商业数据分析硕士介绍
商业数据分析硕士致力于培养学生成为职场专业人士，为数据技术专家和企业中不同职能搭建桥梁，并最终成为数据和公司数字化转型领域的专家。
数据分析培训的目标
AI人工智能 、机器学习和商业分析技术在公司层面变得越来越重要，因为以上内容的学习能使公司自身具备创造新的、高价值转化业务的能力。
然而，随着这些高精尖科技的发展，目前似乎存在一个关键衔接性的人才缺口：兼具数据分析和商业能力的专业人才。
KEDGE的商业数据分析理学硕士项目，建立在对公司数字化转型成功至关重要的三大支柱之上：
- 建模：基于机器学习和商业分析技术，让公司能够提高其运营能力，并开发新的商业模式。
- 了解信息系统：这是开发商业模型的基础。
- 了解公司的业务和主要职能，从而启动数据项目并实施应用。
OLIVIER DUPOUET - 波尔多校区
为什么选择这个项目？
综合管理方法
- 数字商业战略
- 道德考量
- 法律问题
- 软技能
- 公众演讲和领导力
- 团队管理 - 用户体验&用户界面
- 敏捷项目管理
- 设计思维
- 商业模式
- 使用金融、营销和物流领域的案例
全球性的数据处理方法
- 编程语言（Python、SQL）
- 机器学习算法
- 数据挖掘
- 数据组织与管理
- 数据可视化
- 商业智能
- 商业分析
- 信息系统管理
体验式学习
- Microsoft办公软件
- 阿基坦数字联盟（Digital Aquitaine）
- 可信赖人工智能（Trustworthy AI Chair）
技能培养
人工智能与机器学习的技术知识
该项目的毕业生虽然没必要成为这些领域的专家，但需要能够理解数据科学家活动背后的主要原则和逻辑：
- 了解什么是数据、数据的主要来源以及数据的表现形式。
- 掌握最流行算法的基本概念。
- 了解数据分析工具的具体用途。
- 掌握评估算法质量和识别潜在问题来源的技术。
在特定的人工智能背景下，掌握与此相关的管理技术
- 学习敏捷项目管理的技术
- 了解与将人工智能工具引入公司流程相关的战略和组织问题。
- 了解与使用这些技术相关的伦理问题。