大数据管理和决策过程的MBA

一般信息

项目描述

了解其组织及其环境的功能,以便能够设置仪表板以遵循它们,并在迭代逻辑中使用最佳工具进行调整和调整计算机。

该MBA的目标是培养真正的贡献者,以控制和发展其组织的活动。

培训目标 - 第1年

从决策到行动,如何让您的组织做出反应。仪表板是冰山一角。公司准备好做出反应吗?当火警响起时,每个人都知道该怎么做。有多少组织知道如何应对关键指标的演变。

  • 构建仪表板。学习定义和构建指标。确保您测量的内容可以监控和控制活动。
  • 构建扩展的仪表板。概述数据链:公司内部,外部供应商或上下文和环境。
  • 了解管理问题:从成本结构分析到收入结构分析。分析过去以更好地控制未来。
  • 如何掌握一个总是变得更快,更复杂的环境;互联。学习从“经典”会计到多维或事件会计。
  • 掌握办公工具(不详尽):Word,PowerPoint,Excel,Access。与办公套件比较。
  • 准备M2以启动编程:宏命令,SQL,Python,R,Javascript,HTML / CSS,XML

培训目标 - 第2年

  • 了解如何分解处理数据链 ,从创建到个人或对象的操作,再到使用高频和大量资源进行利用。
  • 了解如何利用数据 。小到获得控制......直到Big与神经网络。
  • 如何使机器学习和充分利用人工智能 ,认知服务和其他算法。
  • 了解战略问题在竞争压力越来越大的情况下,在何处以及如何存储和处理数据。
  • 从必须掌握的办公工具开始,教学将通过“服务器”和协作工具逐渐增加功能。
  • 获取办公工具大师 (非详尽):Excel,Access,MS SQL,Pivot Power,Power BI,Tableau,Hadoop,Jira,Monday,Dataiku,Cuda,SQL,Python,R,Javascript,HTML / CSS

程序

Anée1

管理

  • 战略
  • 会计
  • 管理控制
  • 审计
  • 财务分析
  • 报告:从记分牌到平衡计分卡(平衡计分卡)
  • 组织理论
  • 决策
  • 可持续发展的范例

科学技术

  • 数学:描述性统计
  • 分析学生进行的调查数据(细分,类型学等)
  • Office工具:文字处理,演示文稿,电子表格,数据库。
  • 协作工具
  • Web启动(HTML,CSS
  • XML
  • 具有求解器的预测模拟工具,用于与合作伙伴(供应商,分包商等)进行扩展决策的图表

获得技能

使用办公工具的基本功能

  • 使用样式,模板和计划模式进行文字处理
  • 演示工具
  • 电子表格
  • 数据库。

使用办公工具的高级功能

  • 合并,算盘和求解器。模拟工具
  • 制作一个多学科的仪表板
  • 掌握工具
  • 制作统计处理工具
  • 制作数据透视表
  • 对收集的数据进行问卷设计的在线调查
  • 学习在一般会计和管理控制之间徘徊

Anée2

第一学期

数据处理

  • 商业智能从小到大
  • IOT
  • 编程html css Javascript SQL
  • Python统计语言

管理

  • 英语:数字练习/口语
  • 价值创造
  • 集资
  • 数字和协作经济--INNO和休息
  • EnVie:世界的挑战#permaconnected
  • 书面/口头表达
  • 资助数字经济
  • 积分

科学

  • 描述性和推论性统计

第二学期

数据处理

  • Hadoop的
  • 统计语言
  • 建模(UML / BPML)
  • 第一学期后的Javascript
  • 机器学习
  • 项目管理

管理

  • 数据法
  • 经济情报评论
  • 信息技术经济学(Olivier Williamson Shapiro Varian Volle)
  • 公开演讲
  • 企业社会责任
  • 计算机安全
  • 商务英语

科学

  • 描述性和推论性统计

内存毕业

  • 选择与您的专业项目相关的主题

方法论和教学方法

教学方法基于四个基本支柱:学习,理解,掌握和发展。

  • 学习基础知识以确保理解。
  • 理解有控制权。
  • 掌握能够进化。

该过程将技术知识,管理和业务的获取结合在一起,这些世界有时难以相互理解。

在工具级别,该方法是不可知的。它并不专注于一个,而是试图强调所有工具的共同点,而是突出每个工具的优缺点。

在M1和M2中应用的这种方法将使您能够成功地应对任何类型组织的大(和小)数据的挑战

课外活动:个人工作

评测

  • 根据课程进行具体评估
  • 横截面实际案例
  • 严肃的游戏
  • 黑客马拉松

机会

培训为几个被认为在公司内部具有跨职能的关键部门提供了机会。更具体地说,它旨在使未来的毕业生能够将功能和业务需求转化为技术组件,并提前提出可以创造价值和征服新市场的组件。目标是自动化数据收集,分析和构建数据,并在适当的时间实时提取有用的信息,并将其转化为附加值。

通过统计数据,数据库,未来的毕业生将能够立即可视化被利用的元素与公司2.0的需求更加同步,将能够试点和执行复杂的项目大数据环境,汇集了来自不同学科的专家。

  • 负责新数字经济核心的首席数据官类型的专家研究,以解决大数据相关业务的问题:营销,精算科学和金融。
  • 在私营公司(中小企业和大公司)和上市公司中,广泛的专业研究专业,
  • 多个活动部门:银行,保险,研究和咨询,电信,分销,汽车等。

招生

入学要求 - 第1年

学生

  • 在商学院,IEP,IAE,工程学院和数字课程中发布Bac 3
  • 经验证的经验:BAC 2 6-9岁

入学面试档案

入学要求 - 第2年

学生

  • 在商学院,IEP,IAE,工程学院和数字课程中发布Bac 4
  • 验证经验 - 处理VAPP

入学面试档案

最后更新三月 2019

学校简介

Forte de ses 69 ans d'expérience, de sa réputation affirmée pour la Finance d'Entreprise, de Marché et l’Audit, l'ESLSCA Business School additionne de nombreux atouts tels que l'implication internatio ... 更多信息

Forte de ses 69 ans d'expérience, de sa réputation affirmée pour la Finance d'Entreprise, de Marché et l’Audit, l'ESLSCA Business School additionne de nombreux atouts tels que l'implication internationale (y compris l’implantation de centres associés à l’étranger), l'innovation pédagogique, la qualité des recherches de sa faculté, le réseau international des anciens élèves… 收起