Mohon sebelum 16 November 2021 untuk menikmati potongan USD 150 daripada yuran program. Gunakan kod SMU150EBTA semasa pembayaran. Apakah yang akan dilakukan oleh Program ini untuk anda? Selepas berjaya menamatkan program ini, peserta akan dapat: Cipta dan laksanakan strategi perniagaan yang memanfaatkan sains data. Buat keputusan dipacu data untuk menyelesaikan masalah perniagaan menggunakan cerapan data. Tunjukkan cara analitis boleh digabungkan dengan percubaan untuk membuat pengesyoran bermaklumat data untuk pertumbuhan perniagaan. Terangkan cabaran dan risiko utama dalam projek sains data. Menilai strategi data organisasi dan mengesyorkan cara untuk mencapai kelebihan daya saing yang mampan. Menganalisis keperluan organisasi dan memacu peningkatan perniagaan melalui aliran masa depan sains data. Modul Program Program ini terdiri daripada 8 modul. Setiap modul diketuai oleh pakar fakulti SMU dengan pengalaman bidang khusus untuk topik Sains Data & Analitis yang dibincangkan. Modul 1: Memanfaatkan Data sebagai Kelebihan Daya Saing Pelajari terminologi utama sains data, tahap analisis data yang berbeza dan kepentingannya kepada pembuatan keputusan, ciri dan cerapan data untuk mencapai kelebihan daya saing yang mampan, dan aplikasi analisis data dan peranannya dalam mencipta peluang perniagaan baharu. Modul 2: Analitis Data dalam Tindakan Temui pendekatan analisis yang sesuai untuk menyelesaikan masalah perniagaan, sama ada organisasi anda dipacu data, aliran data dan mendapatkan cerapan berkaitan untuk meningkatkan prestasi perniagaan, kesan strategi omnichannel organisasi terhadap jualan dan cara mengenal pasti data/cerapan yang sesuai. Modul 3: Statistik Asas untuk Analisis Data Dapatkan pemahaman yang lebih mendalam tentang perbandingan set data bebas untuk mendapatkan cerapan, dan cara menggunakan pembuatan keputusan strategik menggunakan teknik tersebut. Modul 4: Analitis Ramalan Pelajari asas regresi untuk menganalisis kekuatan/impak pembolehubah, cara meramal impak pembolehubah menggunakan kesesuaian model dan kesan regresi yang optimum, cara membina model regresi logistik untuk menguji dan meramal hasil yang dijangkakan, dan cara menggunakan analisis ramalan untuk mengatur acara untuk memajukan kekuatan dan menentang ancaman. Modul 5: Eksperimen Lapangan dan Kausalitas Terokai korelasi dan kausalitas serta kepentingannya untuk meningkatkan prestasi perniagaan, percubaan untuk masalah perniagaan untuk membuat inferens yang berkesan; Ujian Multivariate, A/B dan Multi-Armed Bandit; dan keberkesanan menggunakan reka bentuk eksperimen untuk membuat pengesyoran bermaklumat data untuk pertumbuhan perniagaan. Modul 6: Model Pembelajaran Mesin untuk Analitis Data Bina pengetahuan anda tentang pembelajaran mesin dan peranannya dalam memacu produktiviti organisasi, cara algoritma pembelajaran mesin boleh digunakan untuk mencapai ketepatan analisis yang optimum, aspek pembinaan program rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam, dan cara analitik boleh digabungkan dengan eksperimen untuk menghasilkan yang berkesan strategi perniagaan. Modul 7: Menangani Cabaran dan Risiko Utama dalam Projek Sains Data Ketahui cabaran utama untuk projek sains data dan penyelesaiannya, Rangka Kerja Delta dan Model Delta Plus, risiko peringkat projek dan contoh projek sains data yang gagal dan cara meramal kejayaan projek data besar anda menggunakan teknik DATA. Modul 8: Sains Data dan Masa Depan Terokai pemacu, hasil yang diharapkan dan pemboleh teknologi untuk Industri 4.0; komponen untuk kejayaan AI yang boleh dimanfaatkan untuk mengukuhkan keupayaan organisasi; cabaran dalam pelaksanaan AI dalam sistem; dan cara menilai perjalanan transformasi digital organisasi dan mengekalkan kelebihan daya saing. Kajian kes Syarikat Cuaca: Mencipta Apl Pengguna yang Memanfaatkan Data Besar Cabaran Iuiga: Adakah Omni-Channel Berbaloi? 3M Beralih ke Fokus Pelanggan Menggunakan Gudang Data Global Eksperimen Pengiklanan di RestaurantGrades Meramalkan Churn Pelanggan di QWE Inc Transformasi Digital Kumpulan Certis Simulasi Pelajar akan mendapat pengalaman praktikal menjalankan pelbagai metodologi analisis data dan juga akses percuma kepada XLSTAT selama setahun bersama-sama dengan program ini. Simulasi Analitis Data: Pembuatan Keputusan Strategik Simulasi Pemasaran Digital: Atribusi Media di ExerciseMinder Fakulti Program Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Profesor Madya Pemasaran Sandeep berkhidmat sebagai Profesor Madya Pemasaran. Sebelum menyertai SMU, Sandeep bekerja di 3M, dan sebelum itu dia bekerja sebagai Felo Fakulti Jr di Sekolah Perniagaan Kelley Universiti Indiana. Beliau mempunyai Ph.D. dalam Pemasaran (dengan minor dalam Statistik) dari The Ohio State University, MS (MAS) MBA dari University of Texas di Dallas, dan MS (Kejuruteraan Komputer) dari University of Minnesota. Minat penyelidikan Profesor Madya Chandukala adalah berkaitan dengan membangunkan model kuantitatif tingkah laku pengguna menggunakan data industri. Penyelidikan beliau tertumpu terutamanya pada analisis runcit. Secara khusus, memahami dan mengukur kesan promosi, pengiklanan dan produk baharu serta mencadangkan pendekatan baharu untuk pembahagian pasaran menggunakan kaedah Bayesian dan Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Penyelidikan beliau telah muncul dalam Sains Pemasaran, Jurnal Pemasaran, Jurnal Peruncitan, Surat Pemasaran, dan Keperluan dan Penyelesaian Pelanggan. Profesor Madya Chandukala telah dianugerahkan Lee Kong Chian Research Fellowship pada 2016-17 dan juga berada dalam Senarai Kepujian Perguruan Dekan untuk Perguruan Lepasan Ijazah pada 2018. Michelle Cheong, Ph.D. Profesor Sistem Maklumat (Pendidikan); Dekan Bersekutu, Pendidikan Profesional Pasca Siswazah SCIS; Pengarah, Doktor Kejuruteraan Profesor Cheong telah berkhidmat dengan pelbagai pelantikan akademik di SMU sejak 2005, termasuk sebagai Pensyarah, Penolong Profesor dan Profesor Madya Sistem Maklumat. Di samping peranannya sekarang sebagai Profesor Sistem Maklumat, Profesor Cheong juga memegang jawatan pentadbiran di SMU, berkhidmat sebagai Dekan Bersekutu Pendidikan Profesional Lepasan Siswazah SIS dan sebagai Pengarah Doktor Kejuruteraan. Minat penyelidikan Profesor Cheong termasuk analisis data dan keputusan, pemodelan hamparan dan pedagogi, serta analisis pembelajaran dan perlombongan teks. Pada 2018, beliau telah dianugerahkan Anugerah Kecemerlangan Perguruan SMU - Program Profesional Pasca Siswazah oleh Pusat Kecemerlangan Perguruan SMU. Kerja Profesor Cheong telah dipaparkan dalam beberapa artikel jurnal, buku dan bab buku, prosiding dan kertas persidangan, dan artikel majalah. Kerja terbaru beliau mengenai impak latihan pembantu sebaya di SMU telah diterbitkan oleh Jurnal Antarabangsa Kejurulatihan dan Pementoran Berasaskan Bukti. Kembara Pembelajaran Program 90+ Video Kuliah 32 Tugasan 10+ Contoh Industri 6 Papan Perbincangan 6 Kajian Kes 2 Simulasi Mengapa Mendaftar dalam Sains Data & Analitis untuk Keputusan Strategik? Perusahaan di seluruh dunia sedang mengalihkan tumpuan mereka kepada matlamat dipacu data dan membuat keputusan. Malah, International Data Corporation melaporkan bahawa data di seluruh dunia akan berkembang 61% kepada 175 zettabait menjelang 2025. Jadi, mengapa sains data begitu penting? Kerana ia membolehkan organisasi memproses dan mentafsir data dengan cekap yang boleh digunakan untuk membuat keputusan perniagaan termaklum & memacu pertumbuhan, pengoptimuman dan prestasi. Dalam program Sains Data & Analitis untuk Keputusan Strategik dalam talian—yang ditawarkan oleh Universiti Pengurusan Singapura—anda boleh mempelajari cara memproses dan memahami data yang boleh digunakan untuk memacu keputusan yang lebih baik dan lebih bijak dalam organisasi anda. Sumber: IDC, 2021 22% ialah jangkaan peningkatan dalam pekerjaan saintis data menjelang 2030 - jauh lebih cepat daripada purata untuk semua pekerjaan. sumber: Biro Statistik Buruh AS, 2021 95% daripada perniagaan memetik keperluan untuk mengurus data tidak berstruktur sebagai masalah untuk perniagaan mereka. sumber: Sharespost, 2019 Program ini untuk siapa? Program ini direka untuk kedua-dua profesional teknologi dan bukan teknologi dengan 6 – 20+ tahun pengalaman kerja yang berkaitan—Tiada pengekodan diperlukan; walau bagaimanapun, pengetahuan asas tentang Excel akan memberi manfaat. Industri dan Fungsi yang boleh mendapat manfaat termasuk: industri: IT, E-Dagang, Perisian Komputer, Kewangan, Pemasaran dan Pengiklanan, Perbankan, Pengurusan Pendidikan dan Perundingan Pengurusan Fungsi: Kejuruteraan, Pengaturcaraan, Teknologi, Pengurusan Am, Pemasaran, Kewangan, Operasi dan Fungsi HR Program ini amat membantu untuk profesional yang bercita-cita untuk: Beralih kepada peranan pengurusan kanan berpusatkan data Kumpulkan kepakaran analitikal untuk mengendalikan tanggungjawab yang lebih besar Gunakan model ramalan untuk membina strategi berkesan yang menangani isu utama dalam operasi perniagaan dan kualiti produk Menjadi peneraju untuk pertumbuhan perniagaan yang mampan Menerajui pemilikan lengkap tugas perniagaan utama dan memahami implikasi strategik yang mendasari
-