营利和制造业务)。理论概念和应用应用于实际情况。涵盖的主题包括转换过程,映射和改进过程,容量管理;质量管理和控制,精益运营,库存管理以及运营与其他职能业务领域之间的关系。 

  • 优化 

目标:
该单元教授高级概念,理论模型,最新解决方案算法以及现实世界中的最佳优化实践。
学习成果:
在本单元结束时,学生将能够:
*识别给定管理问题中优化问题的组成部分。
*使用现成的软件(例如OPL Studio和GAMS)解决优化问题并解释结果。
*将现实生活中的管理问题建模并解决为优化问题
技能:
智力技能:
*将管理问题简化到其目标,决策和约束条件(T,F,A)
*确定在不同情况下出现的相同优化问题(T,F)
实践技能:
*使用电子表格软件进行优化(T,F)
*利用文献中的模型来解决常见的管理优化问题(T,F,A)
转移技能:
*增强决策角度(T,F)
*熟悉问题解决的关键概念和实践(T,F,A)
内容:
涵盖的主题包括线性和整数优化模型以及相关的求解算法,敏感性分析,多目标优化,和文献中经过充分研究的优化模型。


第二学期

必修课 

  • 实践中的分析(与IBM合作) 
目的:该部门将与IBM的专家一起交付,并将侧重于业务分析软件,其在实践中的应用以及其在更广泛的国际环境中的影响。

学习成果:
在本单元结束时,学生们将能够:
*使用当代的商业分析软件发现未识别的问题,设计解决方案并加以实施。
*评估过去和当前的业务分析实施,并预测业务分析解决方案的未来需求,解决方案和趋势。

技能:
智力技能:

*在财务,采购,营销,销售,人力资源和供应链管理(T,F,A)中使用业务分析方法
实践技能:
*了解最新的业务分析软件(T,F,A)
可转让的技能:
*增强对大数据含义的认识(F)
*使用当前的业务分析软件(T ,F,A)

内容:
涵盖的主题包括业务分析软件在许多功能领域中的应用,包括但不限于财务,采购,营销,销售,人力资源和供应链管理。此外,还介绍了业务分析领域的最新趋势,包括HADOOP,开源程序(R),社交媒体分析,替代数据收集技术(移动信号,面部识别,记录的通话情绪分析等)。 

  • 数据挖掘 
目的:该单元涵盖当代统计和算法方法,用于从原始数据中清洁,处理和提取隐藏的信息和知识。
学习成果:
在本单元结束时,学生将能够:
*选择适当的算法来检测数据中以前未知的规则和模式并推断其业务含义
*衡量检测到的规则和模式的准确性和准确性
*识别其中的集群多维数据并分类这些类和异常值的成员

技能:
智能技能:

*开发用于规则提取和异常检测(T,F,A)的算法思维
*增强知识发现的视角(T,F,A)
实践技能:
*简化和转换数据以进行分析(T,F,A)
*使用最新的数据挖掘软件(T,F)
可转让的技能:
*改进对知识价值的评估(F)

内容:
涵盖的主题包括规则提取,聚类方法,自组织图,支持向量机,神经网络和离群值检测。 

  • 启发式和模拟
目的:本单元介绍用于优化决策的算法以及用于模拟分析的计算机化环境中的现实的方法。

学习成果:
在本单元结束时,学生将能够:
*设计用于优化问题的启发式算法。
*使用编程语言为管理决策问题提供解决方案。
*构建真实业务流程的仿真模型。
*使用模拟测试和比较业务场景。

技能:
智力技能:

*将解决方法简化为基本步骤,并将其实现为算法(T,F,A)
*确定业务流程中的队列,资源和实体,并开发相应的仿真模型(T,F,A)
实践技能:
*利用编程语言解决问题(F,A)
*将仿真软件用于方案测试(T,F,A)
可转移的技能:
*增强决策制定的角度(F,A)
*熟悉解决问题的关键概念和实践(T,F,A)

内容:
涵盖的主题包括建设性启发式,改进启发式,元启发法,离散事件系统仿真以及用于仿真的输入数据分析和输出数据分析。 

选修课-选2个

  • 项目管理
目的:本单元旨在向学生介绍项目管理理论。

学习成果:
学生将学习不同公司和行业中项目管理的关键概念,框架和工具,项目组织的类型以及基于项目的策略。大型项目和国际领先企业的案例研究用于检验不同行业中项目企业面临的现实挑战。本课程将演示如何将这些方法成功地应用于任何大型项目和基于项目的组织的管理中。
完成本课程后,学生将能够:
*为每个项目选择正确的项目管理方法;
*在时间,成本和质量三重约束之外评估和计划项目成功;
*了解与项目管理相关的风险和不确定性;
*展示对合同管理重要性的理解;
*在实践中可能遇到的情况下,在战略,系统和运营级别使用和应用项目管理的基本工具;
*证明项目管理的经济重要性和主题领域的广泛范围。

技能专长:
对案例材料以及课程性质和相关文献的分析旨在鼓励分析和思考能力。该单元涵盖专业和个人兴趣的问题,并鼓励学生反思实际做法。

内容:
为了向学生提供实验性学习活动,讲座以大型私营和公共部门项目以及国际领先企业的经验为例进行说明。案例研究说明了在现实环境中管理项目和基于项目的组织所面临的挑战。尽管课程的参加者人数众多,但它设计为具有高度的互动性,以便为学生提供充分的学习成果。关键主题包括:项目管理的环境,项目管理生命周期,项目管理在现代组织中的作用,钻石模型,项目利益相关者,合同管理,项目失败和恢复,项目组织和学习。

  • 运营策略 
目的本单元介绍各种战略框架和模型,以开放狭义定义的“运营”概念,并说明如何通过其运营能力本质上定义所有组织。在整个课程中,学生将体验、分析、讨论和对比一系列服务,制造营利性和非营利性组织。

学习成果
在本单元的最后,学生应该能够:
*深入了解运营策略以及市场需求和资源需求之间的联系
*对运营作为一种功能策略与公司之间的联系有深刻的认识 
*了解如何在实践中制定和应用运营策略。

技能:
智力技能:
*能够在不同背景下(包括制造,服务和非营利组织(T,F,A))制定和批判运营策略的
能力*在不同背景下(T,F, A)
实践技能:
*了解管理人员面临的挑战,能够参加或就运营战略决策提供建议(T,F,A)
*实施运营战略计划并处理实施过程中出现的常见问题(T ,F)
转移的技能:
*能够运用理论和证据提出和辩护(F,A)
*培养在小组中工作的技能,以及领导辩论,综合观点和达成共识的能力(F)
内容:
该单元旨在说明企业如何通过其运营能力进行战略竞争。运营策略涉及长期决策,影响组织广泛资源的决策以及影响组织全球足迹的决策。较长的时间范围,更高的分析级别和更广泛的聚合级别使该模块与第一学期的运营管理模块区分开来。主题包括运营策略,容量策略以及如何制定和实施运营策略的原理。

  • 可持续经营管理 
目标:无论组织产生什么,其底线都是可持续性。消费者和客户要求对环境和社会负责的产品和生产,监管机构热衷于通过环境立法,资源的减少意味着生产成本高昂。有必要设计工具和系统,以帮助行业维持并改善其环境和社会绩效,同时保持盈利。因此,必须衡量组织的可持续发展绩效。这些测量必须转化为更好的设计;并且必须通过实施来实现更好的设计。
度量,设计和实施活动均在运营管理(OM)的职权范围内。OM领域在应对盈利能力和环境友好性之间的张力方面也负有特殊责任,因为公司的物理运营与公司所处的自然环境密切相关。在本单元中,我们将重新定义OM概念,以将可持续性作为有助于运营(日常)和战略(长期)决策的主要因素之一。因此,该部门特别适合那些希望获得有利于可持续发展的技能和知识的人。

学习成果:
在本单元结束时,参与者将能够:
*严格评估运营管理在改善公司可持续性方面的作用。
*在评估各种指标的适用性的同时,评估组织或组织运营子集的可持续性绩效。
*通过产品,流程,组织和供应链设计评估改善可持续发展绩效的各种途径。
*评估旨在改善可持续发展绩效的各种实施策略。

技能:
*碳足迹(授课和评估)
*流程映射(授课和评估)
*使用可持续性视角评估产品和服务设计以及供应链策略(授课和评估)
*将可持续性纳入管理实践的框架(教学和评估)

内容:

内容将涵盖以下部分或全部内容:
运营管理和可持续性度量标准/系统思考
运营可持续性风险的来源(法规;消费者/客户;资源;环境);
碳足迹(概念)碳足迹演示
可持续发展的产品和服务设计 
可持续供应链管理
循环经济
可持续发展战略
环境管理系统(和变体)实施

  • 上下文分析 
目的:单元将由多位教师授课,以展示分析方法在多个领域的先进应用及其在更广泛的国际环境中的影响。

学习成果:
在本单元的最后,学生将能够:
*了解各种行业中最佳分析实践的见解
*从文献中选择适当的分析方法来解决问题,进行必要的修改并实现最大的效果。

技能:
智力技能:

*在金融,营销,社交媒体,医疗保健和物流中使用业务分析方法(T,F,A)
实用技能:
*了解业务分析的最新应用程序(T,F,A)
可转移的技能:
*增强描述性,预测性和规范性分析的视角(T,F,A)
*评估量,速度,以及在给定上下文(T,F)中生成的各种数据

内容:
涵盖的主题包括业务分析在许多行业中的应用,包括但不限于金融,营销,社交媒体,医疗保健和物流。在确定与组织战略相适应的业务问题,如何使用数据科学家和分析师提供解决方案以及如何根据不同的分析组织类型来确定其类型方面,将特别强调分析领导力在组织中的作用。公司的规模和复杂性。 

论文
  • 目的
该单元旨在为学生提供研究项目各个阶段的经验,包括问题定义,文献综述,方法选择和分析。该研究项目可以基于赞助商公司的现实世界问题。

  • 学习成果:
在本单元的最后,学生将能够:
*在选定的感兴趣领域中识别(或定义)业务分析问题
*通过从文献中选择适当的技术或开发自己的解决方法来解决问题
*解释所用方法的结果,获得管理上的见解,并建议采取的措施
*以书面形式完成上述所有内容,并符合可接受的表达和表达标准。

  • 技能:
智力技能:
*通过精确使用概念和模型来形成严格的论据(F,A) *综合多学科观点,为以下方面开发替代解决方案问题(F,A)
实践技能:
*全面的学术书面交流(F,A)
*选择,分析和呈现数字或非数字数据(F,A)
可转移的技能:
*按商定的规格和期限完成工作( F,A)
*独立工作,无需密切指导(F,A)

  • 内容:
本文可以解决在时标内可以解决的任何业务分析问题。论文应讨论其生产中使用的方法,并经常明确提及至少一种重要的解决方法,该方法是该计划的证书或文凭阶段的一部分。学生有责任选择自己的研究领域,组织研究活动,并在需要时与其他组织协商访问权限。

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