ビジネス分析コースのシラバス

公開: 2021-04-01

ビジネス分析コースで何を勉強しますか?

ビジネス分析コースのシラバスとは何ですか?

これらの質問に対する答えを探しているなら、あなたは正しい場所に来ました。 この記事では、ビジネス分析のシラバスに光を当て、そこから何を学ぶことができるかを説明します。

IITボンベイでビジネス分析の認定プログラムを提供しています。この記事では、そのコースのシラバスについて説明します。 このプログラムは、ビジネス分析の専門家になるために必要なスキルを教えます。 IITボンベイは、認められたインスティテュートオブエミネンス(IoE)であり、( QS)世界大学ランキング2020によると、インドで1位にランクされています。

目次

私たちのビジネス分析コースのシラバス

私たちのビジネス分析コースは、この業界の専門家になるために必要な基本的なスキルを教えてくれます。 ビデオやライブ講義を通じて、専門家がこの分野で使用するすべてのテクノロジーと主題について学びます。 私たちのコースでは、毎週日曜日にライブレクチャーを提供しており、疑問を解決してインストラクターと交流することができます。

私たちのビジネス分析シラバスは非常に詳細ですが、コースは7か月間しか続きません。 さらに、それは完全にオンラインであり、世界中のどこからでもプログラムを追求することができます。 あなたはあなたの家やあなたが好きな他の場所の快適さから学ぶことができるので、あなたはビジネス分析を学ぶためにあなたの職業生活を中断する必要はありません。

このプログラムで習得するトップスキルには、SQL、Tableau、Pythonがあります。 ビジネス分析の証明書プログラムを完了すると、IITボンベイCEおよびQIP(継続教育および品質改善プログラム)から完了証明書を受け取ります。

このプログラムから何を期待できるかを理解できるように、以下のビジネス分析コースのシラバスを垣間見ることができます。

序章

ビジネス分析の最初のセクションでは、ビジネス分析の分野からの興味深い例を含むコースの概要を説明します。 プログラムで利用できるさまざまなモジュールについて学び、この業界で利用できる機会を理解します。

Python

Pythonは、世界で最も人気のあるプログラミング言語の1つです。 これは、データサイエンス、機械学習、およびビジネス分析のアプリケーションを備えた非常に用途の広い言語です。 Pythonが高い人気を博している理由は、さまざまなライブラリにあります。

コースのこのセクションでは、Pythonに精通し、Pandasを使用してこの言語でデータセットを操作する方法を学習します。 Pandasは、データの準備と分析のためのオープンソースで最も堅牢なライブラリです。

記述統計

このセクションでは、記述統計量、つまり情報のグループからの特徴を定量的に記述または要約する要約統計量を分析するプロセスに光を当てます。 このモジュールでは、コースの次のセクションであるPrelimStatsConceptsのいくつかの概念についても説明します。

PrelimStatsの概念

このセクションでは、記述統計と、条件付き確率、確率変数、分布など、その他のいくつかの基本的な概念についてさらに説明します。 これらの概念について学ぶことは、プログラムの後半でより高度な主題に進むのに役立ちます。

探索的データ分析

基本を学習した後、コースでは探索的データ分析について説明します。探索的データ分析を使用して、データ内のパターンを見つけて分析し、実用的な洞察を生成します。 探索的データ分析もデータ専門家にとって不可欠なスキルであり、主に統計グラフィックスやその他のデータ視覚化手法を使用します。

統計的推論

ビジネス分析の証明書プログラムのこのセクションでは、統計的推論に慣れることができます。 少量のサンプルを使用して、膨大な数の母集団の洞察を推測する方法を学びます。 これは、2週間続く最初のモジュールでもあります。

ANOVAとサンプリング

このモジュールでは、統計的概念と生成された洞察を活用して問題を解決する方法について詳しく学習します。 このコースでは、ビジネス上の問題を解決するために、母集団の仮説を立てて検証する方法を学びます。

時系列

これは、時間とともに変化するシリーズを分析および予測する方法を学習する、もう1つの2週間のモジュールです。 時系列とは、等間隔の連続する時点で取得された、時間順に記録された一連のデータポイントを指します。 年次、月次、週次、または分単位でもかまいません。

PCA

次元削減、PCAの基礎、および教師ありおよび教師なしの問題でそれらをどのように使用できるかに関する重要な概念を理解します。

K-MeansおよびK-NN

K-meansは、機械学習で最も人気があり強力な分類アルゴリズムの1つです。 このセクションでは、K-meansクラスタリングと、それを使用してデータを分類する方法について説明します。 事前定義されたラベルがない場合は、K-meansクラスタリングを使用して、データをさまざまなクラスターに分類します。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークは、人間の脳の機能に似ることに焦点を当てたコンピューターシステムです。 それらは、人工知能と機械学習の高度な分野です。 このモジュールでは、人工ニューラルネットワーク(ANNとも呼ばれます)の基礎と、ビジネス分析でそれらをどのように使用するかについて説明します。

最適化

ビジネス分析コースのこのセクションでは、さまざまな意思決定の制約の下で最適なソリューションに到達するための線形および非線形最適化の基礎について説明します。

シミュレーション

ここでは、不確実な状況下での意思決定を理解するためにシミュレーションを実行する方法について学習します。

事業分析の応用パートI

これまでに、ビジネス分析の基本的で高度な概念をすべて学んだはずです。 したがって、組織のさまざまな手段でビジネス分析を適用する方法について説明します。 このセクションでは、ビッグデータ、ビジネス問題解決、およびマーケティング分析におけるビジネス分析アプリケーションについて説明します。

ビジネス分析のアプリケーションパートII

ビジネス分析シラバスの最後のセクションと同様に、このセクションでは、データを通じて自由形式の問題に取り組み、貴重な洞察を生成する方法を説明します。 このモジュールで取り上げる分野には、財務分析、HR分析、運用分析があります。

今日から学び始めましょう!

ビジネス分析コースのシラバスに関するこの記事がお役に立てば幸いです。 ビジネス分析コースの詳細に興味がある場合は、コースページ:ビジネス分析の証明書プログラムを直接確認できます

「ビジネス分析の適用」に関するIITBのビジネス分析のupGradの証明書は、ビジネスパフォーマンスを向上させ、成長を促進するのに役立ちます。 コースは100%オンラインで実施されるため、事業運営への集中を妥協する必要はありません。 だから、今すぐ席を予約して、次の7か月間、世界クラスの教員や業界の専門家から学ぶことのメリットを活用してください!

また、ビジネス分析IITデリーエグゼクティブマネジメントプログラムをチェックすることもできます。 IITデリーはインドでトップの機関の1つであり、最も古いIITの1つでもあり、業界に関連性の高いコースを提供することに常に優れています。現在、IITデリーはupGradと提携して、これらのトップIITデリーコースをオンラインで取得しています。 機械学習、戦略的イノベーションのエグゼクティブ管理プログラム、デジタルマーケティング、ビジネス分析など、他にもさまざまなプログラムがあります。

世界のトップ大学からオンラインでビジネス分析コース学びましょう。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。

ビジネスアナリストの初任給はいくらですか?

一般に、エントリーレベルのビジネスアナリストはRsの間のどこかで作成します。 3,00,000ルピー5,00,000。 経験が1年未満のビジネスアナリストの平均年収はRsです。 3,59,807。 1〜4年の実務経験を持つビジネスアナリストはRsを獲得します。 平均して5,27,712。 経験を積むにつれて、平均給与も上がります。 10年以上の経験で、あなたはルピーの間で稼ぐことを期待することができます。 年間10〜20L。

ビジネスアナリストを雇うトップ企業は何ですか?

ビジネスアナリストに優れた給与パッケージを提供しているトップ企業には、タタコンサルタンシーサービス(TCS)、アクセンチュア、コンピューターサイエンスコーポレーション(CSC)、キャップジェミニなどがあります。彼らが提供する平均給与は約Rsです。 年間7L。 HCLやWiproのような他の企業は、ビジネスアナリストにも役割を開いており、平均年収はRsです。 5-6L。 eコマース企業であるAmazonは、Rsの間のどこでも支払います。 シニアレベルに応じて、年間3〜17L。

ビジネス分析の3つのタイプは何ですか?

ビジネス分析の主な3つのタイプは、記述的分析、予測的分析、および規範的分析です。 記述的分析は、データ集約とデータマイニングを使用して会社の履歴データを処理し、さまざまな傾向とパターンを明らかにします。 予測分析は、会社の将来を予測するデータ分析の少し高度な手法です。 予測分析は、生の結果のみを提供します。 次に、処方分析は、利用可能なものの中から最良の選択を処方する仕事をします。 目前の問題に応じて、分析のタイプは同じように機能するように選択されます。