Memahami fungsi organisasinya dan lingkungannya untuk dapat mengatur dasbor untuk mengikutinya dan, dalam logika berulang, untuk menyesuaikan dan beradaptasi, menggunakan alat terbaik komputer.

Tujuan dari MBA ini adalah untuk melatih kontributor sejati untuk kontrol dan pengembangan aktivitas organisasinya.

Tujuan Pelatihan - Tahun 1

Dari keputusan ke tindakan, bagaimana mempersiapkan organisasi Anda untuk bereaksi. Dasbor adalah ujung gunung es. Apakah perusahaan siap bereaksi? Ketika alarm kebakaran berbunyi, semua orang tahu apa yang harus dilakukan. Berapa banyak organisasi yang tahu bagaimana bereaksi terhadap evolusi indikator utama.

  • Bangun dashboard. Belajarlah mendefinisikan dan membangun indikator. Pastikan apa yang Anda ukur memungkinkan untuk memantau dan mengontrol aktivitas.
  • Bangun dashboard yang diperluas. Memiliki ikhtisar rantai data: internal ke perusahaan, eksternal dengan mereka dari pemasok atau mereka yang kontekstual dan lingkungan.
  • Memahami masalah manajemen: dari analisis struktur biaya hingga analisis struktur pendapatan. Analisis masa lalu untuk lebih mengontrol masa depan.
  • Cara menguasai lingkungan yang selalu berkembang lebih cepat dan lebih kompleks; saling berhubungan. Belajarlah untuk beralih dari akuntansi "klasik" ke akuntansi multidimensi atau peristiwa.
  • Kuasai alat kantor (tidak lengkap): Word, PowerPoint, Excel, Access. Perbandingan dengan suite kantor.
  • Mempersiapkan M2 dengan inisiasi ke pemrograman: Perintah makro, SQL, Python, R, Javascript, HTML / CSS, XML

Tujuan Pelatihan - Tahun 2

  • Memahami bagaimana rantai pemrosesan data didekomposisi, dari penciptaan melalui tindakan individu atau objek hingga eksploitasi menggunakan sumber daya frekuensi dan volume tinggi.
  • Memahami cara mengeksploitasi data . Kecil untuk mendapatkan kontrol ... Sampai Besar dengan jaringan saraf.
  • Cara membuat Machine Learning dan memanfaatkan Artificial Intelligence , layanan kognitif, dan algoritma lainnya.
  • Memahami masalah strategis Di mana dan bagaimana menyimpan dan memproses data Anda dalam konteks peningkatan tekanan persaingan.
  • Mulai dari alat kantor yang harus dikuasai, pengajaran secara bertahap akan meningkat kekuatannya dengan "server" dan alat kolaboratif .
  • Memperoleh master alat kantor (tidak lengkap): Excel, Access, MS SQL, Power Pivot, Power BI, Tableau, Hadoop, Jira, Senin, Dataiku, Cuda, SQL, Python, R, Javascript, HTML / CSS

program

Anée 1

pengelolaan

  • strategi
  • akuntansi
  • Kontrol manajemen
  • Audit
  • Analisis Keuangan
  • Pelaporan: dari papan skor ke BSC (Kartu Skor Seimbang)
  • Teori organisasi
  • Pengambilan keputusan
  • Paradigma keberlanjutan

Ilmiah dan Teknis

  • Matematika: Statistik Deskriptif
  • Analisis data dari survei yang dilakukan oleh siswa (segmentasi, tipologi, dll.)
  • Alat Kantor: Pengolah Kata, Presentasi, Spreadsheet, Database.
  • Alat kolaboratif
  • Inisiasi Web (HTML, CSS
  • XML
  • Alat simulasi prediktif dengan pemecah, bagan untuk pengambilan keputusan yang diperpanjang dengan mitra (pemasok, subkontraktor, dll.)

Keterampilan yang diperoleh

Gunakan fitur dasar alat kantor

  • Pengolah Kata dengan Gaya, Template dan Mode Rencana
  • Alat presentasi
  • spreadsheet
  • Basis data

Gunakan fitur canggih alat kantor

  • Konsolidasi, sempoa dan pemecah. Alat simulasi
  • Buat dasbor multidisiplin
  • Kuasai alatnya
  • Membuat alat untuk pemrosesan statistik
  • Buat tabel pivot
  • Melakukan survei online desain kuesioner untuk eksploitasi data yang dikumpulkan
  • Belajar juggle antara akuntansi umum dan kontrol manajemen

Anée 2

Semester 1

pengolahan data

  • Kecerdasan bisnis dari kecil ke besar
  • IOT
  • Pemrograman html css Javascript SQL
  • Bahasa Statistik Python

pengelolaan

  • Bahasa Inggris: praktik digital / lisan
  • Penciptaan nilai
  • crowdfunding
  • Ekonomi digital dan kolaboratif -INNO dan istirahat
  • EnVie: tantangan dunia # yang terhubung
  • Ekspresi tertulis / lisan
  • Membiayai ekonomi digital
  • integrasi

ilmiah

  • Statistik deskriptif dan inferensial

Semester 2

pengolahan data

  • Hadoop
  • Bahasa statistik
  • Pemodelan (UML / BPML)
  • Javascript mengikuti Semester 1
  • Pembelajaran Mesin
  • Manajemen Proyek

pengelolaan

  • Hukum data
  • Tinjauan Kecerdasan Ekonomi
  • Ekonomi Teknologi Informasi (Olivier Williamson Shapiro Varian Volle)
  • Berbicara di depan umum
  • CSR
  • Keamanan komputer
  • Bahasa Inggris Bisnis

ilmiah

  • Statistik deskriptif dan inferensial

memori kelulusan

  • Pilihan subjek yang terkait dengan proyek profesional Anda

Metodologi dan pendekatan pedagogis

Pendekatan pedagogis didasarkan pada empat pilar mendasar: belajar, memahami, menguasai dan berkembang.

  • Pelajari dasar-dasarnya untuk memastikan pemahaman yang baik.
  • Pahami memiliki kendali.
  • Guru untuk dapat berkembang.

Proses ini menggabungkan akuisisi pengetahuan teknis, manajemen, dan bisnis untuk berada di perbatasan dunia yang terkadang mengalami kesulitan untuk memahami satu sama lain.

Pada tingkat alat pendekatannya adalah agnostik. Itu tidak fokus pada satu, tetapi berusaha untuk menyoroti apa yang umum untuk semua alat dan lebih menyoroti kelebihan dan kekurangan masing-masing.

Metodologi ini diterapkan dalam M1 dan M2 akan memungkinkan Anda untuk berhasil memenuhi tantangan Data Besar (dan kecil) dari semua jenis organisasi

Kegiatan Di Luar Kursus: Pekerjaan Individual

evaluasi

  • Evaluasi spesifik sesuai dengan kursus
  • Kasus praktis cross-sectional
  • Game yang serius
  • hackathon

peluang

Pelatihan menawarkan peluang di beberapa sektor utama yang dianggap lintas fungsional dalam perusahaan. Lebih khusus, ini bertujuan untuk memungkinkan lulusan masa depan untuk menerjemahkan kebutuhan fungsional dan bisnis menjadi komponen teknis dan untuk mengusulkan komponen di muka yang dapat menciptakan nilai dan menaklukkan pasar baru. Tujuannya adalah untuk mengotomatisasi pengumpulan data, menganalisis dan menyusun data serta mengekstraksi informasi yang berguna secara real time dan pada waktu yang tepat dan mengubahnya menjadi nilai tambah.

Merasa nyaman dengan statistik, basis data, lulusan masa depan akan dapat segera memvisualisasikan elemen-elemen yang akan dieksploitasi agar lebih sesuai dengan kebutuhan perusahaan 2.0, akan dapat memimpin dan melaksanakan proyek-proyek kompleks Lingkungan Big Data, menyatukan para pakar dari berbagai disiplin ilmu.

  • Bertanggung jawab untuk studi ahli dari tipe Chief Data Officer , di jantung ekonomi digital baru, untuk mengatasi masalah bisnis terkait data besar: pemasaran, ilmu aktuaria dan keuangan.
  • Berbagai macam profesi yang membidangi studi, baik di perusahaan swasta (UKM dan perusahaan besar) maupun di perusahaan publik,
  • Berbagai sektor kegiatan: perbankan, asuransi, studi dan konsultasi, telekomunikasi, distribusi, mobil, dll.

penerimaan

Persyaratan Pendaftaran - Tahun 1

siswa

  • Posting Bac 3 di sekolah bisnis, IEP, IAE, sekolah teknik dan kursus digital
  • Pengalaman yang divalidasi: BAC 2 6-9 tahun

File wawancara penerimaan

Persyaratan Pendaftaran - Tahun 2

siswa

  • Pos Bac 4 di sekolah bisnis, IEP, IAE, sekolah teknik dan kursus digital
  • Pengalaman yang Divalidasi - Memproses VAPP

File wawancara penerimaan

Program yang diajarkan di:
  • Perancis

Lihat 11 mata kuliah lain dari ESLSCA Business School »

Terakhir diperbarui Maret 1, 2019
Kursus ini Berbasis Kampus
Tanggal Mulai
Okt 2019
Duration
2 tahun
Paruh waktu
Penuh waktu
Harga
12,000 EUR
per tahun
Tenggat waktu
Berdasarkan lokasi
Berdasarkan tanggal
Tanggal Mulai
Okt 2019
Tanggal Akhir
Tenggat waktu aplikasi

Okt 2019

Location
Tenggat waktu aplikasi
Tanggal Akhir