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随着“大数据”时代的到来,数据分析被公司视为一种关键的竞争资源,根据市场预测,到2020年,全球大数据和商业分析的收入将从2016年的1301亿美元增长到2030亿美元,这将不可避免地导致数据分析领域的员工市场进一步增长。
香港理工大学今年也推出了会计及金融分析理学硕士、商务分析理学硕士两门全新课程。
会计及金融分析理学硕士
随着信息技术的进步,计算机能力的提高和海量数字化数据的产生,大数据,深度学习等高级数据分析技术在会计和金融财务行业逐渐取得成功应用,并将对整个行业产生革命性影响。
事实上,商界及政府都认为企业需要跟上这些新技术的应用才可能在未来生存和发展。香港特别行政区政府十分重视金融技术等的新兴创新,并在最近的财政预算中拨出了500亿港币的专项资金。
此外,会计和财务专业团体(如ACCA,CFA)最近的调查表明数据分析的应用在会计及金融领域将会迎来强劲的需求。而中国大陆已经成为世界最大的金融与会计创新分析技术应用的市场。对于未来会计和金融财务专业人士,同时掌握数据分析和财务金融核心知识是刻不容缓并且十分必要的。
香港理工大学会计及金融学院设计的会计及金融分析硕士项目,将培养学员成为既掌握数据分析,又对财务金融有深度理解的复合型行业专业人才和未来商业领袖。
针对课程的详细内容,课程总监田丰博士,为有意修读此专业的学员做了对应解答。
1课程将会教授哪些主题领域?
主要教授两大主题的课程:首先是核心的会计金融课程,比如投资,公司财务等,让学员对会计及金融有深入的理解和领悟;其次是数据分析技术在会计及金融领域的应用,比如运用计算机软件进行资产定价和分析公司商业价值等。两方面相辅相成缺一不可。
最终目标是让学生可以灵活而熟练地应用会计及金融数据分析技术,来解决实际的商业问题。
2课程的独特性是什么?
独特之处在于同时专注于会计及金融和数据高级分析技术。目前有些学校有独立的数据分析专业或者会计及金融专业,此类专业的主要问题是学生会缺乏对行业核心知识的理解或没有运用当代创新分析技术的技能;虽然有一些传统会计及金融专业目前增加一两门关于金融科技的课程,但专注和重视程度也显不足。
并且,根据我们的了解和麦肯锡(Mckinsey)的调查,企业大多数时候不能跟上这些新兴技术的发展,甚至被淘汰的原因就是缺少精通数据分析和财务及金融的复合型人才。
同时,作为香港首个专注于这两部分的独立硕士生项目,我们的师资团队长期从事会计金融和新兴数据分析及信息系统的跨学科前沿研究,这使得我们能够更好的传授如何在会计金融领域应用当代的数据分析科技。
3课程毕业生的就职机会如何?
在设计这个硕士项目的时候,我们花了大量时间走访和调研了香港的四大国际会计师事务所的合伙人(包括主管人事的合伙人)和一些金融财务领域的高级管理人士。他们认为我们项目所要培养的人才正是整个行业急需的。
根据一些咨询公司的报告(比如麦肯锡Mckinsey),未来5-10年内全球包括美国都会出现对精通数据分析,特别是同时精通数据分析和财务及金融的人才的大量短缺。我们的毕业生不论是在香港还是世界各地的会计,银行金融,管理咨询等各类企业和单位都会有很多就职机会。
此外,学员在校学习期间,我们会利用我们在香港广阔的校友网络,安排会计及金融专业团体及人士为本项目学员提供职业发展讲座和专业实践研讨会。我们也会邀请其他各类商业机构到校与学员交流,解答学员关于求职的问题,协助学员规划未来职业。
商务分析理学硕士
课程旨在探索业务分析如何协助我们加深理解,并在各方面做出更好的商业决策:产品、定价、广告、促销、全渠道客服的目标管理、消费者信息处理、消费决策启发力、社交平台上的消费体验、库存管理和整体业务战略。
要将大数据转化为有价值的数据,用以创造新的商业模式和寻找新的商机,我们仍然在起步阶段。为了加强大数据采用,我们需要培训人才,从大数据中获取有用的信息,配合客户的需要。
针对课程的详细内容,课程总监曹永成博士,为有意修读此专业的学员做了对应解答。
1课程将会教授哪些主题领域?
课程教授管理学知识和技巧,同时集中于商业分析,特别是如何在商业世界里,使用大数据来优化营销和管理方面的决策。
课程重点教授商业分析新元素,内容涵盖先进的数据分析方法,以及从商业机构内外各种来源取得数据,撷取有用信息,用以充实企业策略。课程深入探索商业分析在人力资源管理、营销管理,信息系统管理和运营管理方面发挥的作用,特别是加深理解和改善决策。
2课程的独特性是什么?
课程的师资来自于工商管理学院辖下的管理及市场学系和物流及航运学系。资深教授结合和传授不同领域的知识和技巧,协助学生增广知识,发展思维,将数据用于人力资源管理、营销管理、信息系统管理和运营管理。
师资团队从事的各种研究和咨询顾问项目可广泛用于案例分析。学生以真实世界为背景探讨各种议题,在导师引领下交流互动,运用商业分析解决问题。
3课程毕业生的就职机会如何?
课程毕业生可投身处理大量数据的多个界别和行业:
管理和科技咨询服务
信息和通信技术
运营、物流和基础设施
财金和银行服务
医疗保健、药业和生命科学
零售和娱乐
能源和公用事业
公营部门和公共行政
重要提示:
以上课程于2019年4月30日截止报名,申请在滚动录取基础上处理,先到先得,强烈建议尽早准备材料递交申请。
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