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冬のロシアで最も美しい都市の1つ、エキサイティングな文化的および社会的生活、絵のように美しい環境と郊外を訪れ、学び、探索してください。サンクトペテルブルクは、大規模な文化的貢献を持つ真の娯楽国際都市です。 -

数学のレベルが十分でない場合は、数学を集中的に学位を取得する前に、まず第1言語としての集中的な第2言語としての数学（MSL）コースに参加できます。 MSLを修了すると、Harbour.Spaceですべての数学集中学位を取得する権利が自動的に付与されます。 -

情報技術管理管理および監査証明書は、IT管理および管理の複雑な分野に集中した視点を提供する4つのコースで構成されています。 チームリーダー、スーパーバイザー、またはより高い管理レベルとして働くITプロフェッショナルが必要とするスキルと知識を身に付けます。この証明書は、重要な環境でITチームを管理するためのコアコンピテンシーと要件を理解する必要があるITプロフェッショナル向けに設計されています。 -

データ分析におけるこの1年間の協同組合の卒業証書は、競争の激しい雇用市場の最前線にあなたを位置付けます。そこでは、データ主導の世界で繁栄するために、非常に求められ、雇用可能なスキルと知識を開発します。最先端のテクノロジーまたは従来の方法を使用してデータを分析し、積極的な意思決定を推進し、業績を最適化する方法を学びます。大量のデータセットを解釈して実用的な洞察に変換する機能により、学生はビジネスの効率を高めることができます。 -

ネットワーク情報技術プログラムは、学生をLANおよびWANネットワーク管理者として準備します。プログラムを正常に完了すると、学生はネットワーキングの基本的なスキル（TCP / IP、ルーティング、スイッチング、ワイヤレス、セキュリティ、およびPCの修理と保守）を得ることができます。 -

実用的なビジネスアプリケーションのための実践的なPythonコーディングスキルを習得します。事前のプログラミング知識は必要ありません。 -

データサイエンスは、最も需要の高い職業の1つとして継続的にランク付けされています。データからの洞察を管理および活用できる専門家の必要性は、これまでになく明確になっています。このプログラムで教えられるカリキュラムは、データ専門家の拡大する学際的なニーズを満たすように設計されています。このプログラムは、幅広いトピックをカバーすることにより、データベースのプロジェクトを成功させるために必要なさまざまなスキルに対応します。取り上げるトピックには、データ駆動型の検出と予測、大規模なデータエンジニアリング（データの検査、クリーニング、変換、モデリング）、構造化データと非構造化データ、計算統計、パターン認識、データマイニング、データ視覚化、データベース、SQL、Pythonプログラミング、と機械学習。データサイエンスにおけるUCIrvineの3か月の大学院レベルのAcceleratedCertificate Program（ACP）は、データ駆動型の発見と予測、大規模なデータエンジニアリング（データの検査、クリーニング、変換、モデリング）など、データサイエンスの幅広いトピックをカバーしています。 、構造化データと非構造化データ、計算統計、パターン認識、データマイニング、データ視覚化、データベース、SQL、Python、および機械学習。 -

このMOOC（Massive Open Online Course）では、5G、その開発、およびそのアプリケーションについて包括的に説明します。 -

データサイエンス証明書は、データサイエンスとビジネス分析の複雑な分野に集中した視点を提供する4つのコースで構成されています。 これは、データサイエンスのプログラミング、分析、意思決定手法、および予測分析とデータの視覚化を開発するスキルを学生に提供するように設計されています。 -

サイバーセキュリティ証明書は、サイバーセキュリティの複雑な分野に集中した視点を提供する4つのコースで構成されています。 これは、ネットワークおよびコンピュータシステムのセキュリティ問題を分析および解決して、ITインフラストラクチャを保護し、安全なソフトウェアを設計、開発、テスト、および評価するスキルを学生に提供するように設計されています。セキュリティにおける人間の役割を評価し、伝達します。また、セキュリティインシデントを解釈して調査します。 -

この1年間の生協の卒業証書は、ブロックチェーン、リスク管理、ビッグデータ、IoT（モノのインターネット）を含むサイバーセキュリティのあらゆる側面で、オンデマンドのスキルと専門知識を身につけたい学生に最適です。サイバーセキュリティの専門知識の必要性は、私たちの接続された世界が進化するにつれて、ますます高まるでしょう。情報セキュリティリスクを予測し、ネットワークを保護する新しい方法を実装し、さまざまなタイプのサイバー攻撃を防止する能力を獲得します。 -

人を管理するための基本的なビジネス戦略と業界で認められた方法を学ぶことにより、効果的なリーダーになります。最先端のツールと問題解決スキルを活用して今日のデジタル環境をナビゲートすることにより、現代の専門家としてのテクノロジーとデジタルリテラシーの役割を理解します。このデジタルビジネス管理協同組合プログラムの2年間の卒業証書は、今日の多様で変化する世界でビジネス管理の成功したキャリアへの道を開きたい学生にとって理想的です。 -

この1年間の協力卒業証書は、ブロックチェーン、リスク管理、ビッグデータ、IoT（Internet of Things）など、サイバーセキュリティのあらゆる側面で需要の高いスキルと専門知識を習得しようとしている学生に最適です。サイバーセキュリティの専門知識の必要性は、私たちの接続された世界が進化するにつれて増加するでしょう。情報セキュリティリスクを予測し、ネットワークを保護するための新しい方法を実装し、さまざまなタイプのサイバー攻撃を防ぐ能力を獲得します。ラボ活動と最先端のツールを通じて、学生はサイバーセキュリティのキャリアを追求し、CompTIA Security +認定の準備をするために必要な専門的なスキルを身に付けます。 -

これは、Webサイトの計画、設計、開発、実装、および保守に関する技術的な習熟度と専門知識を習得したい学生にとって素晴らしいプログラムです。完了すると、学生はWeb開発者フィールドに入る準備が整います。 -

プログラム料金から150米ドルをお楽しみいただくには、2021年11月16日までにお申し込みください。支払い時にコードSMU150EBTAを使用します。 このプログラムはあなたのために何をしますか？ プログラムが正常に完了すると、参加者は次のことができるようになります。 データサイエンスを活用したビジネス戦略を作成して実装します。 データの洞察を使用してビジネス上の問題を解決するために、データ駆動型の意思決定を行います。 分析は、ビジネスの成長のためのデータ・情報に勧告を行うための実験と組み合わせることができる方法を示しています。 データサイエンスプロジェクトにおける主要な課題とリスクを説明します。 組織のデータ戦略を評価し、持続可能な競争上の優位性を達成する方法を推奨します。 組織のニーズを分析し、データサイエンスの将来のトレンドを通じてビジネスの改善を推進します。 プログラムモジュール プログラムは8つのモジュールで構成されています。各モジュールは、議論されているデータサイエンスと分析のトピックに固有のフィールド経験を持つSMUの教員の専門家によって主導されています。 モジュール1：競争力としてのデータの活用データサイエンスの主要な用語、さまざまなレベルのデータ分析と意思決定に対するそれらの重要性、持続可能な競争上の優位性を達成するためのデータ機能と洞察、およびデータ分析のアプリケーションと新しいビジネスチャンスの創出におけるその役割について学びます。 モジュール2：実際のデータ分析組織がデータ駆動型であるかどうか、データの傾向とビジネスパフォーマンスを向上させるための関連する洞察の取得、組織のオムニチャネル戦略が売上に与える影響、適切なデータ/洞察を特定する方法など、ビジネス上の問題を解決するための適切な分析アプローチを見つけます。 モジュール3：データ分析の基本的な統計独立したデータセットの比較をより深く理解して洞察を得、前述の手法を使用して戦略的意思決定を適用する方法を理解します。 モジュール4：予測分析変数の強度/影響を分析するための回帰の基本、最適なモデル適合と回帰効果を使用して変数の影響を予測する方法、期待される結果をテストおよび予測するためのロジスティック回帰モデルを構築する方法、およびイベントを整理するために予測分析を適用する方法を学びます強みを高め、脅威に対抗するため。 モジュール5：フィールド実験と因果関係相関関係と因果関係、およびビジネスパフォーマンスの向上に対するそれらの重要性、効果的な推論を行うためのビジネス問題の実験を調査します。多変量、A / B、および多腕バンディットテスト。実験計画法を使用して、ビジネスの成長のためにデータに基づいた推奨事項を作成することの有効性。 モジュール6：データ分析のための機械学習モデル機械学習と組織の生産性を促進する上でのその役割、最適な分析精度を達成するために機械学習アルゴリズムを適用する方法、ニューラルネットワークとディープラーニングのプログラム構築ファセット、分析を実験と組み合わせて効果的なものを生み出す方法についての知識を構築しますビジネス戦略。 モジュール7：データサイエンスプロジェクトにおける主要な課題とリスクへの対処データサイエンスプロジェクトとそのソリューションの主な課題、DeltaFrameworkとDeltaPlus Model、プロジェクトレベルのリスクと失敗したデータサイエンスプロジェクトの例、およびDATA手法を使用してビッグデータプロジェクトの成功を予測する方法を学びます。 モジュール8：データサイエンスと未来インダストリー4.0の推進要因、期待される成果、テクノロジーイネーブラーについて詳しく説明します。組織の能力を強化するために活用できるAIの成功のためのコンポーネント。システムでのAIの実装における課題。組織のデジタルトランスフォーメーションの旅を評価し、競争上の優位性を維持する方法。 ケーススタディ The Weather Company：ビッグデータを活用するコンシューマーアプリの作成 Iuigaの課題：オムニチャネルは価値があるか？ 3Mはグローバルデータウェアハウスを使用して顧客重視に移行 RestaurantGradesでの広告実験 QWEIncでの顧客離れの予測 セルティスグループのデジタルトランスフォーメーション シミュレーション 学習者は、さまざまなデータ分析方法論の実行を実際に体験し、このプログラムとともに1年間XLSTATに無料でアクセスできます。 データ分析シミュレーション：戦略的意思決定 デジタルマーケティングシミュレーション：ExerciseMinderでのメディアアトリビューション プログラム学部 Sandeep R. Chandukala、Ph.D。マーケティング准教授 Sandeepはマーケティングの准教授を務めています。 SMUに参加する前は、Sandeepは3Mで働いていました。それ以前は、インディアナ大学のケリービジネススクールでジュニアファカルティフェローとして働いていました。彼は博士号を取得しています。オハイオ州立大学でマーケティング（統計学の副専攻）を取得し、テキサス大学ダラス校でMBAを取得し、ミネソタ大学でMS（コンピューターエンジニアリング）を取得しています。 チャンドゥカラ准教授の研究対象は、産業データを使用した消費者行動の定量的モデルの開発に関連しています。彼の研究は主に小売分析に焦点を当てています。具体的には、プロモーション、広告、新製品の影響を理解して測定し、ベイジアンおよびマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）法を使用して市場細分化のための新しいアプローチを提案します。彼の研究は、Marketing Science、Journal of Marketing、Journal of Retailing、Marketing Letters、およびCustomer Needs andSolutionsに掲載されています。チャンドゥカラ准教授は、2016-17年に李光前研究員を受賞し、2018年には大学院教育の学部長の教育名誉リストにも含まれていました。 ミシェル・チョン博士情報システム教授（教育）;アソシエイトディーン、SCIS大学院専門教育;工学博士 Cheong教授は、2005年以来、講師、助教授、情報システムの准教授など、SMUでさまざまな学術的任命を務めてきました。チョン教授は、情報システムの教授としての現在の役割に加えて、SMUで管理職を務め、SIS大学院専門教育の副学部長および工学博士を務めています。 Cheong教授の研究対象には、データと意思決定の分析、スプレッドシートのモデリングと教育学、学習分析とテキストマイニングが含まれます。 2018年に、彼女はSMU教育優秀賞-SMU教育優秀センターから大学院専門家プログラムを受賞しました。 チョン教授の作品は、多くの雑誌記事、本と本の章、会議議事録と論文、雑誌記事で取り上げられています。 SMUでのピアヘルパートレーニングの影響に関する彼女の最新の研究は、International Journal of Evidence-Based Coaching andMentoringから出版されました。 プログラム学習の旅 90以上のビデオ講義 32の割り当て 10以上の業界例 6つのディスカッション掲示板 6ケーススタディ 2シミュレーション 戦略的意思決定のためにデータサイエンスと分析に登録する理由 世界中の企業は、データ駆動型の目標と意思決定に焦点を移しています。実際、International Data Corporationは、世界のデータが2025年までに61％増加して175ゼタバイトになると報告しています。では、なぜデータサイエンスがそれほど重要なのでしょうか。これにより、組織は、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行い、成長、最適化、およびパフォーマンスを促進するために使用できるデータを効率的に処理および解釈できるようになります。 シンガポール経営大学が提供するオンラインのDataScience＆Analytics for Strategic Decisionsプログラムでは、組織内でより適切でスマートな意思決定を推進するために使用できるデータを処理および理解する方法を学ぶことができます。 出典：IDC、2021 22％ これは、2030年までにデータサイエンティストの雇用が増加すると予想されるものです。これは、すべての職業の平均よりもはるかに速い速度です。 出典：米国労働統計局、2021年 95％ 多くの企業が、非構造化データを管理する必要性をビジネスの問題として挙げています。 出典：Sharespost、2019 このプログラムは誰のためのものですか？ このプログラムは、6〜20年以上の関連する実務経験を持つ技術専門家と非技術専門家の両方を対象に設計されています。コーディングは必要ありません。ただし、Excelの基本的な知識があれば有益です。利益を得ることができる産業と機能は次のとおりです。 業界： IT、Eコマース、コンピューターソフトウェア、財務、マーケティングと広告、銀行、教育管理、経営コンサルティング 機能： エンジニアリング、プログラミング、テクノロジー、一般管理、マーケティング、財務、運用、およびHR機能 このプログラムは、次のことを目指す専門家に特に役立ちます。 データ中心の上級管理職への移行 より大きな責任を処理するために分析の専門知識を収集する 予測モデルを利用して、事業運営と製品品質の主要な問題に対処する効果的な戦略を構築します 持続可能なビジネス成長のリーダーになる 主要なビジネスタスクの完全な所有権を先導し、根本的な戦略的影響を理解する -