Estratégias e sistemas de negociação nyu

Informática e ciência de dados Nota: Um curso eletivo de popa pode satisfazer apenas um requisito de concentração (por exemplo, Modelos de Decisão e Analytics podem contar para o requisito de concentração de operações OU como um eletivo avançado CampSD, mas não pode satisfazer ambos os requisitos). Os alunos que desejam aumentar outra concentração podem optar por ter a Área de Ciência da Computação e Dados. Uma área de estudo de Ciência da Computação e Dados requer 9 unidades de disciplinas de Stern Computing e Science de Dados selecionadas dos cursos listados para essa área de estudo. Normalmente, pelo menos um dos cursos é necessário para a área de estudo, e os alunos não podem completar mais de um. As áreas de estudo e os cursos em direção à concentração estão listados abaixo. Sistemas financeiros Esta área de estudo é projetada para estudantes que desejam se concentrar em sistemas no setor de serviços financeiros. Estratégias e sistemas de negociação necessários para a área de estudo Tratamento da mineração de dados de dados para o Business Analytics Modelos de decisão e análise Sistemas empresariais Esta área de estudo é projetada para estudantes interessados ​​na implementação e implicações de sistemas e ferramentas de toda a empresa para produtividade pessoal. Os cursos são especialmente úteis para estudantes que desejam participar de uma carreira em consultoria. Análise de mídia social e digital Necessário para área de estudo Tratamento de dados Sistemas de informação financeira Mineração de dados para análise de negócios Modelos de decisão e análise Globalização, inovação aberta, Crowdsourcing: Novas formas de organizar sistemas baseados na Web Esta área de estudo é projetada para estudantes que desejam Uma compreensão mais profunda das tecnologias da Internet. A Internet tornou-se o método padrão de entrega de conteúdo para usuários internos e externos, bem como a base para novos padrões de interface entre processos de negócios. Esta área inclui cursos que abrangem técnicas de desenvolvimento para sistemas baseados na Web, bem como aplicativos de negócios. Fundamentos de Sistemas Informáticos Necessários para área de estudo Design e Desenvolvimento de Aplicações Web e Móveis Análise de Dados em Marketing Digital Lidando com a Pesquisa de Dados e a Nova Economia Redes, Crowds e Mercados Pesquisar e Nova Economia Para descrições de cursos, pré-requisitos e opções de programação de cursos, Por favor, reveja o índice do curso. Conheça seu conselheiro Para garantir um bom progresso da concentração, consulte o seu Conselheiro Acadêmico e de Faculdade. Junte-se a nós na nossa missão de desenvolver pessoas e idéias que criem valor para as empresas e a sociedade. 2017 Leonard N. Stern School of BusinessCurriculum O MS em Gerenciamento e Sistemas é projetado para fornecer aos alunos uma base sólida de conhecimento comercial no currículo básico. Os alunos são obrigados a selecionar uma concentração para garantir profundidade de conhecimento em uma área de conteúdo que será um diferencial no local de trabalho. A concentração de Estratégia e Liderança destina-se a estudantes interessados ​​em se concentrar nas competências de liderança organizacional. As concentrações de Gerenciamento de Sistemas e Tecnologias de Banco de Dados fornecem aos alunos um conhecimento aprimorado de um domínio de TI específico. A concentração da Enterprise Risk Management combina as áreas de gerenciamento e TI, com foco na gestão de riscos no setor de serviços financeiros. Um requisito do curso capstone completa o programa de estudo. Os alunos podem completar o MS em Gerenciamento e Sistemas on-line, no local ou através de uma combinação desses formatos. Com os cursos oferecidos durante a noite e nos fins de semana, o diploma pode ser concluído em dois anos de estudo em tempo integral ou em até cinco anos de estudo a tempo parcial. Isso permite a máxima flexibilidade tanto para gerentes seniores ocupados quanto para executivos, bem como para graduados de faculdade recentes que estão apenas começando suas carreiras. O programa combina um trabalho de curso rigoroso com estudos e simulações de casos da indústria para oferecer aos alunos uma variedade de valiosas oportunidades de aprendizagem e experiências. O currículo básico é projetado para fornecer uma base sólida e profunda que suporte o curso de concentração e serve você ao longo de sua carreira. Os alunos devem levar todos os seguintes cursos. Experiência Faculdade amplificador Pesquisa Vasant Dhar Vasant Dhar é um cientista de dados cuja pesquisa aborda a seguinte questão: quando os computadores tomam melhores decisões do que humanos. A pesquisa é fundamentada em Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquinas e Dados grandes e pequenos. As principais áreas problemáticas abordadas na pesquisa são finanças, saúde, educação, negócios e esportes. Na arena financeira, por exemplo, sua pergunta principal pergunta se você deve confiar em seu dinheiro para um robô. Por exemplo, veja: online. liebertpubdoifull10.1089big.2017.28999.vda Perguntas semelhantes aplicam-se nas outras arenas. Por exemplo, os computadores podem fazer melhores professores do que os humanos? Podem oferecer um conselho de saúde valioso para nós que os especialistas não podem fornecer. Podem se tornar valiosos treinadores assistentes. Há apenas cinco anos, teria parecido absurdo pensar que os computadores poderiam tornar os carros melhores Do que os seres humanos em nossa vida, ainda carros inexperientes já estão aqui. Os computadores estão tomando mais e mais decisões para nós, e cada vez mais em áreas que exigem julgamento humano. Como podemos alavancar os rápidos avanços na inteligência das máquinas em áreas como finanças, saúde e educação. Professor Dhar ensina cursos sobre Marketing Digital, Estratégias de Negociação e Previsão. Ele também escreve sobre transformação orientada para TI, como a que atualmente está dirigindo educação e implicações sobre como as empresas conversam com clientes e parceiros e governam os dados com responsabilidade. Ele escreveu mais de 70 artigos de pesquisa, financiados por bolsas da indústria e da National Science Foundation. Ele foi pioneiro no uso da aprendizagem de máquinas para modelagem preditiva em Wall Street através de negociação sistemática proprietária, gerenciamento de riscos e gerenciamento de clientes e vendas. Ele é um orador freqüente nos fóruns acadêmicos e industriais. Professor Dhar recebeu seu Bacharel em Tecnologia do Indian Institute of Technology em Delhi, e seu Mestrado em Filosofia e Doutor em Filosofia pela Universidade de Pittsburgh. Interesses de pesquisa Análise preditiva Cursos de ciência de dados ensinados Marketing digital Estratégias e sistemas de negociação Antecedentes académicos Ph. D. Inteligência Artificial, 1984 University of Pittsburgh M. Phil. 1982 University of Pittsburgh B. Tech. Engenharia Química, Indian Institute of Technology 1978, Delhi