Giới thiệu về môn học “Phân tích dữ liệu lớn” (Big Data)
Ngày nay, khi ngày càng nhiều dữ liệu được sản xuất, thu thập và đối chiếu, việc hiểu đúng về những gì dữ liệu có thể cho chúng ta giờ đây đòi hỏi các công cụ phức tạp hơn và các phương pháp tiếp cận tích hợp hơn bao giờ hết. Sức mạnh xử lý có sẵn cho chúng ta tăng lên theo cấp số nhân có nghĩa là thông qua các quy trình phân tích dữ liệu lớn.
Chúng ta có thể kiểm tra các tập dữ liệu lớn và đa dạng, còn được gọi là dữ liệu lớn, đồng thời phát hiện ra các mẫu ẩn, các mối tương quan, xu hướng thị trường và sở thích của khách hàng. Các kỹ thuật và công cụ này cung cấp phương tiện để phân tích các tập dữ liệu và đưa ra kết luận hoặc đưa ra các quyết định kinh doanh một cách sáng suốt. Môn học “Phân tích dữ liệu lớn” (Big Data) chương trình PM BADT của trường SOM AIT sẽ cho Bnja một cái nhìn chín xác nhật.
Mục tiêu môn học “Phân tích dữ liệu lớn” (Big Data)
1. Mô tả và đánh giá ảnh hưởng của dữ liệu lớn trong bối cảnh kinh doanh ngày nay.
2. Hiểu các vấn đề kinh doanh khác nhau có thể được giải quyết như thế nào với các công cụ và phương pháp dữ liệu lớn.
3. Áp dụng các phương pháp dữ liệu lớn trong việc ra quyết định quản lý
4. Phát triển chiến lược dữ liệu lớn
5. Kiểm tra và phê bình các quy trình quản lý và xử lý dữ liệu lớn.
6. Giải thích cách bộ dữ liệu có thể cung cấp thông tin kinh doanh hữu ích có khối lượng, tốc độ hoặc nhiều loại lớn đến mức khó lưu trữ, quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu bằng các công cụ xử lý dữ liệu truyền thống.
7. Phát triển sự hiểu biết về cách dữ liệu và kỹ thuật liên quan phát triển như thế nào với các ứng dụng mới được phát triển và khám phá mỗi ngày.
Tổng quan môn học “Phân tích dữ liệu lớn” (Big Data)
- Các loại phân tích dữ liệu lớn.
- Đặc điểm của Dữ liệu lớn.
- Dữ liệu lớn cụ thể cho miền “Luồng phân tích cho dữ liệu lớn”.
- Mẫu dữ liệu lớn “Thành phần kiến trúc và thiết kế”.
- Cơ sở dữ liệu.
- Phân tích thời gian thực.
- Trực quan hóa dữ liệu.
Chương trình thạc sĩ Phân tích kinh doanh và Chuyển đổi số
Chương trình Thạc sĩ chuyên nghiệp về Phân tích kinh doanh và Chuyển đổi số – PM BADT của trường SOM AIT được thiết kế nhằm nâng cao kỹ năng và kiến thức của các chuyên gia sử dụng phân tích kinh doanh như một động lực thay đổi doanh nghiệp và như một chất xúc tác để chuyển đổi số thành công. Sinh viên tốt nghiệp chương trình dự kiến sẽ đảm nhận vai trò lãnh đạo trong lĩnh vực phân tích và chuyển đổi giữa các ngành và lĩnh vực.
Các lĩnh vực trọng tâm chính bao gồm: Làm chủ Phân tích dữ liệu lớn; Phát triển các kỹ năng để chủ động thay đổi tư duy thông qua Tư duy linh hoạt (Agile Thinking) tạo điều kiện cho Chuyển đổi số; Giải mã hành vi của khách hàng và Xây dựng các chiến lược tiếp thị bằng cách sử dụng các công cụ Digital Marketing; Hiểu cách thúc đẩy sự kết nối và giao tiếp giữa máy tính với các hệ thống và tài nguyên kỹ thuật số khác; Quản lý dữ liệu toàn cầu và nhiều hơn nữa.
1. Cấu trúc chương trình PM BADT
- Chương trình hoàn tất trong vòng 01 năm với 30 tín chỉ (bao gồm: bao gồm 8 môn học bắt buộc và bài luận án cuối khóa).
- Các buổi học sẽ diễn ra vào tối thứ Sáu hàng tuần (từ 18:00 đến 21:00) và toàn bộ ngày thứ bảy, chủ nhật (từ 9:00 đến 16:00).
- Một tháng học một môn, một môn học trong 2 tuần/ tháng.
2. Yêu cầu tuyển sinh của SOM AIT
- Bằng cử nhân thuộc các lĩnh vực liên quan. Có điểm trung bình tích luỹ (GPA) trên trung bình.
- Điểm IELTS tối thiểu 5.5 hoặc tham gia khoá học Nâng cao trình độ Tiếng Anh tại AIT.
- Đã có 3-5 năm kinh nghiệm đi làm.
3. Quy trình tuyển sinh chương trình PM BAT
Bước 1: Điền form đăng ký (liên hệ chúng tôi)
Bước 2: Nộp hồ sơ (Tiếng Anh) bao gồm:
– Bản sao hộ chiếu
– 2 ảnh 3×4
– Bản sao chứng chỉ bằng cấp
– Bản sao công chứng bảng điểm.
Bước 3: Phỏng vấn với hội đồng tuyển sinh.
4. Thông tin liên hệ của SOM AIT
Văn phòng Hồ Chí Minh
– Lầu 6, Toà nhà FCC, 45 Đinh Tiên Hoàng, Phường Bến Nghé, Quận 01.
– Hotline: 098 360 4487 – Ms Đào Thanh Yến
– Email: yendt@som-aitvn
Văn phòng Hà Nội
– Lầu 3, Toà nhà DETECH, 08 Tôn Thất Thuyết, Mỹ Đình 2, Nam Từ Liêm
– Hotline: 098 246 3311 – Ms Lý Mai Hương
– Email: [email protected]
