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MSc Business Analytics
商科
商業(yè)分析
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項目簡介
專業(yè)方向
商業(yè)分析
入學時間
9月
項目時長
1年
項目學費
42500英鎊/年
面試形式
機面(kira)
項目官網(wǎng)
https://www.imperial.ac.uk/study/courses/postgraduate-taught/business-analytics/
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培養(yǎng)目標
<p>帝國理工學院商業(yè)分析理學碩士項目將幫助學生理解困擾企業(yè)的大數(shù)據(jù)問題,探究其背景脈絡、重要性、相關性以及應對策略。</p><br /> <p>通過帝國理工學院商業(yè)分析理學碩士項目的學習,應屆畢業(yè)生和在職往屆畢業(yè)生可以掌握企業(yè)所面臨的大數(shù)據(jù)問題的背景、重要性和相關性,并且能夠運用統(tǒng)計學、運籌學、機器學習技術(shù)解決相應問題。</p><br /> <p>帝國理工學院商業(yè)分析理學碩士項目融合了學術(shù)嚴謹性與現(xiàn)實針對性,有著一流的師資力量和在前沿領域研究的從業(yè)人員,學生可以在專業(yè)人士的指導下學習如何運用最新的學術(shù)思想、分析工具、計算工具制定商業(yè)決策。帝國理工學院商業(yè)分析理學碩士項目注重課堂教學、實踐課程、數(shù)據(jù)分析培訓、商業(yè)智能工具以及外界專家主持的定期研討會之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。</p><br /> <p>帝國理工學院在數(shù)據(jù)研究和分析領域位居世界領先地位,帝國理工學院商學院也是畢馬威會計事務所高級商業(yè)分析中心的基地。</p>
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申請要求
具有一等或2:1學位,需要定量學科背景,例如數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學、工程學、物理學、數(shù)量經(jīng)濟學學位<br> 定量經(jīng)驗通常應該包括高級微積分、概率、統(tǒng)計和線性代數(shù)等主題<br> 需要完成在線數(shù)學測試以確定申請者是否適合申請該課程<br> 編程語言(SQL, R, Python)的使用經(jīng)驗或申請者對編碼、編程的興趣將有助于申請<br> 不要求GMAT,但均衡的GMAT成績將有助于申請,GMAT百分位排名至少需要達到55%,如果參加了GMAT Exam (10th Edition)成績需要至少達到600(當前平均分為666)<br> 具備GRE成績(定量部分159分+)也將有助于申請,強烈建議定量背景較弱的申請者提交GMAT或GRE<br> 工作經(jīng)驗不是必需的,通常要求申請者具備不超過3年的工作經(jīng)驗,超過3年將根據(jù)具體情況予以考慮<br> 需要有一個經(jīng)過充分研究的職業(yè)規(guī)劃,包含明確的短期和長期目標
GPA要求
重新選擇本科院校
該學校針對內(nèi)地院校有專屬的GPA分數(shù)要求,帝國理工學院僅接受“211院校”申請,對不同學院及專業(yè)設置不同的申請要求。
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總分要求
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申請時間

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國際生
提前批次
:是在常規(guī)申請批次之前開放的申請批次。提前批未被錄取依舊可以走常規(guī)批次申請
進行中
:{{ per_time.children[per_time.active_tab_idx].endInfo }}
on hold
:申請量過大,相應的申請有延遲或者無法拿到offer的風險。
國際生
:本條是指國際生截止日期
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顧問解析
<p>帝國理工學院商學院獲得了AMBA,AACSB,EQUIS 三重認證,也是畢馬威會計事務所高級商業(yè)分析中心的基地。在2022QS全球商科碩士排名中,帝國理工學院的商業(yè)分析碩士專業(yè)排名全英第一,全球第五。</p> <p><b>就業(yè)服務</b>:就業(yè)支持非常豐富。包括一對一的專家咨詢,幫助你修改簡歷、模擬面試等。一系列線上的跟就業(yè)指導相關的課程學生也可觀看。同時還有專門的workshop幫助學生,指導學生準備簡歷、cover letter、申請表等,并且鍛煉你的面試能力。此外,雇主關系團隊幫助學生與意向企業(yè)建立良好關系。合作企業(yè)有亞馬遜、蘋果、摩根士丹利、戴森、麥肯錫等等。畢業(yè)生有在德勤、摩根士丹利、畢馬威、聯(lián)合國等工作。</p> <p><b>招生特點</b>:申請者至少取得2:1 學位,并且要有較好的數(shù)理能力。該項目有在線定量測試,測試內(nèi)容包括線性代數(shù)、統(tǒng)計學、多元微積分和計算機科學。同時也有面試。此外,雖然項目不強制要求G,但是高分G可以體現(xiàn)申請者的數(shù)量能力。21fall項目85人,亞太地區(qū)59%。22%是商業(yè)管理背景,19%數(shù)學背景,18%工程技術(shù)背景,18%金融會計背景,14%經(jīng)濟背景,6%計算機背景,3%理科醫(yī)學背景。</p>
課程設置

在項目開始之前,學生需要完成一些在線預學習的課程,涵蓋數(shù)學、職業(yè)規(guī)劃、學術(shù)誠信等相關內(nèi)容,是為了幫助學生獲取項目涵蓋的領域的入門知識。核心模塊主要是涵蓋編程和統(tǒng)計分析基礎,選修模塊是在不同領域深入比如涉及物流與供應鏈分析、零售與市場分析或技術(shù)上繼續(xù)進階,比如涉及高級機器學習等。在項目中,學生還需要完成商業(yè)分析報告或者個人研究報告。

商业分析
Analytics in Business
数据结构与算法
Data Structures and Algorithms
数据库技术基础
Fundamentals of Database Technologies
机器学习
Machine Learning
数理统计分析基础
Maths and Statistics Foundations for Analysis
网络分析
Network Analytics
优化和决策模型
Optimisation and Decision Models
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