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大数据分析专业深度解析

高攀丽
2019-02-13 11:15:45
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大数据分析在蓬勃发展的网络商业起到了关键性作用。今天我就以格拉斯哥大学数据分析专业为例,深度解析大数据分析专业的专业课程以及未来职业发展道路

DATA ANALYTICS MSc

数据正日益成为现代生活的一部分,然而从复杂数据中提取信息和价值的人才却十分匮乏。这些大师将为您提供一个全面的基础,在统计建模和计算方面,从数据中学习最先进的方法。您还将获得执行各种数据驱动分析项目的实际动手经验。以前的统计或计算科学研究是不需要的。

核心课程

贝叶斯统计(M级)

大数据分析(M级)

使用SAS(M级)进行数据管理和分析

广义线性模型(M级)

R程序设计概论(M级)

统计学家初级数学

概率(m级)

回归模型(M级)

统计推断(M级)

选修课

学生从第1组中选择至少两门课程,从第2组中选择至少一门课程。

第1组

人工智能信息检索机器学习程序设计

第2组

数据分析专业技能

第3组

生物统计学实验设计环境统计财务统计功能数据分析多元方法空间统计学随机过程统计遗传学时间序列

入学要求

相当于英国高级二等荣誉学位或者一等学位,通常具有重要的数学组成部分(至少相当于格拉斯哥大学数学一级课程和微积分和线性代数二级课程)。

对于中国本科毕业生来说,大学四年平均分要在85%或者以上,且数学成绩优异即可。专业背景建议还是理工科类优先考虑

专业优势

LinkeIn统计分析和数据挖掘在2018年十大需求最难技能排行榜中排名第二。

大学与国际领先的数据科学研究和创新中心数据实验室密切合作。数据实验室由苏格兰资助委员会拨款1130万英镑建立,将使工业、公共部门和世界一流的大学研究人员能够在协作环境中创新和开发新的数据科学能力。其核心任务是从数据中产生重大的经济、社会和科学价值。我们的学生将从广泛的学习和网络活动中受益,这些活动将寻求商业分析技能的领先组织与寻求这一领域令人兴奋的机会的学生联系起来。

该计划有资格获得苏格兰/欧盟学生的著名数据实验室硕士奖学金。

格拉斯哥的统计小组是一个大型团体,以其卓越的研究而闻名于世。

大学的专业知识涵盖的主题包括:生物统计学和统计遗传学;环境统计学;统计方法论;统计建模和统计学学习和教学奖学金。

大数据专业的未来职能

1.积极主动&预测需求: 企业机构面临着越来越大的竞争压力,它们不仅需要获取客户,还要了解客户的需求,以便提升客户体验,并发展长久的关系。客户通过分享数据,降低数据使用的隐私级别,期望企业能够了解他们,形成相应的互动,并在所有的接触点提供无缝体验。

为此,企业需要识别客户的多个标识符(例如手机、电子邮件和地址),并将其整合为一个单独的客户ID。由于客户越来越多地使用多个渠道与企业互动,为此需要整合传统数据源和数字数据源来理解客户的行为。此外,企业也需要提供情境相关的实时体验,这也是客户的期望。

  1. 缓冲风险&减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。高效的数据和分析能力将确保最佳的欺诈预防水平,提升整个企业机构的安全:威慑需要建立有效的机制,以便企业快速检测并预测欺诈活动,同时识别和跟踪肇事者。

将统计、网络、路径和大数据方法论用于带来警报的预测性欺诈倾向模型,将确保在被实时威胁检测流程触发后能够及时做出响应,并自动发出警报和做出相应的处理。数据管理以及高效和透明的欺诈事件报告机制将有助于改进欺诈风险管理流程。

此外,对整个企业的数据进行集成和关联可以提供统一的跨不同业务线、产品和交易的欺诈视图。多类型分析和数据基础可以提供更准确的欺诈趋势分析和预测,并预测未来的潜在操作方式,确定欺诈审计和调查中的漏洞。

3.提供相关产品: 产品是任何企业机构生存的基石,也通常是企业投入最大的领域。产品管理团队的作用是辨识推动创新、新功能和服务战略路线图的发展趋势。

通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理,再进行相应分析,可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力,并能够加快对市场需求的预测,在需求产生之前提供相应产品。

  1. 个性化&服务: 公司在处理结构化数据方面仍然有些吃力,并需要快速应对通过数字技术进行客户交互所带来的不稳定性。要做出实时回应,并让客户感觉受到重视,只能通过先进的分析技术实现。大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度,并考虑实时位置等因素,从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。

  2. 优化&改善客户体验 运营管理不善可能会导致无数重大的问题,这包括面临损害客户体验,最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制,以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术,可以提升满足客户期望的有效性和效率,并实现卓越的运营。

通过部署先进的分析技术,可以提高现场运营活动的生产力和效率,并能够根据业务和客户需求优化组织人力安排。数据和分析的最佳化使用可以带来端对端的视图,并能够对关键运营指标进行衡量,从而确保持续不断的改进。

例如,对于企业来说,库存是当前资产类别中最大的一个项目——库存过多或不足都会直接影响公司的直接成本和盈利能力。通过数据和分析,能够以最低的成本确保不间断的生产、销售和/或客户服务水平,从而改善库存管理水平。数据和分析能够提供目前和计划中的库存情况的信息,以及有关库存高度、组成和位置的信息,并能够帮助确定存库战略,并做出相应决策。客户期待获得相关的无缝体验,并让企业得知他们的活动

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