商务分析硕士该专业的教学内容及未来发展方向并不了解，下面我将以英国诺丁汉大学该专业的专业概述、发展方向、主要课程、以及课程详情为大家做详细介绍。

专业概述：

该专业与跨国公司合作授课，将为同学提供正在寻找的基本技能。它是由新的人口统计学商业分析实验室（N-LAB）开发的，该实验室拥有大学商学院内最高级的教学，数据可视化和研究设施。同学将受益于N-Lab的跨国合作伙伴的授课体验，其中包括Ipsos，世界银行，Walgreens Boots Alliance和IBM Research。除客座讲座外，课程作业还将基于真实世界的数据集，而最终的毕业论文将使用来自真实公司的交易数据。同时将帮助同学成为具有技术技能，具有利用大数据工具的能力和管理技能以交付实用的商务分析项目的面向商务数据科学家，毕业后同学可准备在数字经济范围内的高级管理职位。

 

未来发展：

该专业研究生的任职岗位包括：

市场研究分析师

流程分析师

数据科学家

管理分析师

系统分析

专案经理

特许会计师

商业顾问

供应链管理

物流师

诺丁汉大学商学院88.8%的研究生在毕业后15个月内获得就业或继续深造。这些毕业生的平均年薪为41，001磅。

 

大学为所有研究生提供个人职业支持。

大学就业专家人员可以帮助同学研究职业选择和职位空缺，制作简历，发展个人面试技能，与公司HR会面。大学有超过1，500名雇主通过大学的在线就职服务为毕业生提供工作以及实习工作。大学会定期举办招聘会，包括不同行业的专业招聘会。

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必修课程：

Data at Scale: Management, Processing and Visualisation规模数据：管理、处理和可视化

Foundational Business Analytics基础商务分析

Analytics Specialisations and Applications分析专业和应用

Leading Big Data Business Projects领先的大数据商务项目

Machine Learning and Predictive Analytics机器学习和预测分析

Data Driven Dissertation Project in Business Analytics商务分析中的数据驱动论文项目

 

选修课程：

A课程（3选1）：

Entrepreneurship in Context背景中的创业精神

Management Science for Decision Support决策支持管理科学

Supply Chain Planning and Management供应链规划与管理

B组课程（2选1）：

Advanced Operations Analysis高级操作分析

Consumer Behaviour and Analytics消费者行为与分析

 

（该专业有选修课程要求，具体详情请参考英国诺丁汉大学官方网站）

课程详情：

1、Data at Scale: Management, Processing and Visualisation规模数据：管理、处理和可视化

本课程介绍了现代国际企业用于存储，融合，操纵和可视化海量数据集的基本概念和技术。

关键概念包括：

核心数据库和云技术

数据采集与清理

如何处理海量数据集（专注于SQL，Hadoop）

应对常见数据挑战（例如丢失数据）的有效解决方案

处理地理空间和开放数据

可视化技术（Tableau，PowerMap，QGIS，CartoDB）

网络可视化（HTML5）

所有内容均基于真实的商务示例。

2、Foundational Business Analytics基础商务分析

本课程介绍了数据科学中的基本统计概念和关键描述性建模技术，同时为任何高级现代商务分析师（例如Python / R）所需的一般编程技能奠定了基础。

在真实数据集的背景下（主要基于消费者数据），将涵盖一系列描述性建模概念（例如特征工程，聚类技术，规则挖掘，主题建模和降维）。

同学不仅将学习如何成功地实现基本的描述性技术，而且还将学习如何评估和传达结果以使其在实际的商务环境中有效。

3、Analytics Specialisations and Applications分析专业和应用

深入研究了专门的分析技术，这些技术为在商务环境中提取可操作见解提供了巨大的机会。涵盖的应用程序包括推荐系统（例如，商务中的协同过滤），文本分析（语言处理，社交媒体分析），空间/时间分析（例如财务时间序列），网络分析（例如社交图分析）和高维分析。

 

4、Leading Big Data Business Projects领先的大数据商务项目

该课程明确地关注与领先的大数据项目相关的技术，计划和管理问题。关键概念围绕：

在上下文中使用数据分析（定性和定量方法的集成，调查方法和设计的介绍）

完整的数据生命周期（包括数据管理和安全性）

组织规模的IT基础架构简介

伦理

项目管理

演讲技巧

5、Machine Learning and Predictive Analytics机器学习和预测分析

该课程基于基础商务分析，涵盖了更高级的预测模型及其在商务用例中的动机。学生将建立有关最新预测技术的知识，包括SVM，时间最近邻模型，贝叶斯方法，合奏和深度学习。

将针对一系列现实世界的数据集和时间序列数据进行实践练习。着眼于模型对现实世界问题的适用性，该课程将考虑每种方法对于现实世界数据中导致“表现不佳”的模型中常见的“棘手”数据属性的适当性和实用性。

示例包括不平衡类，异构输入要素类型以及有害的大量输入要素。在课程中，将介绍各种预测模型的解压缩方法，以了解它们为何预测自己的工作以及这些信息在各种商务环境中的效用。

在适用的情况下，主要在工业工作流程数据建模环境（例如SPSS Modeller，Orange）的背景下使用Python教授该课程。

6、Data Driven Dissertation Project in Business Analytics商务分析中的数据驱动论文项目

该论文是基于对现实世界或模拟数据的分析来设计，执行和报告研究项目。其中包括8,000字的论文，展览和数据可视化，并且需要满足与在商业或社交环境中进行高质量的应用研究相一致的学术目标。

（专业课程设置详情学校每年有所调整；该专业最新课程详情请参考英国诺丁汉大学官网）

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