契合时代发展,培养应用人才 | UEM 新增人工智能和商业分析硕士

契合时代发展,培养应用人才 | UEM 新增人工智能和商业分析硕士

2024 / 07 / 19
在时代高速发展迭代的背景下,人才、技术始终是企业发展的核心竞争力。马德里欧洲大学顺应时代发展,立足社会实际需求,推出人工智能商业分析两个全新的硕士专业,培养技能应用型人才。马德里欧洲大学线上硕士课程采用100%在线模式,学生不用出国,可随时随地随心学习,所有授课视频均配有中文字幕,并为中国学生提供中文学习资料,轻松解决语言隔阂问题。除此之外,每门课都会有专门的中文助教,为大家进行线上答疑辅导,帮助学生们解决学习中遇到的难题。最快一年时间就能毕业,拿到和线下一样的毕业证书。

人工智能硕士
人工智能硕士是未来的商业发展重要趋势之一,根据互联网中心(IDC)最新数据显示,各国对人工智能的投入预计到2027年将飙升至4,236亿美元。在技术发展和产业升级的大环境下,人工智能将会无可避免被应用于各行各业,融入企业的产品、服务和商业模式中去,成为推动企业转型升级,实现跨越式发展的重要力量。马德里欧洲大学人工智能硕士课程将带领学生深入理解人工智能的基本原理和实际应用,获取实践技能和知识,帮助学生做好充足准备,在人工智能领域迎接挑战、抓住机遇。人工智能不一定取代人,但能够熟练掌握AI的人必将取代不能运用它的人。

人工智能硕士课程介绍

该专业共设置7个学习模块,每个模块将会花费七周左右的时间进行学习。

一、机器学习

该模块探讨了机器学习基础和高级原理,在学生理解机器学习概念的基础上,掌握机器学习模型质量的数据预处理技术,区分监督学习、无监督学习和强化学习,对机器学习模型的有效性进行高级评估。

二、计算机视觉

该模块涵盖从图像获取到当前热门话题(如生成式人工智能)的计算机视觉领域的基础知识,诸如PyTorch的标准开发框架,我们将看到理论通过代码转化为实践。

三、决策支持与专家系统

学习如何使用各种人工智能工具和技术来设计、开发和部署决策支持和专家系统,探索如何将系统整合到现有决策的过程,评估其有效性和效率。

四、自然语言处理

深入学习语言学、人工智能和计算机科学这些交叉领域,学习机器如何有效理解、解释和生成人类语言,从理解文档和对话到生成文本和自动翻译。

五、无人驾驶系统

学习无人系统在人工智能下的广泛领域应用,如无人系统设计与运行的基本原理,包括无人飞行器和远程控制操作系统技术。学完课程后,学生将具备在各种环境和应用中理解、设计、开发和操作无人系统所需技能和知识。

六、优化和部署可扩展的人工智能系统

通过理论和实际的结合,学生将学习设计可扩展的架构、优化AI模型性能,以及在生产环境中有效的部署系统,以满足动态和高负载环境中商业应用的需求。

七、生成式人工智能

了解生成式人工智能的基本原理,分析生成式人工智能在图像、文本、音乐和视频的生成,在创意内容和数字艺术创作等领域的实际应用,学习使用流行的深度学习工具和库,设计、训练和评估生成模型,如 TensorFlow 和 PyTorch,深入学习生成式人工智能的高级技术。

就业前景

如近几年来人工智能已经不知不觉渗透到各行各业中,从Chatgpt到无人操作系统,人工智能将会与我们的日程生活息息相关。

大量与人工智能相关的工作岗位应运而生。学习人工智能课程后,可以担任首席技术官、人工智能工程师、AI产品经理、机器人工程师等等,在职位和薪酬上普遍能得到较大提升。

商业分析硕士
根据最互联网数据中心(IDC)的数据和《2022年全球商业分析行业报告》显示,2020年大数据和商业分析市场的价值为1,980.8亿美元。预计到2030年,这个数字将飙升至6,841.2亿美元。社会对数据驱动决策和高效商业运作有着巨大需求,各行各业都急缺能够通过分析数据做出决策,并推动业务增长的人才。马德里欧洲大学商业分析硕士课程旨在为中国市场培养具有高级数据、商业分析实践技能的学生,扩展他们在商业分析中的技术视野,使他们能够跟上技术进步,避免在自身的领域落后,同时将商业分析技术应用于制造、零售、金融等多个行业的现实场景,发展问题解决的技能和转型行业的技术能力。

用一年时间,和马德里欧洲大学一起解剖商业远见的来源和组成,突破专业的瓶颈,看见个人生活和职业的新蓝海,摆脱无效内卷。

商业分析硕士课程介绍

该专业共设置7个学习模块,每个模块将会花费七周左右的时间进行学习。

一、商业分析工具

学习R语言基础,数据结构,Dplyr和ggplot包,Python语言基础,Numpy和Pandas库,了解编程基础和相关数据库。

二、数据库分析与设计

通过学习SQL基础、聚合函数、 DB-SQL连接、新数据模型架构简介、分布式NoSQL数据库和CAP定理、文档型数据库,适应多种编程语言来分析、组织和解释数据集。

三、数据探索及可视化

掌握数据分析基础、数据摄取和准备,描述性和探索性分析,以及数据可视化工具,使用数据可视化和业务数据分析工具设计业务流程。

四、运营分析

深入学习工业4.0特性、制造过程、容量规划与过程分析、库存管理、企业客户关系管理(CRM)及策略、商业智能。

五、供应链分析

探索工业4.0的特点、制造流程、商业客户关系管理(CRM)、物流领域的数字化转型,以及供应链4.0。

六、消费者与数字化市场分析

熟悉网页分析、搜索引擎优化(SEO)分析、社交网络作为信息来源,以及支付方式。

七、收入管理、定价与金融工程

学习价格分析、收益管理、财务数据分析以及财务指标仪表板。

就业前景

大数据时代,各行各业都在和数据打交道,都希望寻找可以玩转数据的人才。2023年市场调研中,商业分析专业的潜在学生多达135万人,市场需求远大于当前的专业人才供应,毕业后可担任首席数据官(CDO)、商业分析师、数字化转型专家、产品经理、数字业务和战略顾问等多个职位,就业范围涉及金融、互联网、医疗、制造、保险、能源等多个行业。

马德里欧洲大学与CinLearn职学

CinLearn是一家一站式全球在线学位教育赋能的线上学位供应商,2020年时,成为美国高校和西班牙马德里欧洲大学全权授权的全球合作伙伴,负责在大众化区进行在线教育品牌的推广和宣传,帮助学生进行申请、注册和相关学生服务,为学生提供申请到毕业完整的在线留学学习体验。

CinLearn秉持着终身学习的理念,希望通过全新的方式去释放全球优质教育资源,帮助学习者实现自我提升。目前社会已经进入全面信息化时代,社会缺乏高能力的复合型人才。在职人士需要实现个人提升,却又困于学习成本太高,线上教育弥补了传统教育的限制,以实践为导向的教育目标受到在职人士的普遍欢迎,这也会在将来成为在职人士学习的最佳选择。

 

编辑 | Catherine Ge

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