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En línea Estudios de cursos en Analítica empresarial en Singapur 2022/2023

Los programas de Certificado, que pueden realizarse en un año, consisten en clases académicas que se imparten a diferentes niveles de conocimientos y destrezas. Los estudiantes de Grado, al igual a los de Postgrado, en función de sus campos de estudio, pueden obtener certificados.La Analítica Empresarial es una disciplina enfocada a comprender el rendimiento empresarial y desarrollar nuevas es… Más información

Los programas de Certificado, que pueden realizarse en un año, consisten en clases académicas que se imparten a diferentes niveles de conocimientos y destrezas. Los estudiantes de Grado, al igual a los de Postgrado, en función de sus campos de estudio, pueden obtener certificados.

La Analítica Empresarial es una disciplina enfocada a comprender el rendimiento empresarial y desarrollar nuevas estrategias basadas en datos y estadísticas. Los datos pueden usarse para ayudar a tomar decisiones, también automatizadas. 

Singapur (新加坡) es una ciudad-estado del sudeste asiático. Fundada como una colonia comercial británica en 1819, desde la independencia, se ha convertido en uno de el mundo 's países más prósperos y cuenta con el mundo ' s puerto más activo. Singapur cuenta con seis universidades nacionales y están generalmente bien considerado y atrae a estudiantes de intercambio de todo el mundo.

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Solicite hoy y aproveche la ayuda para la matrícula de US $ 100. Utilice el código NUS100TA durante el pago. ¿Qué hará este programa por usted? Una vez completado con éxito el ... +

Solicite hoy y aproveche la ayuda para la matrícula de US $ 100. Utilice el código NUS100TA durante el pago. ¿Qué hará este programa por usted? Una vez completado con éxito el programa, los participantes podrán: Identificar problemas estratégicos, gerenciales y / u organizacionales relacionados con la analítica. Articular un plan para generar valor organizacional a través de una madurez analítica mejorada Determine las métricas de precisión y los factores que son vitales para predecir resultados comerciales específicos. Evalúe la infraestructura de protección de datos actual de su organización Reconozca los factores que podrían comprometer la integridad de los datos de su organización o la transparencia del modelo. Módulos de programa Módulo 1: Creación de valor organizacional a través del análisis de datos Identificar problemas estratégicos, gerenciales y / u organizacionales relacionados con la analítica en su organización o industria. Evalúe el nivel de madurez analítica de datos de su organización Articular un plan para generar valor organizacional a través de una madurez analítica mejorada Módulo 2: Exploración de sus datos Identifique casos de uso y problemas de análisis de datos de alto valor con su organización Aproveche las fuentes de datos existentes y aún sin explotar para su organización Evalúe la calidad de los datos de su organización Identifique resúmenes de datos y visualizaciones relevantes para sus necesidades organizativas y / o objetivos de análisis. Módulo 3: Predecir los resultados comerciales Identificar los factores que son importantes a tener en cuenta al predecir un resultado empresarial determinado. Identificar el mejor modelo analítico para utilizar para un conjunto dado de resultados clave y predictores. Evalúe las métricas de precisión más adecuadas para sus modelos de análisis predictivo Especificar formas de mejorar la precisión de un modelo que predice un resultado comercial dado Evaluar las necesidades organizativas para el personal de ciencia de datos y la infraestructura de análisis de datos. Incluye un laboratorio de análisis predictivo, donde la facultad guiará a los participantes a través de cómo usar una plataforma de aprendizaje automático automatizada llamada DataRobot en un conjunto de datos de préstamos. Módulo 4: Inferir el impacto causal de las decisiones comerciales Articular las diferencias entre analítica causal y predictiva Identificar problemas analíticos causales relevantes para su organización. Identificar las variables de causa y efecto adecuadas, así como los factores de confusión que podrían sesgar los resultados. Conozca los modelos y métodos clave para inferir relaciones causales entre predictores y resultados comerciales clave Módulo 5: Privacidad, ética y riesgo en la economía de los datos Identifique los riesgos de IA pertinentes para su organización y las regulaciones en su sector industrial relevantes para estos riesgos. Evalúe la infraestructura de protección de datos actual de su organización Identifique los factores que podrían comprometer la integridad de los datos de su organización o la transparencia del modelo. * Este programa se entregará a través de conferencias en video grabadas por parte del profesorado. Facultad del programa Jussi Keppo Profesorado de NUS Business School El profesor asociado Keppo imparte cursos de análisis y gestión de riesgos y dirige programas de educación ejecutiva de análisis en NUS Business School. También es el Director de Investigación del Instituto de Investigación y Análisis de Operaciones de NUS. Anteriormente, enseñó en la Universidad de Michigan. Tiene varias publicaciones en revistas de primer nivel como Journal of Economic Theory, Review of Economic Studies, Management Science, Operations Research y Journal of Business sobre temas como análisis de inversiones, regulación bancaria, aprendizaje e incentivos estratégicos. Su investigación también ha aparecido en numerosas publicaciones comerciales y populares, como The Wall Street Journal y Fortune. La investigación del profesor asociado Keppo ha sido apoyada por varias agencias asiáticas, europeas y estadounidenses, como la National Science Foundation. Es miembro de los consejos editoriales de Management Science, Mathematics of Operations Research, Journal of Risk, Production and Operations Management y Journal of Energy Markets. Ha consultado a varias empresas emergentes, compañías Fortune 100 e instituciones financieras. Prasanta Bhattacharya Profesorado de NUS Business School Prasanta es profesor asistente adjunto en el Departamento de Análisis y Operaciones (NUS Business School). Tiene un doctorado. en Sistemas de Información del Departamento de Sistemas de Información y Análisis de la Universidad Nacional de Singapur, donde estudió ciencias sociales computacionales con un enfoque especial en métodos predictivos e inferenciales en grandes redes sociales. Su agenda de investigación actual apunta a comprender el papel de los macrodatos en las aplicaciones sociales y comerciales emergentes como el marketing digital, las microfinanzas, la atención médica y los sistemas urbanos. Colabora activamente y consulta con socios líderes de la industria de todo el mundo, y presenta regularmente su investigación en las principales conferencias de informática, sistemas de información y marketing de todo el mundo. El libro de estrategias de Business Analytics Los participantes aplicarán los aprendizajes del programa con la ayuda del Business Analytics Playbook. Aquí hay una descripción general de lo que puede esperar: Cada semana, los participantes deben completar el ejercicio de aplicación del módulo correspondiente en el Playbook. Habrá encuestas opcionales, debates, actividades de colaboración colectiva, ejercicios de prueba y preguntas y respuestas de la industria. Se anima a los participantes a participar en Los participantes deben completar 4 de las 5 semanas del Business Analytics Playbook en su totalidad para recibir su certificado. El libro de jugadas y las asignaciones de la aplicación están diseñados para guiarlo sin problemas a través de cada módulo. Cualquier pregunta que pueda tener mientras trabaja con el Playbook se puede abordar durante el informe de tareas de la Sesión en vivo semanal. Viaje de aprendizaje del programa Video conferencias Tableros de discusión Asignaciones Cuestionarios Actividades de origen colectivo Centro Libro de jugadas ¿Por qué inscribirse en el programa Business Analytics for Strategic Decisions? Las tecnologías de big data continúan innovando en la forma de hacer negocios. Desde empresas emergentes de tecnología en auge como Grab y Ninja Van hasta los principales actores del comercio electrónico Lazada y Shopee, el análisis de datos se está utilizando en todas las industrias para aumentar la eficiencia, mejorar la personalización y agilizar las operaciones. En este programa Business Analytics for Strategic Decisions impartido por NUS Business School, puede desarrollar las herramientas que necesita para aprovechar los datos más valiosos de su organización. Ya sea que sea un CEO, un gerente comercial o un director, mejorar sus capacidades de análisis es esencial para impulsar la toma de decisiones estratégicas y obtener una ventaja competitiva. Con módulos centrados en los modelos predictivos utilizados para la previsión empresarial, los entresijos del análisis causal y la privacidad y seguridad de los conjuntos de datos, estará expuesto a aplicaciones de big data, tecnologías de inteligencia artificial (IA) y estudios de casos del mundo real. en este programa de análisis de negocios de dos meses. ¿Para quién es este programa? Este programa en línea es ideal para profesionales que desean aprovechar la analítica para acelerar el crecimiento empresarial. Los participantes aprenderán cómo trabajar eficazmente con datos / científicos de datos para identificar problemas comerciales donde la analítica puede agregar valor. Los roles representativos para este curso pueden incluir: Profesionales de nivel medio a superior en funciones como finanzas, marketing, operaciones, estrategia, etc.que desean comprender formas de aprovechar los datos para obtener conocimientos y tomar mejores decisiones. Analistas y consultores que desean comprender cómo pueden alinear su trabajo con los objetivos comerciales y apoyar a la administración para lograr mejores resultados comerciales. Emprendedores y dueños de negocios que buscan hacer crecer sus negocios a través de análisis de datos efectivos. Practicantes de datos que son profesionales que trabajan / aspiran a trabajar en Business Analytics o Data Science que desean mejorar sus habilidades y acelerar su carrera. El programa no requiere educación formal en datos o análisis; Los participantes no necesitan tener ningún conocimiento técnico para beneficiarse de este programa. -
Certificado
A tiempo parcial
2 meses
Inglés
En línea
 
Emeritus Institute of Management
Singapur

¿Qué hará este programa por usted? Una vez completado con éxito el programa, los participantes podrán: Explore cómo instalar y usar paquetes como Pandas, SciPy, NumPy y Matplo ... +

¿Qué hará este programa por usted? Una vez completado con éxito el programa, los participantes podrán: Explore cómo instalar y usar paquetes como Pandas, SciPy, NumPy y Matplotlib en Python Cree , manipule y extraiga información de las estructuras de datos utilizando DataFrames Explore cómo obtener información empresarial mediante la visualización de datos utilizando varios gráficos con Pandas, Matplotlib, SciPy y NumPy Aplique los conceptos básicos de probabilidad para construir su base de análisis predictivo. ¿Lo que vas a aprender? Analítica de programación Funciones de Python Paquetes de Python Manipulación de datos NumPy Pandas Matplotlib Seaborn Analítica descriptiva Analítica predictiva Módulos de programa El programa se divide en dos secciones: la primera sección presenta 5 módulos sobre programación Python y concluye con una semana de laboratorio. La sección dos comprende los módulos 7 a 10, centrados en el análisis de datos con Python. Módulo 1: Introducción a Python y Analytics Introducción a la programación y la analítica empresarial Estilo de codificación y cuaderno Jupyter Objetos, variables y declaraciones de asignación Tipos de datos y conversión de tipos de datos Módulo 2: Cadenas y flujos de control de Python Declaraciones condicionales Iteraciones y bucles Instrumentos de cuerda Módulo 3: Trabajo con tipos de datos compuestos integrados Liza Tuplas Diccionarios Módulo 4: Funciones, módulos y paquetes Funciones Módulos Introducción a los paquetes NumPy Módulo 5: Manipulación y análisis de datos con Pandas Conjuntos de datos y tipos de variables Construir, indexar y cortar un pandas. Accediendo a Columnas y Filas en un pandas. Trabajar con subconjuntos Filtrar datos Módulo 6: Semana del laboratorio Asignación de la semana de laboratorio Módulo 7: Análisis descriptivo con resumen numérico Resúmenes numéricos Manipulación de datos usando pandas Visualización de datos mediante paquetes Módulo 8: Análisis descriptivo con visualización de datos Técnicas de visualización Relación entre variables Tendencias de tiempo Módulo 9: Fundamentos del análisis predictivo I Variables aleatorias Variables aleatorias discretas y sus distribuciones Variables aleatorias continuas y sus distribuciones Módulo 10: Fundamentos del análisis predictivo II Cálculos de probabilidad con SciPy Muestras y poblaciones Distribución muestral Análisis de decisión Facultad del programa Xiong Peng Profesorado de NUS Business School Xiong Peng es actualmente profesor en el Departamento de Análisis y Operaciones de NUS Business School. Antes de unirse a NUS Business School, fue investigador en Texas A&M University. Sus intereses de investigación están en el dominio de la toma de decisiones basada en datos y la optimización en condiciones de incertidumbre. Es el desarrollador de XProg y RSOME, dos paquetes de software de análisis para modelar problemas de optimización. Tiene un doctorado. en Ingeniería Eléctrica de la Universidad Nacional de Singapur, Singapur, y un B.Eng. en Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Zhejiang, China. Eli Yi-Liang Tung Profesorado de NUS Business School Eli Yi-Liang Tung es profesor en el Departamento de Análisis y Operaciones de NUS Business School. Como uno de los instructores del curso principal que ofrece programación Python en NUS Business School, Eli ha enseñado el módulo fundamental de Business Analytics durante cinco años. Eli ha colaborado con socios de la industria para resolver proyectos comerciales reales mediante la aplicación de técnicas analíticas (pronósticos de demanda para llegadas de pacientes a los departamentos de emergencia de los principales hospitales públicos de Singapur y gestión de remanufactura de productos en un entorno de cadena de suministro de circuito cerrado). D. de la División de Bioestadística, Instituto de Posgrado de Epidemiología, Universidad Nacional de Taiwán, Taiwán; una maestría, del Departamento de Ingeniería y Gestión Industrial, Universidad Nacional Chiao Tung, Taiwán; y una licenciatura, del Departamento de Salud Pública, Universidad Nacional de Taiwán, Taiwán. ¿Por qué inscribirse en el programa? En las economías globales actuales, los datos se han convertido en la base para resolver problemas comerciales o tomar decisiones críticas. El análisis de datos potenciado por las habilidades de programación de Python le proporcionará a usted, como profesional, así como a la organización para la que trabaja, una ventaja competitiva en el mercado. El programa Python for Analytics sirve como una herramienta poderosa para su desarrollo profesional. Diseñado para brindarle una introducción sencilla a la codificación con Python, el programa también le enseñará cómo aplicar funciones y paquetes de Python para evaluar datos y extraer información esencial. Python se ha convertido en el lenguaje de programación más popular en el mundo de la ciencia de datos y es utilizado por empresas globales. Python también ha demostrado ser beneficioso para asesores financieros, periodistas de datos, especialistas en marketing digital y gerentes de productos responsables de investigar oportunidades de mercado. ( Fuente - IEEE Spectrum) ¿Para quién es este programa? Los profesionales que deseen una comprensión práctica de Python y Analytics pueden beneficiarse del programa, que incluye: Gerentes de dominios e industrias, incluido el marketing digital, el desarrollo de productos y CRM Analistas comerciales o financieros, ingenieros de software o sistemas Propietarios de pequeñas empresas y emprendedores, personas que cambian de carrera que buscan perfeccionar sus habilidades en ciencia de datos -
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