商业分析硕士学位

设计未来

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这个世界越来越依赖算法和数据来为决策提供信息和支持。各种私营或公共的营利性或非营利性组织都希望引入由数据驱动的系统和方法来提升管理水平，但它们缺乏整合新技术、调整其系统和文化、及使用这些技术和相关知识的人才。

这些组织需要这样的沟通型人才 —— 了解组织及其面临的管理问题、如何使用技术和使用数据来解决这些问题，以及如何建立内部和外部系统以实现所需的生态系统。

本项目旨在打造创新课程，符合国内和国际各类组织需求。其中，专业学术教学人员大部分隶属本校的研究单位（该研究单位被葡萄牙科学和技术基金会评为优秀研究单位）。

通过与NOVA科技学院的计算机系合作，本项目将科技和个人竞争力管理结合起来。

这种多学科性质教学吸引的候选人中，涉及到除了科技工程或数学的第一教育背景，也不乏经济、金融或管理背景。

目标

在决策日益依赖于算法和混合（人机）系统的现代背景下，商业分析硕士专业旨在为未来的管理者和组织（公共或私人，营利或非营利）的领导者培养坚实的技术、组织、领导、批判性思维和沟通能力。因此，它的重点是复合型人才。即了解所面临的问题，并知道如何使用技术和利用数据来解决这些问题的人。

项目导向教学*

研究性学习

研究性学习是一种独特的教学方式。由专业导师团队提供支持，学生可以从课程一开始学习应对现实世界的数据难题，并且灵活应用课堂知识和工具。

我们希望学生与合作组织共同学习和成长，填补商业难题和数据科学之间的鸿沟并且找到解决方案。这项研究生级别的培训专为想要学习数据管护和相关方法的学生开设。

学生将成为跨学科团队的一员，该团队将被分配一个数据科学项目，该项目将持续 18 个月（3 个学期）并且该项目成果可以算作毕业论文。在此之后，学生将被邀请在硕士论文中介绍他们使用的主要发现和方法。

评估方式

阶段一：技术性测验（Quizz）：在T1学期的quizz，评估学生的统计和编程能力。

阶段二：如果你想申请项目导向教学（PBL），你必须报名参加“项目范围界定”课程（选修课，T1）。这门课程的中期/最终成绩将会被纳入评估。

阶段三：软技能 & 面试（如果需要）。

О 学生将获得：

在数据驱动型组织中获得12到18个月的工作经验；
提升应对现实世界数据难题的技能；
与同学和数据科学专业人士一起学习；
了解如何利用数据解决全球面临的艰巨挑战；
提升找到满意工作的几率，并与商业专家建立人脉关系。

О 项目流程：

每个项目将由3-5名来自不同背景的硕士生组成的团队进行，为期12个月；
每个团队将由一名数据科学家导师提供支持，导师是具有强大技术背景的资深专业人员，将帮助团队做出重大决策；
每个团队还将得到一名商业与管理导师的支持，具有丰富技术项目管理经验的资深专业人员。项目经理有助于团队了解合作伙伴的需求，促进各方之间的互动，确保项目按照如期完成；
项目合作伙伴（公司/非政府组织/政府机构）将与团队共同参与设定和开发数据科学项目。

О 潜在数据难题示例：

识别有可能未接种疫苗的儿童，以提高接种率（健康）；
找到数据驱动型方法，实现可持续旅游管理（旅游）；
预测长期失业情况，以支持人们重新进入劳动力市场（就业）；
预测银行的信用违约风险（银行业）；
减少公共采购过程中的腐败（政府透明度）；
加快事故响应时间，以优化交通安全（运输）。

* 2024/25年的数据挑战将在课程开始时与学生分享。

评分系统*

评分系统

分数是基于欧洲学分转换系统（ECTS）计算的，该系统旨在更好地理解和比较不同国家教育计分系统给出的成绩。

我们已经为您算好了课程的ECTS（欧洲学分转换系统）学分，如下：

О 33.5 ECTS学分

必修课（包括“掌控你的职业生涯”，不含衔接课程）

О 24.5 ECTS学分

选修课（最低要求分数）

О 2 ECTS学分

技能强化模块

О 30 ECTS学分

毕业项目

О 修满90 ECTS学分后可以毕业

完成硕士学位至少需要90 ECTS学分，但如果想要继续深造，则需要120 ECTS学分。您可以通过选修额外课程 (总28 ECTS)、CEMS MIM 和/或模块课程 (2 ECTS) 将硕士学位延长一学期来获得额外的学分。

课程架构*

课程架构

О 第1周

探索周——一个了解学术生活、校园、职业服务、学生支持服务、学生社团的机会，在参与学术活动的同时建立人脉网络，探索Nova的生活方式。

О 第1学期（30 ECTS学分）*

必修课程
选修课
技能强化模块
修学旅行
职业发展计划—掌控你的职业生涯
辅导项目
定期研讨会、联谊活动、商业论坛、座谈会