在线MSBA的数字
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获得竞争优势
威廉·玛丽教师在线设计了在线MSBA计划，以奇异为例：让你在工作中拥有无与伦比的竞争优势．我们的课程融合了顶尖大学研究生分析课程所要求的技术严密性，以及与利益相关者进行有效沟通所需要的战略商业洞察力。
作为教务主任乔·威尔克说：“只要了解商业分析方法就不足以。您和您的组织需要解决可以将数据从混乱带到清晰度的问题。“
我们的专业教员——在网络安全、信息技术、电信、医疗保健、营销、制造、石油和天然气以及国防部工作过的终端学位持有者——在整个项目中编织商业智能和分析主题。你将学习大数据的价值和使用算法的道德，以及如何管理团队、沟通解决方案和引导数据驱动的决策。
我们的核心课程Buad 5112突出了商业智能和分析的概念，通过业务分析竞争。在本课程中，您将学习如何：
- 将分析整合到业务流程中
- 以简单，可消化的方式在视觉上传达复杂数据集的见解
- 确定业务流程最困难和耗时的步骤
- 使用Matplotlib包使用Python程序创建图形
- 用你创建的图表创建一个分析演示文稿
- 用Python编写两种启发式算法
- Web刮擦
这门课程，以及整个项目，将挑战你综合你的技术和战略学习，这样你就可以在任何公司支持商业分析的重要性。
我们的学生说什么
在竞争经营分析中，我们开发了基本技能 - 能够可视化数据并使用它来说服客户 - 这将在课堂上为我们服务，我们的最终就业以及我们的求职访谈。
从数据到洞察力:我们课程的背后
William＆Mary在线MSBA计划旨在最大限度地提高您的计算和建模技能，同时磨练您将数据科学应用于战略业务规划的能力。计划课程围绕四个动态支柱，掌握这些柱子有助于确保您在高级需求领域毕业，在各种行业和全球各地的机会上增长。
探索这四个支柱的学习成果:
- 商业敏锐：在考虑业务的关键需求及其现有流程，战略和组织的关键需求的同时解决业务问题;关于客户和客户机密性的道德地享有业绩
- 数学建模：开发解决速度和准确性问题的算法，选择适当的方法来解决问题，并构建无差错模型和分析
- 计算技术：在R和Python中有效地进行程序，使用数据争吵来清除数据并使它更有效地解决业务问题，并有效地管理数据库
- 与影响:为不太熟悉复杂分析过程的听众创建并提供易于理解的演示和数据可视化
这些技能将指导您提出正确的问题，构建正确的模型，并使用这些模型执行正确的分析。当适当地解释和沟通这些见解时，你就可以通过正确的方式讲述正确的故事，从而实现业务成果的转变。
只要知道商业分析方法就不足以。组织需要问题索盘，他们可以从混乱中获取数据。William＆Mary在线MSBA计划准备了个人这样做。
看看有多少职业机会，你可以解锁在线msba -你可能会惊讶的可能性等待一个经过测试的数据科学专业。
MSBA在线课程概述
在我们的四大支柱——商业敏锐、数学建模、计算技术和影响力沟通——的交叉点，是每个数据科学专业人士在商业分析领域获得成功和盈利所需要的人才和工具。在线MSBA课程准备你完全掌握这些。
我们的32学分课程可以分为以下三种类型的课程:
- 4个先决条件课程
- 1预科课程，0学分
- 8门核心课程，共计32学分
先决条件课程（8学分）*
概率与统计I(3学分)
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BUAD 502B R编程(1学分)
BUAD 502C Python编程(1学分)
BUAD 502D Linear Algebra for Business Analytics(3学分)
程序预先课程（0学分）
Excel新兵训练营(0学分)
MSBA核心课程(32学分)
Buad 5112通过业务分析竞争（4学分）
Buad 5052决策建模（4学分）
数据库管理和可视化(4学分)
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BUAD 5122 Machine Learning I(4学分)
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BUAD 5132 Machine Learning II(4学分)
优化与启发式(4学分)
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人工智能(4学分)
BUAD 5762 Business Analytics Capstone项目(4学分)
*注意：Buad 502a，502b，502c和502d是该计划其余部分的先决条件。学生可以通过其他来源的课程来满足这些先决条件，如果他们希望这样做，他们应该在入场和船上过程中查询他们的资格。
在线MSBA的工作场所值
今天的企业领导者越来越需要找到懂数据科学、有应用数据科学关键业务经验的合格员工。那些能够满足这一需求的人必须熟悉非结构化数据转储、机器学习、数据可视化和当前的分析工具，但他们还必须能够解释通过这些手段获得的信息，并有效地沟通其对组织的最低限度的影响。
通过编织我们的课程的四个关键支柱的商业敏锐，数学建模，计算技术以及与我们在线MSBA课程的影响沟通，我们将业务专业知识的基本要素与强大的数据科学产品组合融合。结果是一种具有现实世界适用性的动态程序，可确保我们的学生毕业，以彻底了解如何有效地应用调查结果，并以简洁的，连贯的方式传达他们的见解。
我们的学生说是什么
让我回到学校的是职业上不断变化的环境。我不想被归类于计算机科学或统计学，严格地说，这两者之一，我也不觉得MBA的一般方法适合我。我喜欢这两者的交集，这也正是我从事商业分析的原因。有很多可能性。
重新定义底线
重新定义底线
2.35万
数据科学和分析职位发表于2015年1
＃1在美国最好的工作
数据科学家2
110,000美元
数据科学家基本工资的中位数2
27％
需要硕士学位的数据科学职位所占比例3.
2.7万
预计2020年预期的招聘人员为美国数据专业人员4
符合我们的第一个在线MSBA Cohort
William & Mary的在线MSBA项目在2018年春季迎来了第一批学生，我们很快发现，我们的学生人口结构反映了技术、数据分析和编程领域普遍存在的个人和职业多样性。虽然我们现有的学生中有一些具有高度的技术背景，但也有一些来自金融、教育甚至军事领域。他们代表了不同的社会文化背景，并居住在全国各地的地理位置。这说明，我们的项目已经设法满足了每一个有动力的人，他们发现它能够帮助他们推进他们的技术和管理发展。
看看我们的人口统计数据，考虑一下你不仅可以从我们的在线mba课程和教师那里，还可以从如此多样化的同龄人那里学到什么。
对我们的在线MSBA不感兴趣?查看我们所有的程序选项．
更仔细地观察队列1
- 30%的美国少数民族
- 15% w m校友
- 5平均工作经验
- 3.3平均本科GPA（4.0级）
- 62％年龄26-45岁
- 15％的教育服务工作
- 15%的人在金融服务业工作
- 15%从事技术工作
注:统计数据是基于自2018年春季班收集的W&M在线MSBA学生个人资料的累积自我报告数据。
您在线MSBA中获取哪些技能？
- 使用SQL查询关系数据库
- 执行提取、转换、加载(ETL)过程
- 构建数据仓库
- 使用数据整理技术为分析准备数据
- 使用Hadoop，Amazon Web服务和NoSQL等服务管理数据
- 使用Tableau创建数据可视化和仪表板
- 表演描述性，预测和规定的分析
- 运用回归、逻辑回归、时间序列分析、贝叶斯方法等基本方法。
- 部署大量的机器学习和人工智能技术
- 构建和执行规定性优化模型
- 用统计软件分析数据，包括r
- 用Python和R编写计算机程序
- 在Python中设计、编程和实现启发式算法
- 进行仿真分析
- 从分析中提炼战略洞察力，并有说服力地传达它
对我们的在线计划感兴趣吗？
优先级应用程序的最后期限
申请的最后期限
下一个开始
1.2018年8月22日从burning-glass.com/infographic-data-science-jobs-by-the-numbers/获取
2.2018年8月22日从glassdoor.com/List/Best-Jobs-in-America-LST_KQ0,20.htm获取
3.2018年8月22日从pwc.com/us/en/library/data-science-and-analytics.html获取
4.从Forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/05/13/ibm-predicts-demand-for-data-scientss-ys-will-soar-28-by--