Online Master στη Διαχείριση Analytics, Μεγάλα Δεδομένα και Τεχνητή Νοημοσύνη

Η διαδικτυακή εκπαίδευση θα περιλαμβάνει διδακτικό φόρτο μεταξύ 6 και 8 ωρών την εβδομάδα. Όταν έχει οριστεί το Τελικό Πρόγραμμα Master, ο συμμετέχων πρέπει να περιλαμβάνει 2 επιπλέον ώρες αφοσίωσης την εβδομάδα.

Μπλοκ 1: Στρατηγική Analytics

Στόχοι: Ευθυγράμμιση των αναλυτικών στοιχείων με τη στρατηγική της εταιρείας. Δημιουργήστε μια στρατηγική Analytics για να δημιουργήσετε αξία για την εταιρεία.

• Ανασκόπηση επιχειρηματικών διαδικασιών. Ανάγκες και αξία του αναλυτικού μοντέλου.
• Συνεισφορά αξίας κατά διαδικασία.
• Ανάλυση κόστους/οφέλους των αναλυτικών στοιχείων ανά διαδικασία.
• Σχεδιασμός, ιεράρχηση και BMC Παραδείγματα και Στρατηγικοί Στόχοι.

Πεδίο 2: Συλλογή δεδομένων, διαχείριση και διακυβέρνηση

Στόχοι: Κατανόηση των προκλήσεων απόκτησης ποιοτικών δεδομένων και των θεραπειών τους. Καθορισμός και διαχείριση μιας επιτροπής διακυβέρνησης και των λειτουργιών της

• Τύποι δεδομένων και πηγές συλλογής.
• Εξαγωγή, ποιότητα και επεξεργασία δεδομένων.
• Σχεδιασμός και εφαρμογή στρατηγικής δεδομένων ευθυγραμμισμένη με τη στρατηγική του οργανισμού. Επαγγελματικά προφίλ απαραίτητα για να γίνει με επιτυχία.
• Γραφείο δεδομένων και επιτροπή διακυβέρνησης δεδομένων για να μπορούν να εργάζονται με ποιοτικά δεδομένα.

Μπλοκ 3: Ψηφιακή ανάλυση

Στόχοι: Κατανόηση και εφαρμογή της βασικής ανάλυσης του ψηφιακού κόσμου καθώς και η ανάλυση της δομής των κοινωνικών δικτύων

• Βασικές ψηφιακές αναλύσεις: Google, Meta, κ.λπ. Δομική ανάλυση των κοινωνικών δικτύων (SNA).
• Αναλύστε τύπους δεδομένων για να καθορίσετε τις θέσεις της αγοράς και να λάβετε τεκμηριωμένες αποφάσεις. Αξιολογήστε τη δική σας και την ψηφιακή τοποθέτηση του ανταγωνισμού, συμπεριλαμβανομένων των οργανικών στρατηγικών εντοπισμού θέσης.
• Δημιουργήστε αποτελεσματικούς πίνακες ελέγχου για τη σύνδεση οργανικών δεδομένων με αποτελεσματικές ενέργειες ψηφιακού μάρκετινγκ.

Μπλοκ 4: Κύρια αναλύσεις

Στόχοι: Κατανόηση βασικών αναλυτικών στοιχείων που βασίζονται σε στατιστικές και άμεσες μεθόδους

• Αναπτύξτε αναλυτικό συλλογισμό για την επίλυση προβλημάτων και λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων.
• Εφαρμογή περιγραφικών και συμπερασματικών στατιστικών για την ερμηνεία δεδομένων, την εκτίμηση και τον έλεγχο υποθέσεων.
• Επιλέξτε κατάλληλα μοντέλα πρόβλεψης σύμφωνα με τις επιχειρηματικές ανάγκες και τα χαρακτηριστικά.

Μπλοκ 5: Τεχνητή Νοημοσύνη

Στόχοι: Κατανόηση και εφαρμογή των βασικών τεχνικών Τεχνητής Νοημοσύνης που εφαρμόζονται στην ανάλυση.

• Τεχνικές μάθησης με επίβλεψη και χωρίς επίβλεψη.
• Γνωρίστε τους τομείς της τεχνητής νοημοσύνης. Μηχανική μάθηση και οι δυνατότητές της, κατανόηση και εφαρμογή μοντέλων στην πράξη.
• Γνωρίστε τα κριτήρια διαχείρισης για την αποδοχή ενός μοντέλου. Να είστε ενήμεροι για τη βελτίωση της ανταγωνιστικότητας μέσω δεδομένων. Να είστε σε θέση να εφαρμόσετε τις λειτουργικές γνώσεις στη δική σας περίπτωση.

Τεμάχιο 6: Δημιουργική τεχνητή νοημοσύνη

Στόχοι: Παροχή καθοδήγησης για το σχεδιασμό, την εκτέλεση και την αξιολόγηση των παραγωγικών έργων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της μέτρησης της απόδοσης επένδυσης (ROI).

• Θεμελιώδεις έννοιες και κύρια μοντέλα και αρχιτεκτονικές: παραγωγικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN) και μετασχηματιστές (GPT, BERT). Επισκόπηση επιχειρηματικών εφαρμογών.
• Διαχείριση ομάδων και προφίλ απαραίτητων για την ανάπτυξη έργων τεχνητής νοημοσύνης (επιστήμονες δεδομένων, μηχανικοί τεχνητής νοημοσύνης, ειδικοί σε επιχειρήσεις)
• Ηθική στη γενετική τεχνητή νοημοσύνη: προκαταλήψεις στα μοντέλα, απόρρητο δεδομένων, διαφάνεια και δικαιοσύνη.

Μπλοκ 7: Διαχείριση έργου Analytics

Στόχοι: Να γνωρίζουν πώς να κατευθύνουν και να διαχειρίζονται ένα έργο ανάλυσης και να γνωρίζουν πώς να υπολογίζουν το κόστος του

• Ευέλικτες τεχνικές διαχείρισης έργου
• Οικονομική αποτίμηση έργων

Πεδίο 8: Εφαρμογή σε επιχειρηματικούς τομείς

Στόχοι: Κατανοήστε την αξία και ξέρετε πώς να εφαρμόζετε αναλυτικά στοιχεία στο περιβάλλον μάρκετινγκ και λειτουργίας.

• Τα Analytics εφαρμόστηκαν στο μάρκετινγκ
• Το Analytics εφαρμόστηκε στις Λειτουργίες
• Το Analytics εφαρμόστηκε στα Οικονομικά

Μπλοκ 9: Νέες δεξιότητες

• Λήψη αποφάσεων και γνωστικές προκαταλήψεις
• Αξιολόγηση αποδεικτικών στοιχείων στη λήψη αποφάσεων
• Οπτικοποίηση δεδομένων
• Διαχείριση και ηγεσία ομάδων υψηλού επιπέδου

τελική έργου

Η πραγματοποίηση ενός έργου είναι μια από τις βασικές μεθοδολογίες του παιδαγωγικού μοντέλου της ΕΑΔΑ, καθώς επιτρέπει τη μεταφορά της μάθησης σε μια επιχειρηματική πραγματικότητα. Πρόκειται για τον εντοπισμό των οργανισμών ή των εταιρειών που πρέπει να υλοποιήσουν ένα στρατηγικό σχέδιο στον τομέα των Αναλύσεων και των Μεγάλων Δεδομένων, προκειμένου αυτό να έχει πραγματικό αντίκτυπο στην εταιρεία.

Οι ιδέες έργων προτείνονται από τους ίδιους τους συμμετέχοντες στο πρόγραμμα και, αφού επικυρωθούν από τη διαχείριση του προγράμματος, αναπτύσσονται ως ομάδα με τη βοήθεια ενός καθηγητή που έχει οριστεί για το σκοπό αυτό.

Το έργο υπερασπίζεται ενώπιον ενός ακαδημαϊκού δικαστηρίου που αποτελείται από οικονομικά, στρατηγική και διαχειριστές από την περιοχή Analytics και Big data, την τελευταία ημέρα του προγράμματος, διαδικτυακά.

Ενότητα δεξιοτήτων διαχείρισης (Collbató Residential Training Campus)

προσωπική ηγεσία

• αυτογνωσία
• Γνωστικά στυλ και συναφείς συμπεριφορές
• Βάσεις Προσωπικής Ηγεσίας.
• Ανάπτυξη δεξιοτήτων
• Μάθε και ξεμάθε.
• Μοντέλα ηγεσίας (κατάσταση ηγεσία, αυθεντική ηγεσία, ηγεσία βασισμένη στην εμπιστοσύνη...)
• Η επικοινωνία ως θεμελιώδες όργανο ηγεσίας
• Η ανάπτυξη και η ηγεσία ομάδων υψηλών επιδόσεων (στάδια μιας ομάδας, ρόλοι σε ομάδες, μάθηση σε ομάδες...)
• Ηγεσία και Αλλαγή

• Ευθυγράμμιση αναλυτικών στοιχείων με επιχειρηματική στρατηγική: Εκπαιδεύστε τους συμμετέχοντες να ενσωματώνουν αναλυτικά στοιχεία στις επιχειρηματικές διαδικασίες, μεγιστοποιώντας την προστιθέμενη αξία ανά περιοχή και βελτιστοποιώντας τις αποφάσεις που βασίζονται στην ανάλυση κόστους-οφέλους.
• Κατακτήστε τις προηγμένες τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης και την πρακτική τους εφαρμογή: Παρέχετε γνώσεις και δεξιότητες για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης, σε στρατηγικά έργα, από τον σχεδιασμό έως τη μέτρηση της απόδοσης επένδυσης, με έμφαση σε εποπτευόμενα, μη εποπτευόμενα και παραγωγικά μοντέλα.
• Εφαρμογή αναλυτικών στοιχείων σε βασικούς λειτουργικούς τομείς: Διδάξτε πώς να εφαρμόζετε αναλυτικά στοιχεία σε τομείς όπως το μάρκετινγκ, οι λειτουργίες, οι ανθρώπινοι πόροι και τα οικονομικά, για να ενισχύσετε την αποτελεσματικότητα, να βελτιώσετε την απόδοση και να υποστηρίξετε τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων.
• Αναπτύξτε εγκάρσιες δεξιότητες στην ηγεσία και τη διαχείριση έργων: Προετοιμασία των συμμετεχόντων να καθοδηγήσουν ομάδες υψηλής εξειδίκευσης και να διαχειριστούν έργα ανάλυσης χρησιμοποιώντας ευέλικτες μεθοδολογίες, δίνοντας προτεραιότητα στην ηθική, τη διαφάνεια και τον οργανωτικό αντίκτυπο.