동국대학교 의료기기산업학과

프로그램

비즈니스데이터애널리틱스 MBA

 
 
  • 교과목 구성(개설 예정 과목)

    • 분류 교과목
      비즈니스 기초
      Principles of Marketing (마케팅원론)
      Principles of Human Resources (인적자원관리)
      Principles of Finance (재무관리)
      Principles of Operations Management (운영관리)
      Principles of Accounting (회계원리)
      Principles of Entrepreneurship (창업론)
      Business Ethics & ESG (기업윤리)
      Emerging Topics on Business Information Technologies (경영정보기술의 최근 이슈)
      애널리틱스 기초
      Programming for Business Data Analytics I (R) (비즈니스 데이터 분석을 위한 프로그래밍 I (R))
      Programming for Business Data Analytics II (Python) (비즈니스 데이터 분석을 위한 프로그래밍 II (파이썬))
      Statistical Data Analytics (통계적데이터분석)
      Predictive Analytics (예측분석)
      Social Media Analytics (소셜미디어 애널리틱스)
      Text Mining (텍스트마이닝)
      Visualization and Unstructured Data Analytics (시각화와 비정형데이터분석)
      Big Data Management (빅데이터 관리)
      Data Analytics (데이터 애널리틱스)
      Business Applications of Deep Learning (딥러닝의 비즈니스 응용)
      비즈니스 애널리틱스 응용
      People analytics
      (인적자원 애널리틱스)
      Introduction to HR Analytics (인적자원 데이터분석 입문)
      Big Data in Organizational Behavior (조직행동과 빅데이터)
      Strategic HR Metrics (전략적 인적자원 데이터분석)
      Workforce Analytics (성과 분석 및 예측)
      Customer analytics
      (소비자 애널리틱스)
      Customer Analytics (소비자 데이터 분석)
      Social Data Analytics (SNS 데이터 분석)
      Big Data and New Product Development (빅데이터와 신제품 개발)
      Data-driven Customer Insight (데이터 기반 고객 인사이트 분석)
      Operations analytics
      (운영관리 애널리틱스)
      Data Science for Quality Management (품질관리를 위한 데이터 사이언스)
      Technological Innovations and Data Analytics (기술혁신과 데이터 분석)
      Supply Chain Analytics (공급사슬분석)
      Advanced Analytics for Process Improvement (프로세스 향상을 위한 고급 데이터 분석)
      Finance& Accounting analytics
      (재무 및 회계 애널리틱스)
      Algorithmic and Quantitative Trading (알고리즘과 계량 트레이딩)
      Finalcial Modeling(금융모델링)
      Financial Engineering with AI (인공지능과 금융공학)
      Blockchain and Financial Service Industry (블록체인과 금융산업)
      Data Analytics for Accounting (회계 데이터 애널리틱스)
      Data Analytics for Taxation (세무 데이터 애널리틱스)
      Managerial Accounting with AI (인공지능과 관리회계)
      Entrepreneurship analytics
      (창업 애널리틱스)
      Entrepreneurial Simulation (창업 시뮬레이션)
      Analytics for Enterprise Resource Planning (ERP) (전사적 자원관리 애널리틱스)
      Entrepreneurial Business Feasibility (창업 실습)
      Entrepreneurial Startup Research (창업사례연구)
      Business Model Innovation (비즈니스 모델 혁신)
      현장실습
      Topics in Business Data Analytics (비즈니스 데이터 애널리틱스의 주요 이슈)
      Business Data Analytics Practicum (비즈니스 데이터 애널리틱스 실습)
      Capstone Project (캡스톤 프로젝트)
      Internship (인턴쉽)


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