MBA i datavetenskap, maskininlärning och AI

MBA i datavetenskap, maskininlärning och AI

Data Science, Machine Learning & AI har dykt upp som de snabbast växande karriärområdena under det senaste decenniet. Oavsett branschens natur har datavetenskapen odlat helt okonventionella sätt att se på och arbeta med data som styrs av vanliga statistiska och matematiska principer. Vad som är fascinerande är de djupa insikter vi får med detta - "Data är det nya bränslet" - som allmänt känt.

Datavetenskap och maskininlärning är modeorden som går hand i hand. Detta enastående MBA-program är en blandning av datavetenskap och maskininlärning för att möjliggöra studenters affärsbeslut och analyser. MBA är ett upplevelserikt examensprogram som fokuserar på att förvandla dig till en praktisk kompetensdriven, strategisk Data Science Manager i dagens datadrivna ekonomi.

Denna MBA i datavetenskap, maskininlärning och AI ger en fördel för alla professionella genom att utrusta dem med bättre beslutsfattande färdigheter, informera dem om holistiska ledningsområden så att de kan vara en chef på högsta nivå.

Datauppsättningar som används för undervisning kommer att vara riktiga data baserade på olika branscher som bioteknik, energi, finansiella tjänster, spel, gästfrihet, regering, tillverkning, läkemedel, telekom, resor och turism, etc. Capstone-projektet låter dig arbeta med verkliga affärsproblem . Detta gör dig anställningsbar i nästan alla branscher och alla vertikaler.

Efter avslutat program kommer studenterna att kunna:

• Utveckla en djup förståelse av datavetenskapliga koncept och maskininlärningsalgoritmer och hur de tillämpas tillsammans
• Förstå affärsproblem och utveckla ett tillvägagångssätt för att lösa dem genom DS/ML-principer
• Bygg ett tillvägagångssätt för att intelligent studera och skumma data för att på lämpligt sätt avgränsa ML-algoritmer, som ger en hållbar lösning
• Bygg de positiva perspektiven och färdigheterna som skapar produktiva chefsledare och affärsnätverk för att skapa team i världsklass
• Var skicklig i användningen av verktyg/tekniker som är vanliga inom datavetenskapsindustrin