Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios y Ciencia de Datos

La Escuela de Negocios de NJCU en New Jersey City University ha lanzado un nuevo programa de Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios y Ciencia de Datos diseñado para preparar a los estudiantes para carreras en el floreciente campo del análisis de datos. El programa de Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios y Ciencia de Datos preparará a los estudiantes con las habilidades necesarias para recopilar, almacenar, analizar e interpretar grandes cantidades de "Big Data" para facilitar la toma de decisiones comerciales informadas.

El análisis de datos es un área de fuerte crecimiento del empleo. Un estudio reciente de McKinsey Global Institute proyecta aproximadamente 500,000 trabajos que requieren habilidades de análisis de datos para 2018, con una escasez proyectada de aproximadamente 190,000 trabajos. El programa de la Escuela de Negocios de NJCU permite a los estudiantes graduados interesados en análisis enfocar sus estudios en técnicas adecuadas para disciplinas comerciales específicas como finanzas, marketing, logística y contabilidad.

Acerca de este grado

El programa de Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios y Ciencia de Datos está diseñado para preparar a los estudiantes para carreras en el floreciente campo del análisis de datos. El programa desarrollará las habilidades necesarias para recopilar, almacenar, analizar e interpretar grandes cantidades de "Big Data" con el fin de facilitar decisiones comerciales informadas. Los estudiantes pueden optar por enfocar aún más sus estudios en técnicas adecuadas para disciplinas comerciales específicas, como finanzas, marketing, logística y contabilidad. El plan de estudios también apoya el contenido del examen Certified Analytics Professional (CAP).

Requisitos de admisión

• Licenciatura de un programa de pregrado acreditado a nivel nacional.
• GPA mínimo recomendado de 3.0.
• Graduate Record Examination (GRE) o Graduate Management Admissions Test (GMAT), se recomienda el percentil 50 o superior. El requisito de GRE / GMAT se puede renunciar según el caso.
• Dos cartas de recomendación
• Una declaración de propósito personal (1000 a 2000 palabras), que debe describir las razones del solicitante para postularse al programa y las formas en que su experiencia, habilidades y objetivos están alineados con el programa.
• Un currículum actualizado que describe los antecedentes educativos, el historial laboral, las actividades profesionales y otras actividades del solicitante.
• Los estudiantes internacionales deben tomar el Examen de inglés como lengua extranjera (TOEFL) y presentar una evaluación de los evaluadores de credenciales educativas (ECE) o de los Servicios de educación mundial (WES) de las transcripciones internacionales.

Fechas límites para la Aplicación*

Solicitantes nacionales:

Solicitantes internacionales:

* Los plazos están sujetos a cambios. Las prórrogas de los plazos se pueden otorgar caso por caso. Comuníquese con Admisiones de posgrado para obtener más información [email protected].

Requisitos previos

El curso de estudio de 33 créditos asume un título universitario y / o experiencia laboral en negocios, tecnología o disciplinas relacionadas. Según los antecedentes y el enfoque, es posible que se requiera que los estudiantes cumplan los siguientes requisitos previos:

• BUSI 599 Graduate Business Essentials (9 créditos)

Se pueden aceptar cursos de posgrado similares de otras instituciones con la aprobación del coordinador del programa.

Cursos de prerrequisito (según sea necesario):

• BUSI 599 Graduate Business Essentials, 9 créditos

Cursos obligatorios del programa básico: 24 créditos

• FINC 514 Introducción a Business Analytics y Data Science, 3 créditos
• FINC 515 Programación para empresas, 3 créditos
• FINC 520 Métodos estadísticos y matemáticos para ciencia de datos, 3 créditos
• FINC 530 Machine Learning for Business I, 3 créditos
• FINC 535 Gestión de datos, 3 créditos
• FINC 550 Diseño Experimental, 3 créditos
• FINC 560 Visualización y comunicación de datos, 3 créditos
• FINC 565 Modelado y diseño experimental de series temporales, 3 créditos

Electivas obligatorias: 6 créditos

• Curso electivo: Permiso de asesor, 3 créditos
• Curso electivo: Permiso de asesor, 3 créditos

Requisito de Capstone:

• FINC 781 Proyecto final en ciencia de datos, 3 créditos

Créditos mínimos totales: 33

Descripción del programa

Dos patrones de encuentro:

• Programa acelerado de 16 meses
• Programa de 2 años a tiempo parcial

Además de ofrecerse como un programa flexible de tiempo completo / medio tiempo distribuido en cuatro o más semestres, la Maestría en Ciencias presenta una reunión de programa de inmersión acelerada de 16 meses basada en cohortes los viernes por la noche y los sábados durante todo el día.

El programa de Maestría en Análisis de Negocios y Ciencia de Datos estará totalmente orientado a la práctica. Las experiencias de aprendizaje de los estudiantes se basarán en contextos del mundo real. Los estudiantes aprenderán habilidades analíticas y utilizarán herramientas de software que son populares actualmente en la industria, para encontrar soluciones a los problemas de análisis de datos comerciales que se encuentran comúnmente en la práctica. Los estudiantes también aprenderán las responsabilidades éticas de trabajar con grandes cantidades de datos, que en muchos casos podrían ser privados. Los graduados del programa estarán completamente preparados para asumir el papel de un científico de datos en la industria.

La Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios y Ciencias de Datos requerirá la finalización de 33 créditos (9 cursos básicos y 2 electivos). Las asignaturas optativas permiten a los estudiantes explorar temas más especializados en análisis de negocios y ciencia de datos. El programa culmina con un proyecto final que aplica el conocimiento adquirido a problemas de ciencia de datos del mundo real.

Mapas de grados

Plan tradicional de tiempo completo

Primer año

Termino 1

• FINC 514 Introducción a Business Analytics y Data Science, 3 créditos
• FINC 515 Programación para empresas, 3 créditos
• FINC 520 Métodos estadísticos y matemáticos para ciencia de datos, 3 créditos
• Créditos: 9

Término 2

• FINC 530 Machine Learning for Business I, 3 créditos
• FINC 535 Gestión de datos, 3 créditos
• FINC 565 Modelado y diseño experimental de series temporales, 3 créditos
• Créditos: 9

Termino 3

• FINC 550 Diseño Experimental, 3 créditos
• FINC 560 Visualización y comunicación de datos, 3 créditos
• Curso electivo 1, 3 créditos
• Créditos: 9

Plazo 4

• Curso electivo 1 Con la guía de un asesor, el electivo puede elegirse de una lista aprobada de electivos. 3 créditos
• FINC 781 Proyecto final en ciencia de datos, 3 créditos
• Créditos: 6

Créditos totales: 33

Resultados de aprendizaje estudiantil

Al finalizar la Maestría en Administración de Empresas con especialización en el programa Business Analytics, los estudiantes podrán:

1. Identificar problemas éticos y comprender las implicaciones de la responsabilidad social para las prácticas comerciales sostenibles.
2. Evalúe la información y aplique habilidades de pensamiento crítico para identificar soluciones e informar decisiones comerciales.
3. Utilice tecnología, aplique métodos cuantitativos e interprete datos para resolver problemas comerciales.
4. Integre el conocimiento de los conceptos básicos del negocio y colabore productivamente como parte de un equipo.
5. Trabaje de manera eficaz en un entorno diverso y comprenda cómo los problemas globales y culturales afectan a la organización y sus partes interesadas.
6. Redacte formas claras y concisas de comunicación escrita para transmitir de manera efectiva ideas e información asociada con temas comerciales.
7. Comunicar conceptos comerciales de manera efectiva a través de presentaciones orales.