Znajdź najlepsze studia Analiza danych Finlandia tutaj!

Digital Marketing and Analytics to program studiów magisterskich dla tych, którzy chcą połączyć wiedzę biznesową i rynkową z cyfryzacją. Cyfryzacja zapewnia firmom ogromne możliwości odniesienia sukcesu, ale sukces wymaga wyjątkowych umiejętności i wiedzy. Właśnie to oferuje nasz program: możliwość pomocy organizacjom w lepszym zrozumieniu rynków, na których działają, oraz tego, jak zachowują się dzisiejsi konsumenci w zdigitalizowanym środowisku. Program uczy, jak te informacje można przekształcić w kampanie marketingowe i sukces biznesowy. Kładąc nacisk na podstawowe tematy marketingu cyfrowego, analizy danych, ekonomii platform, marketingu sensorycznego i zachowań klientów, program zapewnia ścieżkę do zostania kluczowym graczem w świecie transformacji cyfrowej. Digital Marketing and Analytics to dwuletni program studiów magisterskich, który łączy najnowocześniejsze badania akademickie i praktyczne spostrzeżenia dotyczące nauczania. Program jest przeznaczony dla studentów, którzy chcą opracować dobrze poinformowane spostrzeżenia marketingowe w oparciu o odpowiednie i znaczące dane. Dlaczego warto uczyć się u nas? Różnorodne metody nauczania gwarantują żywe, ambitne i motywujące środowisko uczenia się. Będziesz nauczany przez uznanych na całym świecie naukowców z najnowocześniejszymi wynikami badań wzbogaconymi przez menedżerów biznesowych o konkretne, rzeczywiste przykłady biznesowe. Nasz program studiów magisterskich z połączeniem marketingu cyfrowego i analityki zapewnia dogłębne zrozumienie cyfrowego środowiska biznesowego i pomaga studentom dowiedzieć się, w jaki sposób marketing oparty na danych integruje się z bardziej tradycyjnymi technikami w celu zaspokojenia rozdrobnionych potrzeb klientów i budowania sukcesu biznesowego. -

utu.fi/stopnie Program studiów magisterskich w zakresie technologii informacyjno-komunikacyjnych zapewnia wszechstronną i wysokiej jakości edukację ICT w wybranych dziedzinach ICT, o ugruntowanej reputacji w innowacyjnej edukacji interdyscyplinarnej i międzynarodowej. Program w zakresie analizy danych ma międzynarodową współpracę dwustopniową ze szkołą mistrzowską Europejskiego Instytutu Innowacji i Technologii (EIT). W roku akademickim 2023-2024 program oferuje pięć ścieżek specjalizacyjnych: Bezpieczeństwo cybernetyczne Robotyka i systemy autonomiczne Kryptografia Inżynieria oprogramowania Analityka danych Ścieżka Data Analytics szkoli specjalistów w zakresie efektywnego wykorzystywania i przekazywania danych w badaniach naukowych, podejmowaniu decyzji i społeczeństwie. Nauczanie koncentruje się na zrozumieniu i zastosowaniu w praktyce zasad działania kluczowych metod analizy danych. Nauczanie w tej dziedzinie jest powiązane z aktualnymi tematami badawczymi Wydziału Informatyki, od technologii medycznych po humanistykę obliczeniową oraz od technologii językowych po inteligentne systemy. Nasze działania badawcze i projekty współpracy z dziedzinami badań stosowanych, firmami i podmiotami publicznymi umożliwiają zróżnicowany, dogłębny wybór kursów i tematów prac dyplomowych. Doskonałość akademicka i doświadczenie Badania zespołu analityki danych są obecnie organizowane w trzech laboratoriach: Algorytmiki i Inteligencji Obliczeniowej (ACI), Przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz Nauki o danych. Badania grupy ACI opierają się na wieloletniej tradycji łączenia podstawowych badań nad rozwojem i analizą algorytmów z aktywną współpracą z firmami i partnerami akademickimi przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów z wykorzystaniem optymalizacji kombinatorycznej i najnowszych technik sztucznej inteligencji, a zwłaszcza nauczanie maszynowe. Grupa NLP bada różne aspekty przetwarzania języka naturalnego, technologii języka ludzkiego i lingwistyki cyfrowej, z wyraźnym naciskiem na metody uczenia maszynowego. Badania grupy Data Science łączą teorię i metody algorytmicznej analizy danych, ze szczególnym uwzględnieniem probabilistycznego uczenia maszynowego, systemów złożonych, wysokoprzepustowej analizy danych i programowania statystycznego. Główne obszary zastosowań to humanistyka obliczeniowa i molekularne nauki przyrodnicze. Praca magisterska i tematy W pracy magisterskiej student musi wykazać się umiejętnością wykonywania pracy naukowej oraz opanowaniem metod badawczych, znajomością dziedziny badań, umiejętnościami pisania prac naukowych. Pisząc pracę magisterską, student musi zastosować swoje umiejętności technologiczne, zdolności i wiedzę fachową w celu zidentyfikowania problemu inżynierskiego, zbadania jego znaczenia dla danej dziedziny, zaproponowania i zaprojektowania rozwiązania oraz przetestowania i przeanalizowania rozwiązania oraz oceny jego przydatności. Praca dyplomowa jest często zlecana przez firmę, co oznacza, że sprawny i zdolny student mógłby zostać bezpośrednio zatrudniony przez firmę zlecającą, dając początek karierze w branży. Z kolei student z orientacją akademicką może wybrać temat pracy związany z badaniami prowadzonymi przez jedną z naszych grup badawczych i ubiegać się o stanowisko doktoranta po ukończeniu wyróżniającej się naukowo pracy magisterskiej. -

Zapraszamy do studiowania analityki danych i zarządzania poprzez informacje na Oulu University of Applied Sciences w Oulu University of Applied Sciences ! Znaczenie danych gromadzonych od klientów przez firmy i organizacje wzrosło w trakcie cyklu życia produktów i usług oraz w rozwoju działalności. -

Analiza danych statystycznych (M.Sc.) uczy rozumienia analizy danych i opanowania niezbędnych umiejętności, takich jak czyszczenie danych, integracja, modelowanie i prognozowanie oraz interaktywna eksploracja danych i modeli. Poznasz metody, od podejść probabilistycznych, przez wydajne algorytmy eksploracji danych, po elastyczne głębokie uczenie się z sieciami neuronowymi. Nauczysz się także przedstawiać decydentom wyniki analizy danych wraz z opisowymi podsumowaniami i wizualizacjami. -