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香港大学商业分析专业

Master of Business Analytics

专业排名

学制

1年

学费

390000.00/年

雅思

6

主页 排名

专业介绍

商业分析理学硕士学位课程旨在让学生们能够从事商业分析学相关工作。商业分析学专业人员需要具备多领域技能和知识,包括商业,数据库,统计学,运营,同时也需涉足商业分析学的高端课题,如商业数据挖掘技术,大数据等。该课程提供多种商业分析课程,最好地融合了商业分析基础和前沿知识。课程毕业生会具备核心的分析和计量技能,更好地适应现代商业社会,同时也能够符合香港,内陆甚至全球对商业分析专家日益增加的需求。

移民相关

移民专业:否

就业前景

可从事的工作:1、商业分析员 商业分析员称为business analyst,是企业中对于商业问题进行分析的人员。对于大量数据的分析将会是你分析商业问题的重要手段和工作。 2、数据科学家 数据科学家称为Data scientist,主要工作就是建立预测模型。除了建模之外,提取、清理数据的时间将会占用data scientist百分之八十的时间。 3、数据分析院 数据分析师就是Data analyst,一般 Data analyst就是对于企业的数据库系统以及数据的含义进行管理、确保数据的准确性和完整性。

职业发展通道:数据分析专员》中级分析师》战略分析师》数据科学家

薪资待遇():13万港元/年

薪资待遇(中国):7000人民币/月

就业数据分析:

随着信息技术的飞速发展,大量数据也应运而生。这些数据来自于商业交易,医疗保健,移动应用,传感器网络,视频捕捉系统,社会媒体。这些数据往往达到TB,甚至PB级别。对于企业来说,有足够多的机会通过搜集,清理,分析,使用数据来实现管理和战略眼光。 这种现象称为“大数据”,已引起学术届和工业广泛关注。因此对于精通定量分析和计算技术的专业人才需求量不断增加,这类型人才能够弄清大数据,并应用到商业和管理决策中。

如何申请

个人陈述:1

推荐信:2

简历:1

作品集:

面试:无面试

学生评价

商业数据分析这个专业自开设以来热度一直飙升,这个专业之所以热度这么高,原因就在于其就业情况非常理想,平均的就业薪资也非常高,一般可以达到20-30万美金一年。同时,随着互联网的发展,越来越多的数据产生,而能够有效分析这些数据并将他们应用于商业的人才却极其短缺。

测试申请录取成功率

采用最科学的人工智能算法,已为23127位学生申请到dream school,成功率96.33%。
免费测试

入学要求

未明确强制背景,建议STEM类专业。非相关背景的申请人需要完成一个Boot Camp,学习微积分线性代数,统计和计算机编程的基础知识。

语言要求:

雅思总分:6

雅思听力:5.5

雅思阅读:5.5

雅思阅读:5.5

雅思口语:5.5

雅思写作:5.5

托福总分:80

世界排名 数据来源: QS世界排名

QS排名

专业课程

Boot Camp - Mathematics (9 hours) - Statistics (6 hours) - Programming (12 hours) - Database (3 hours) Core Courses - Business Intelligence and Analytics - Business Statistics - Quantitative Analysis Methods - Operations Analytics - Business Analytics Capstone Elective Courses - Social Media and Digital Marketing Analytics - Forecasting and Predictive Analytics - Business Simulation - Service Operations Management - Supply Chain and Logistics Management - Financial Engineering - Marketing Analytics - Accounting Analytics for Managerial Decisions - Prescriptive Analytics - Geospatial & Business Analytics - Database Design and Management - Digital Experimentation Methods - Big Data Analytics on the Cloud - Machine Learning - Deep Learning - Storytelling with Data - Digital Innovation - Blockchain Cybersecurity Risk Analytics - Quantitative Trading

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