国家：美国
位置：伊利诺伊·芝加哥
简介：常年稳居全美前10
建校：1890年
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【商业分析BA】
利兹大学 University of LeedsBusiness Analytics and Decision Sciences MSc
利兹大学 University of Leeds
Business Analytics and Decision Sciences MSc
简 介
将支持学生发展自己的能力，使其有能力和能力进行业务数据的收集和分析以及对此类数据的分析。近年来，我们看到了巨大的增长，首先是在业务数据的可用性方面，然后是人们意识到对这种巨大的信息库的分析和利用非常苛刻，并且需要特定的知识和技能。由于该计划着重于定量技术，而且由于复杂的行为因素是数据集的产生和解释的基础，因此决策研究中心在英国几乎是独一无二的优势，以培养具备该技能和能力的毕业生。
- 课程由国际知名学者和商业从业人员教授，他们积极从事最新研究，为企业，政府和国际机构提供建议
- 随着利兹研究所的数据分析在校园里，利兹大学有一个不断增长的财富数据的科学专业知识和资源
- 还将鼓励学生加入利兹数据科学协会，由一群不同的人士组成，他们对“大数据”和分析有着浓厚的兴趣，在整个一年中会举办了许多研讨会和活动
学习收获
1.在前沿研究的指导下，对业务分析和决策科学中的当前问题有较高的了解并具有批判性意识
2.能够分析数据和信息，并严格评估其相关性和潜在用途
3.展示出对与应用业务分析和决策科学方法相关的实际问题的认识和理解，包括对影响成功实践的组织因素的理解
4.能够有效地进行口头和书面交流
5.善于反思的学习者，另外应具有洞察力和对道德行为，环境问题以及全球和文化意识的了解。
项目时长
12个月
地理位置
英格兰 西约克郡利兹市-英格兰北部
地理位置
英格兰 西约克郡利兹市-英格兰北部
- 2：1本科学位
GPA：大陆75+
在定量科目方面有扎实的基础
统计学，计量经济学，数学或管理科学
- 雅思 / 托福
雅思：6.5+，单项不低于6.0
托福：92+，L21 R21 S23 W22
不同国家和地区的要求
- 成绩单
- PS
在声明中，我们正在寻找能带给院校和学生社区的品质的证据。我们还想了解在利兹大学商学院学习某个课程将如何帮助你实现职业理想。请确保你在个人声明中注明以下内容：
~ 您将为计划带来什么技能，素质和经验，它们将如何帮助您成功？
~ 在利兹大学商学院学习的机会将如何帮助您的学术，个人和专业发展？
~ 你的职业理想是什么？成功完成该计划将如何帮助您实现目标？
~ 你的个人陈述应不超过500个字，用英语书写，并且属于您自己的作品。
~ 您将为计划带来什么技能，素质和经验，它们将如何帮助您成功？
~ 在利兹大学商学院学习的机会将如何帮助您的学术，个人和专业发展？
~ 你的职业理想是什么？成功完成该计划将如何帮助您实现目标？
~ 你的个人陈述应不超过500个字，用英语书写，并且属于您自己的作品。
- 2封推荐信
- 简历
课程介绍
该专业将帮助你了解和理解商业分析如何提供证据来支持管理决策
将学习如何使用不同的基于证据的方法来做出有效的决策，并提高定量分析的技能
将学习使用高级分析技术，例如预测，预测建模，聚类和优化，同时有机会将你的决策技能应用到实际的业务和管理方案中
必修模块
- 有效的决策-15学分
目标：本模块旨在基于风险管理，认知心理学和行为经济学的循证方法，教授有效的管理决策。参加者将了解自己和他人的判断和决策基础的思维过程，常见的判断错误和决策偏见以及改进决策的策略。该模块不具备任何先验知识，将深入分析有效的决策，这对于个人和专业环境均有用。
学习成果：
完成后，学生将能够批判性地评估：
完成后，学生将能够批判性地评估：
- 不同类型的决策以及用于解释其决策方式和决策的理论
- 参与者自己以及他人的判断和决策基础的思维过程，包括系统1和系统2思维之间的区别
- 人类判断/决策制定中错误/偏见的不同类型以及如何克服这些错误/动机，压力和情感对判断和决策的影响
技能成果：
完成本单元特定学科后，学生将能够：
- 反思自己和他人的思维过程，包括可以改进这些过程的方式。
- 评估上述问题对于个人和管理的相关性适当的决策。
- 高级管理决策-15学分
目标：该模块以在有效管理决策中获得的个人决策的基础理论知识为基础，旨在为学生提供对有效管理决策的更深刻的理解。具体而言，它将重点关注行为决策理论在复杂，现实世界和管理问题上的实际应用。在这些情况下，重点将放在理解和改进决策上。研究领域包括集体决策，讨价还价和谈判，公众风险感知，有效的风险沟通以及结构化决策辅助工具的实施。该模块旨在通过提供发展决策分析技能的机会来为该计划做出贡献各种决策领域，例如战略，人力资源管理，市场营销
学习成果
完成后，学生将能够批判性地评估：
- 小组动态和特定的与小组相关的偏见如何抑制有效的小组决策和克服该问题的技巧
- 从决策分析的角度讲讨价还价和谈判的理论，以及展示运用技术来改善这些活动的能力
- 风险及其感知的不同概念，以及这些对有效风险沟通的影响
- 一系列旨在在理论和实践上改善人类决策的复杂结构化决策辅助工具
- 评估上述问题与总体上管理决策，以及参与者自己的专业和个人决策的相关性，尤其是对旨在改善人为决策的一系列复杂的结构化决策辅助工具的知识和实施技巧。通过使用应用技术和特定软件，可以在理论和实践层面上对此进行考虑。这包括评估每种产品在不同环境条件下的可行性以及每种产品的优势和局限性。
评估上述问题与总体上管理决策之间的相关性的能力，尤其是对于参与者自己的专业和个人决策而言。
技能成果
完成后，学生将能够：
技能成果
完成后，学生将能够：
- 应用所获得的概念分析和批判性思维技能来评估，管理和交流风险以及在其他情况下。
- 应用所获得的交流，议价和谈判技能来证明有效的决策在小组和其他情况下。
- 商业分析与决策科学-15学分
目标：本单元旨在向学生介绍业务分析中的关键概念，并特别强调常见的应用领域。它还探讨了决策支持的行为（决策科学）观点与管理科学/业务分析观点之间的联系。
学习成果
完成后，学生将能够：
- 对组织决策支持的决策科学和业务分析观点进行批判性评估，并确定和探索其互补性
- 探索和评论“大数据”的新兴作用
- 熟悉专业知识业务分析的应用领域
- 准确地应用在业务分析方法中使用的一系列关键方法来解决问题
技能成果
完成本模块后，学生将能够：
完成本模块后，学生将能够：
- 在不同环境中准确地应用问题的制定和解决技能
- 预测和高级业务分析-15学分
目标：该模块旨在为学生提供对现代业务分析工具及其在业务管理中的应用的全面了解。
学习成果
完成后，学生将能够：
- 探索并随后批判性地评估数据和数据分析在现代业务管理中的作用（特别侧重于数据挖掘和预测识别，探索和评估定量之间的联系分析和行为见解）
技能成果
完成本模块后，学生将能够：
完成本模块后，学生将能够：
- 在不同环境中准确地应用问题的制定和解决技能
- 咨询-15学分
目标：本单元旨在为学生提供在商业环境中为外部和内部客户提供咨询服务的技能，从而为商业问题提供基于证据的解决方案。这对于MSc商业分析与决策科学硕士是必修课，因为这是毕业生（作为团队的一部分）可能扮演的角色。
学习成果
完成后，学生将能够：
- 分析和阐明咨询过程
- 解释理解客户需求（内部和外部）的重要性
- 应用不同的方法来确定所需的资源以实现业务目标基于课程的方式（如课程中所显示，并在提纲中概述）。
- 分析和阐明业务沟通和管理的实施过程。
- 确定在制定顾问方法时需要反思和审查的需求。
技能成果的技能：
- 分析
- 批判性思维
- 沟通技能
主题特定技能：
- 在咨询背景下做出有效的决策
- 定量分析-15学分
目标
本课程旨在为学生提供必要的水平的定量分析基础：
1）促进他们的理学硕士课程的学术文献研究；
2）促进其论文的定量研究项目的进行；
3）允许他们在业务环境中使用和解释此类方法的结果。
学习成果
完成本单元后，学生将能够使用描述性统计数据和多种方式呈现数据，并能够使用定量方法进行分析，批判性地评估其潜力和陷阱，包括以下方法和概念：
- 概率和概率分布
- 假设检验和置信区间
- 线性关系的多元分析
- 组比较（使用ANOVA）
- 探索性因素分析
技能成果：
- 分析能力
- 批判性思维能力
- 实践中的机器学习-15学分
目标：本模块旨在为学生提供必要的水平的机器学习方法基础，以使他们能够在商业环境中使用和解释机器学习方法。
学习成果
完成本模块后，学生将能够使用机器学习来分析数据，并能够批判性地评估其潜力和陷阱，包括以下方法和概念：
1.了解并利用回归和回归树
2.了解并利用朴素的贝叶斯分类
3.了解并利用支持向量机
4.了解和利用神经网络和深度学习
5.能够将机器学习应用于文本分析
3.了解并利用支持向量机
4.了解和利用神经网络和深度学习
5.能够将机器学习应用于文本分析
学生将学习批判性地评估机器学习方法以解决业务问题，并扩展他们的分析思维能力
- 商业分析与决策科学论文-60学分
目标：该模块的目的是使学生有机会展示独立的研究技能，这些技能是定义，开展和报告业务分析和/或决策科学领域大量研究所必需的。该模块将为学生提供机会，使他们能够深入了解所选的学习领域，并展示自我激励和有效的时间管理技能，这对于在持续的时间内成功完成如此大规模的工作必不可少。
学习成果
完成本单元后，学生将能够：
1、设计研究项目并撰写研究建议
2、从学术文献中找到，提取，分析和批判性评估论点，数据和信息
3、在业务分析或决策科学领域进行有针对性的重要文献综述
4、识别并阐明从文献综述中得出的明确的研究问题或假设
5、证明其选择的研究设计
6、在适当的情况下，进行现场工作，包括定性或定量，基于调查或档案的数据的收集
7、严格分析主要和/或辅助数据
8、在管理和商业背景下，针对其特定研究应用适当的研究伦理学层面
9、在主题领域适当地清楚地阐明研究结果
10、独立管理自己的研究项目
11、严格评估研究方法
12、严格评估研究论文
技能成果
研究技能，时间管理，计划和组织
选修模块
- 行为金融-15学分
- 风险感知与沟通-15学分
目标：本模块旨在提供对非专业受众如何感知风险的批判性理解。它还将探讨如何有效地将风险信息传达给不同的受众。
学习成果
在完成模块后，学生应该能够批判性地评估：
- 非专家如何感知风险，他们的风险观念与专家的观念有何不同以及非专家风险观念如何因个人特征而有所不同
- 定量风险的交流面向非专业受众的信息
- 评估非专业受众对风险的看法的调查设计
- 风险沟通设计的主要原则
- 沟通的有效性
- 风险感知和沟通的学术领域的主要发现，这是最重要的方法，结果和争议
- 用于确定结果可信度的领域内的方法学标准
- 风险感知和沟通方面的科学文章
技能成果
完成本单元后，学生应该能够：
- 以先进的标准与各种受众交流
- 进行研究并报告发现的结果
- 认真思考做出有效的决定
- 应用社会科学和决策科学解决现实世界中的问题
- 管理全球物流和供应链-15学分
- 运营与供应链管理-15学分
- 管理和设计价值链网络-15学分
- 组织信息工具-15学分
- 设计信息系统-15学分
- 实践中的机器学习-15学分
目标：本模块旨在为学生提供必要的水平的机器学习方法基础，以使他们能够在商业环境中使用和解释机器学习方法。
学习成果
完成本模块后，学生将能够使用机器学习来分析数据，并能够批判性地评估其潜力和陷阱，包括以下方法和概念：
1.了解并利用回归和回归树。
2.了解并利用朴素的贝叶斯分类。
3.了解并利用支持向量机。
4.了解和利用神经网络和深度学习。
5.能够将机器学习应用于文本分析。
学习成果
完成本模块后，学生将能够使用机器学习来分析数据，并能够批判性地评估其潜力和陷阱，包括以下方法和概念：
1.了解并利用回归和回归树。
2.了解并利用朴素的贝叶斯分类。
3.了解并利用支持向量机。
4.了解和利用神经网络和深度学习。
5.能够将机器学习应用于文本分析。
学生将学习批判性地评估机器学习方法以解决业务问题，并扩展他们的分析思维能力。
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