Přečtěte si oficiální popis

Pochopte fungování své organizace a jejího prostředí, abyste byli schopni nastavit řídicí panely, které je budou sledovat, av iterační logice se přizpůsobovat a přizpůsobovat pomocí nejlepších nástrojů výpočetní.

Cílem tohoto MBA je vyškolení opravdových přispěvatelů k řízení a rozvoji činnosti své organizace.

Cíle školení - rok 1

Od rozhodnutí k akci, jak připravit vaši organizaci k reakci. Palubní deska je špičkou ledovce. Je společnost připravena reagovat? Když vypne poplašný poplach, každý ví, co má dělat. Kolik organizací ví, jak reagovat na vývoj klíčového ukazatele.

  • Vytvoření řídicího panelu. Naučte se definovat a sestavit ukazatel. Ujistěte se, že to, co měříte, umožňuje sledování a kontrolu činnosti.
  • Vytvořte rozšířený řídicí panel. Získejte přehled o datovém řetězci: interní pro společnost, externí s dodavateli nebo kontextuální a environmentální.
  • Porozumět otázkám řízení: od analýzy struktury nákladů až po analýzu struktury příjmů. Analyzujte minulost pro lepší kontrolu budoucnosti.
  • Jak zvládnout prostředí, které se stále vyvíjí rychleji a složitěji; propojeny. Naučte se přejít z "klasického" účetnictví na multidimenzionální nebo účtování událostí.
  • Zvládněte kancelářské nástroje (ne úplné): Word, PowerPoint, Excel, Access. Srovnání s kancelářskými suity.
  • Připravte M2 se zasíláním do programování: Makro-příkazy, SQL, Python, R, Javascript, HTML / CSS, XML

Tréninkové cíle - rok 2

  • Pochopte, jak je řetězec zpracovávaných dat rozkládán, od vytvoření prostřednictvím činnosti jednotlivce nebo objektu až po jeho využívání pomocí vysokofrekvenčních a objemových zdrojů.
  • Pochopte, jak využívat data . Malý, aby získal kontrolu ... Až do velké s neuronovou sítí.
  • Jak učit stroj a učit se umělé inteligenci , kognitivní služby a další algoritmy.
  • Pochopte strategické otázky Kde a jak ukládat a zpracovávat data v kontextu zvýšeného konkurenčního tlaku.
  • Počínaje kancelářskými nástroji, které budou muset být zvládnuty, se výuka postupně rozšiřuje pomocí "serveru" a nástrojů pro spolupráci .
  • Získejte master of office tools (neúplný): Excel, Access, MS SQL, Pivot Power, Power BI, Tableau, Hadoop, Jira, Pondělí, Dataiku, Cuda, SQL, Python, R, Javascript, HTML / CSS

program

Anée 1

management

  • strategie
  • účetnictví
  • Řízení řízení
  • audit
  • Finanční analýza
  • Hlášení: ze skóre na BSC (Balanced Score Card)
  • Teorie organizací
  • Rozhodování
  • Paradigm udržitelnosti

Vědecké a technické

  • Matematika: Popisná statistika
  • Analýza dat z průzkumu prováděného studenty (segmentace, typologie apod.)
  • Nástroje pro kancelář: Zpracování textu, Prezentace, Tabulka, Databáze.
  • Nástroje spolupráce
  • Webové zahájení (HTML, CSS
  • XML
  • Prediktivní simulační nástroj s řešitelem, graf pro rozšířené rozhodování s partnery (dodavatelé, subdodavatelé atd.)

Získané dovednosti

Používejte základní funkce kancelářských nástrojů

  • Zpracování textu se styly, šablony a režimem plánování
  • Prezentační nástroj
  • tabulkový procesor
  • Databáze.

Používejte pokročilé funkce kancelářských nástrojů

  • Konsolidace, abakus a řešitel. Simulační nástroj
  • Vytvořte multidisciplinární řídicí panel
  • Ovládněte nástroje
  • Vyrobte nástroje pro statistické zpracování
  • Vytvořte kontingenční tabulku
  • Proveďte on-line průzkum designu dotazníku k využití shromážděných dat
  • Naučte se žonglovat mezi obecným účetnictvím a řízením řízení

Anée 2

Semestr 1

zpracování dat

  • Obchodní inteligence od malých po velké
  • IOT
  • Programování html css Javascript SQL
  • Python Statistický jazyk

management

  • Angličtina: digitální praxe / ústní
  • Vytváření hodnot
  • crowdfunding
  • Digitální a spolupracující ekonomika - INNO a přestávky
  • EnVie: výzvy světa # permaconnected
  • Písemné / ústní vyjádření
  • Financování digitální ekonomiky
  • integrace

vědecký

  • Popisná a inferenční statistika

Semestr 2

zpracování dat

  • Hadoop
  • Statistický jazyk
  • Modelování (UML / BPML)
  • Javascript po semestru 1
  • Strojové učení
  • Řízení projektů

management

  • Datový zákon
  • Přehled ekonomické inteligence
  • Ekonomika informačních technologií (Olivier Williamson Shapiro Varian Volle)
  • Veřejné mluvení
  • CSR
  • Počítačová bezpečnost
  • Obchodní angličtina

vědecký

  • Popisná a inferenční statistika

paměť promoce

  • Výběr předmětu souvisejícího s vaším profesionálním projektem

Metodologie a pedagogický přístup

Pedagogický přístup je založen na čtyřech základních pilířích: učení, porozumění, zvládnutí a vyvíjení.

  • Naučte se základy pro zajištění dobrého porozumění.
  • Pochopte, že máte kontrolu.
  • Magistr, aby se mohl vyvíjet.

Proces spojuje získávání technických znalostí, managementu a podnikání na hranicích světů, které se někdy potýkají s porozuměním.

Na úrovni nástrojů je přístup agnostický. Nesoustředí se na jeden, ale snaží se zdůraznit, co je společné všem nástrojům, a zdůrazňuje výhody a nevýhody každého z nich.

Tato metodika použitá v M1 i M2 vám umožní úspěšně zvládnout výzvy velkých (a malých) dat jakéhokoli typu organizace

Kurz mimo aktivity: Individuální práce

ohodnocení

  • Specifická hodnocení podle kurzů
  • Průřezové praktické případy
  • Vážné hry
  • hackathon

příležitosti

Školení nabízí příležitosti v několika klíčových sektorech, které se v rámci společnosti považují za vzájemně funkční. Konkrétněji je cílem umožnit budoucím absolventům překládat funkční a obchodní potřeby do technických složek a předem navrhnout komponenty, které mohou vytvářet hodnotu a dobývat nové trhy. Cílem je automatizovat sběr dat, analyzovat a strukturovat data a získávat užitečné informace v reálném čase a ve správný čas a přeměnit je na přidanou hodnotu.

Snadnou statistikou, databází budoucí absolvent bude schopen okamžitě vizualizovat prvky, které mají být využívány, aby byly více fázové s potřebami společnosti 2.0, budou schopny pilotovat a provádět složité projekty Prostředí Big Data, které sdružuje odborníky z různých oborů.

  • Odpovědný za odborné studie hlavního typu důstojníka , který je srdcem nové digitální ekonomiky, se zabývá problematikou velkých podniků souvisejících s daty: marketing, pojistná matematika a finance.
  • Široká škála profesí pověřených studiem jak v soukromých společnostech (malých a středních a velkých společnostech), tak i ve veřejných společnostech,
  • Sektory s více činnostmi: bankovnictví, pojišťovnictví, studie a poradenství, telekomunikace, distribuce, automobil, atd.

přijímací

Požadavky na přijetí - rok 1

studenti

  • Post Bac 3 v obchodní škole, IEP, IAE, strojírenské školy a digitální kurzy
  • Ověřené zkušenosti: BAC 2 6-9 let

Soubor vstupních pohovorů

Požadavky na přijetí - rok 2

studenti

  • Post Bac 4 v obchodní škole, IEP, IAE, strojírenské školy a digitální kurzy
  • Ověřené zkušenosti - proces VAPP

Soubor vstupních pohovorů

Program se vyučuje na:
Francouzština

Zobraz 11 více kurzů z ESLSCA Business School »

Poslední aktualizace March 1, 2019
This course is Campus based
Start Date
Říj. 2019
Duration
2 let
Kombinované
Denní studium
Price
12,000 EUR
za rok
Deadline
Podle místa
Podle data
Start Date
Říj. 2019
End Date
Termín odevzdání přihlášek

Říj. 2019

Location
Termín odevzdání přihlášek
End Date