EADA Business School, Executive Education

Online Master στη Διαχείριση Analytics, Μεγάλα Δεδομένα και Τεχνητή Νοημοσύνη

Αυτό το μεταπτυχιακό πρόγραμμα έχει σχεδιαστεί για ηγέτες και επαγγελματίες που επιθυμούν να ηγηθούν στρατηγικών έργων ψηφιακού μετασχηματισμού εντός των οργανισμών τους. Είναι επίσης ιδανικό για ειδικούς δεδομένων και τεχνολογίας που ενδιαφέρονται να εμβαθύνουν στην ανάλυση, τη μηχανική μάθηση και την τεχνητή νοημοσύνη, καθώς και για στελέχη και διευθυντές που επιδιώκουν να ευθυγραμμίσουν τα δεδομένα και την τεχνολογία με τους στρατηγικούς στόχους των εταιρειών τους.

Επαγγελματίες σε λειτουργικούς τομείς όπως το μάρκετινγκ, οι λειτουργίες, το ανθρώπινο δυναμικό ή τα χρηματοοικονομικά, που επιθυμούν να εφαρμόσουν αναλυτικά στοιχεία στους τομείς τους, και άτομα με προηγούμενη εμπειρία σε τομείς διοίκησης ή τεχνικούς, που επιθυμούν να βελτιώσουν τις ηγετικές τους δεξιότητες και τη λήψη αποφάσεων με βάση δεδομένα.

Μπλοκ 1: Στρατηγική Ανάλυσης

Στόχος: Η ευθυγράμμιση της ανάλυσης με την οργανωτική στρατηγική και η δημιουργία αναλυτικής αξίας που υποστηρίζει τους επιχειρηματικούς στόχους.

• Εξετάστε τις επιχειρηματικές διαδικασίες για να εντοπίσετε τις αναλυτικές ανάγκες και τη συνεισφορά αξίας.
• Αναλύστε το κόστος/όφελος των αναλυτικών στοιχείων σε όλες τις βασικές λειτουργίες.
• Σχεδιάστε και ιεραρχήστε αναλυτικές πρωτοβουλίες που συνδέονται με στρατηγικούς στόχους.
• Παραδείγματα πλαισίων ενσωμάτωσης επιχειρηματικών μοντέλων και στρατηγικής ανάλυσης.

Μπλοκ 2: Απόκτηση, Διαχείριση και Διακυβέρνηση Δεδομένων

Στόχος: Η κατανόηση των προκλήσεων της απόκτησης δεδομένων υψηλής ποιότητας και της δημιουργίας δομών διακυβέρνησης που διασφαλίζουν την αξιοπιστία και τη χρηστικότητα των δεδομένων.

• Τύποι δεδομένων και πηγές για την απόκτηση.
• Εξαγωγή, αξιολόγηση ποιότητας και προεπεξεργασία δεδομένων.
• Σχεδιασμός και εφαρμογή μιας στρατηγικής οργανωτικών δεδομένων.
• Σύσταση γραφείων δεδομένων και επιτροπών διακυβέρνησης.

Μπλοκ 3: Ψηφιακή Ανάλυση

Στόχος: Κατανόηση και εφαρμογή βασικών τεχνικών ψηφιακής ανάλυσης, συμπεριλαμβανομένης της δομής των κοινωνικών δικτύων και της αξιολόγησης της ψηφιακής απόδοσης.

• Βασικά εργαλεία ψηφιακής ανάλυσης όπως η Google και η Meta analytics.
• Δομική ανάλυση κοινωνικών δικτύων (SNA).
• Ερμηνεία δεδομένων για τον καθορισμό εξειδικευμένων τομέων της αγοράς και στρατηγικών αποφάσεων.
• Δημιουργία αποτελεσματικών dashboards για τη σύνδεση οργανικών δεδομένων με ενέργειες ψηφιακού μάρκετινγκ.

Μπλοκ 4: Κύρια Αναλυτικά Στοιχεία

Στόχος: Ανάπτυξη αναλυτικής συλλογιστικής και εφαρμογή στατιστικών μεθόδων και βασικών προγνωστικών προσεγγίσεων σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

• Ανάπτυξη αναλυτικής συλλογιστικής για την επίλυση προβλημάτων.
• Εφαρμογή περιγραφικής και επαγωγικής στατιστικής.
• Επιλογή κατάλληλων προγνωστικών μοντέλων με βάση τις επιχειρηματικές ανάγκες.

Ενότητα 5: Τεχνητή Νοημοσύνη

Στόχος: Η κατανόηση και η πρακτική εφαρμογή βασικών τεχνικών Τεχνητής Νοημοσύνης σε πλαίσια ανάλυσης.

• Τεχνικές για εποπτευόμενη και μη εποπτευόμενη μάθηση.
• Επισκόπηση μεθόδων και μοντέλων μηχανικής μάθησης.
• Εφαρμογή λειτουργικής γνώσης Τεχνητής Νοημοσύνης σε πραγματικά επιχειρηματικά σενάρια.

Μπλοκ 6: Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη

Στόχος: Να καθοδηγήσει τον σχεδιασμό, την εκτέλεση και την αξιολόγηση έργων παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της μέτρησης της απόδοσης επένδυσης (ROI).

• Βασικές έννοιες και μοντέλα όπως GAN και αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών (π.χ., GPT, BERT).
• Διαχείριση ομάδων και προφίλ που απαιτούνται για την εκτέλεση έργων Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Αντιμετώπιση της ηθικής στην παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένων των προκαταλήψεων, της ιδιωτικότητας, της διαφάνειας και της δικαιοσύνης.

Μπλοκ 7: Διαχείριση Έργου Αναλυτικής

Στόχος: Να γνωρίζετε πώς να κατευθύνετε και να διαχειρίζεστε έργα ανάλυσης και να εκτιμάτε το κόστος και τον οργανωτικό αντίκτυπό τους.

• Τεχνικές ευέλικτης διαχείρισης έργων.
• Οικονομική αποτίμηση έργων ανάλυσης.

Ενότητα 8: Εφαρμογή σε Επιχειρηματικούς Τομείς

Στόχος: Η αποτελεσματική εφαρμογή της ανάλυσης σε βασικούς λειτουργικούς τομείς όπως το μάρκετινγκ, οι λειτουργίες και τα χρηματοοικονομικά.

• Αναλυτικά στοιχεία για τη λήψη αποφάσεων μάρκετινγκ.
• Αναλυτικά στοιχεία για τη διαχείριση λειτουργιών.
• Αναλυτικά στοιχεία για την οικονομική απόδοση.

Μπλοκ 9: Νέες Δεξιότητες

Στόχος: Ανάπτυξη προηγμένων ικανοτήτων στη λήψη αποφάσεων, την οπτικοποίηση δεδομένων και την ηγεσία σε περιβάλλοντα που βασίζονται σε δεδομένα.

• Λήψη αποφάσεων και γνωστικές προκαταλήψεις.
• Αξιολόγηση αποδεικτικών στοιχείων στην υποστήριξη αποφάσεων.
• Βέλτιστες πρακτικές οπτικοποίησης δεδομένων.
• Ηγεσία ομάδων αναλυτών με υψηλά προσόντα.

Τελικό Έργο

Στόχος: Να μεταφερθεί η μάθηση σε ένα πραγματικό επιχειρηματικό πλαίσιο, επιλύοντας μια πρόκληση οργανωτικής ανάλυσης και τεχνητής νοημοσύνης με μετρήσιμο αντίκτυπο.

• Προσδιορισμός επιχειρηματικών αναγκών που απαιτούν αναλύσεις και λύσεις Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Ανάπτυξη στρατηγικού σχεδίου ανάλυσης.
• Εφαρμογή εργαλείων και μεθόδων που αποκτήθηκαν καθ' όλη τη διάρκεια του προγράμματος.
• Παρουσίαση και υπεράσπιση της λύσης σε ακαδημαϊκή επιτροπή.

• Οι απόφοιτοι θα είναι σε θέση να συλλέγουν, να προετοιμάζουν και να διαχειρίζονται δεδομένα υψηλής ποιότητας για την υποστήριξη της λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Θα σχεδιάσουν και θα εφαρμόσουν αναλυτικά στοιχεία, μηχανική μάθηση και μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για την επίλυση πραγματικών επιχειρηματικών προκλήσεων.
• Οι συμμετέχοντες θα μετατρέψουν τα αναλυτικά αποτελέσματα σε σαφείς γνώσεις που θα καθοδηγήσουν τη λήψη στρατηγικών και επιχειρησιακών αποφάσεων.
• Θα κατανοήσουν πώς να ενσωματώνουν την ανάλυση σε διαφορετικούς επιχειρηματικούς τομείς, όπως το μάρκετινγκ, τα χρηματοοικονομικά και οι λειτουργίες.
• Οι απόφοιτοι θα αναπτύξουν ηγετικές και επικοινωνιακές δεξιότητες για τη διαχείριση έργων που βασίζονται σε δεδομένα και διεπιστημονικών ομάδων.
• Θα εφαρμόζουν πρότυπα δεοντολογίας και διακυβέρνησης για να διασφαλίσουν την υπεύθυνη και συμμορφούμενη χρήση των δεδομένων και των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.

Οι απόφοιτοι του Online Master στην Επιχειρηματική Αναλυτική και την Τεχνητή Νοημοσύνη θα είναι προετοιμασμένοι να αναλάβουν αναλυτικούς και στρατηγικούς ρόλους σε διαφορετικούς επιχειρηματικούς τομείς, βοηθώντας τους οργανισμούς να λαμβάνουν αποφάσεις που βασίζονται σε δεδομένα και να ηγούνται του ψηφιακού μετασχηματισμού.

Οι πιθανές διαδρομές σταδιοδρομίας περιλαμβάνουν:

• Αναλυτής Επιχειρήσεων
• Αναλυτής δεδομένων
• Ειδικός Μηχανικής Μάθησης
• Αναλυτής Επιχειρηματικής Ευφυΐας
• AI Project Manager
• Σύμβουλος δεδομένων
• Ειδικός Διακυβέρνησης Δεδομένων
• Διαχειριστής ψηφιακών μετασχηματισμών
• Ειδικός Μάρκετινγκ & Αναλυτικής Πελατών
• Αναλυτής Λειτουργιών & Εφοδιαστικής Αλυσίδας