データ分析とマーケティングの大学院生
ESPM – Brasil
重要な情報
キャンパスの場所
São Paulo, ブラジル
言語
ポルトガル語
学習フォーマット
通信教育, 校内で
間隔
2 学期
ペース
パートタイム
授業料
BRL 1,462 / per month *
申請期限
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最も早い開始日
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* 最大 35 回の分割払いで BRL 1,462.58 + 1 回の分割払いで BRL 1,610.59
序章
マーケティング、財務、投資、製品の計画と管理、人事管理など、さまざまな分野でのデータ分析とビッグデータの高度なアプリケーションを提示して説明します。その意図は、学生が結果の分析と予測に技術資源を適用する現在の可能性について広い視野を得ること、およびその分野の将来の傾向を提示できるようにすることです。この知識を含む新しいプロジェクトを開発し、参加できるようにします。
モダリティ
ハイフレックス。 ESPM ユニットで直接、または Zoom を介して仮想的にライブ クラスに自由に参加できます。直接参加して、没入型の体験とネットワークを生きましょう。または、スケジュールと場所に合わせて、どこにいても仮想的に参加できます。ディスカッションのレビューに使用できる講義の録画 (欠席手当は発生しません)。
* HyFlex 大学院プログラムでは、分野ごとに土曜日に必須の対面ミーティングがあり、平均して月に 1 回の土曜日です。
IBMと提携
このコースでは、IBM とのパートナーシップを通じて、データベース レコード、ソーシャル ネットワーク、位置情報などのデータを操作する分析能力と、市場およびビジネス ビジョンとの統合を探ります。この統合は、企業でますます一般的になっています。ビッグデータとマーケティング インテリジェンスの大学院コースを作成することにより、ESPM と IBM は、ソフトウェアとテクノロジ ソリューションを管理するための強力で堅固な基盤を提供することでエグゼクティブをトレーニングすることを目指していますが、マーケティングを通じてニーズとウォンツを満たすというマーケティングの使命である焦点、情熱、忠誠心を開発しています。 .ビジョンは、知識の生成に体系的に貢献し、企業や社会の要求に応え、予測する、このハイブリッドなトレーニング分野の参考になることです。このコースの使命は、マーケティングとビッグデータの統合領域で技術を使用する専門家を訓練し、個人と現在の技術空間への挿入に重点を置いた環境を構築することにより、これらの領域の知識間の相乗効果を追求することです。
理想的な学生
対象者
マーケティング、ビジネス、定量分析、テクノロジーの専門家。キャリアの初期段階ですが、マーケットインテリジェンスとビッグデータの分野で知識を知り、知識を拡大することに関心のある専門的な経験があります。マーケティング、ビジネスインテリジェンス、ビジネスインテリジェンス、またはテクノロジーチームのメンバー。
キャリアの初期段階と専門的な成長段階にある専門家を対象としています。
カリキュラム
何を学びますか
すべてのコース分野には、特別ゲスト、関連する企業のリーダー、および各科目のテーマに関連する参加者専用のクラスがあります。
レベリング
- マーケティングの基礎(遠隔教育)
- 金融の基礎(遠隔教育)
管理
- プロジェクト管理
- 分析と意思決定支援
- リーダーシップとデジタル文化
マーケティング
- マーケットインテリジェンス
- デザイン思考と新しいビジネスモデル
- CRMと消費者の意識
技術
- ITおよびデータインフラストラクチャ
- 情報アーキテクチャ
- データベースとBIの管理
- 人工知能の概念と実践
- ビッグデータとビジネス アプリケーション
統合
- 学際的な統合プロジェクト(ガイダンス、理事会、プロジェクトの詳細化)
クラスはESPM大学院キャンパスで開催され、教授が事前にスケジュールした他の場所で教えることができます。コースプログラムに示されているEADの分野は、対面の分野と並行して、コースの初期に行われます。
プログラムの成果
データ分析の概念は、組織における新しい大きな力として出現します
販売記録、ソーシャル ネットワーク、地理位置情報、行動予測モデル、消費者インサイトなどのデータを扱うことは、企業にとって珍しくなってきています。非常に大量のデータを考慮すると、従来の予測モデルは遅くなる傾向があります。そして、データ分析の概念が組織の新しい大きな力として出現するのはそのときです。回答が求められている問題は、企業の意思決定に戦略的に影響を与えながら、リアルタイムで制御されていない量の情報を首尾一貫して迅速に分析する方法です。量、多様性、速度、および真実性は、ビッグ データの基本的な次元を定義します。これらの次元で作業するには、合理的かつ実行可能な方法で効果的に分析できるように、情報を整理する必要があります。大規模なデータセットの操作を伴う分析手法を本質的に知ることは、新しい管理者の仕事です。