Decyzje oparte na danych: klucz do pomyślnego rozwoju!

Transparenz: Redaktionell erstellt und geprüft.
Veröffentlicht am

Dowiedz się, jak TU Freiberg szkoli studentów w zakresie wspomagania decyzji w oparciu o dane – rozwijającej się dziedziny zawodowej dla absolwentów studiów licencjackich.

Erfahren Sie, wie die TU Freiberg Studierende in datenbasierter Entscheidungsunterstützung ausbildet – ein wachsendes Berufsfeld für Bachelorabsolventen.
Dowiedz się, jak TU Freiberg szkoli studentów w zakresie wspomagania decyzji w oparciu o dane – rozwijającej się dziedziny zawodowej dla absolwentów studiów licencjackich.

Decyzje oparte na danych: klucz do pomyślnego rozwoju!

W semestrze zimowym 2025/26 rozpoczyna się nowy program studiów magisterskich zatytułowany „Data Literacy and Business Analytics” na Politechnice we Freibergu. Ten innowacyjny kierunek studiów ma na celu wyposażenie przyszłych specjalistów w wiedzę niezbędną do wspomagania decyzji w oparciu o dane. Studenci są szkoleni w głównych obszarach tematycznych związanych z gromadzeniem, przygotowywaniem, analizowaniem, interpretacją i wdrażaniem rozwiązań opartych na danych. Celem jest analiza złożonych zagadnień przy użyciu nowoczesnego zarządzania danymi i przełożenie ich na uzasadnione procesy decyzyjne. Jest to szczególnie istotne, ponieważ dziennie generuje się ponad 402,74 miliona terabajtów danych, co podkreśla potrzebę podejmowania decyzji w oparciu o dane – podaje IBM.

Nowy program studiów magisterskich przeznaczony jest dla osób posiadających tytuł licencjata z zakresu biznesu lub ekonomii. Kurs wymaga również podstawowej wiedzy z zakresu statystyki i programowania baz danych. Dzięki modułom projektowym i studiom przypadków studenci będą pracować nad prawdziwymi wyzwaniami stojącymi przed biznesem i społeczeństwem. Daje to możliwość zdobycia praktycznego doświadczenia i bezpośredniego zastosowania wiedzy teoretycznej.

Perspektywy kariery w analizie danych

Absolwenci programu magisterskiego będą mogli analizować pytania oparte na danych w różnych dyscyplinach. Dziedziny zawodowe, w których te umiejętności są korzystne, obejmują między innymi analitykę biznesową, analizę danych, marketing oparty na danych, analitykę klientów, naukę danych sektora publicznego i zarządzanie danymi. Zapotrzebowanie na takie umiejętności stale rośnie, ponieważ firmy w coraz większym stopniu polegają na podejściu opartym na danych, aby podejmować lepsze decyzje strategiczne.

Korzyści z podejmowania decyzji w oparciu o dane są znaczące. Firmy zgłaszają wyższą satysfakcję klientów, lepsze planowanie strategiczne, optymalizację wydajności oraz trwały wzrost i rentowność. Przykładowe zastosowania obejmują sprzedawców internetowych wykorzystujących opinie klientów do spersonalizowanych kampanii marketingowych, a także instytucje finansowe wykorzystujące uczenie maszynowe do wykrywania oszustw.

Wyzwania i najlepsze praktyki

Pomimo możliwości, jakie stwarza podejmowanie decyzji w oparciu o dane, istnieją również wyzwania. Należą do nich jakość danych, analfabetyzm w zakresie danych i nadmierne poleganie na danych historycznych. Aby rozwiązać te problemy, IBM zdefiniowało najlepsze praktyki, które można łatwo włączyć do kursu. Obejmuje to definiowanie celów, identyfikację i przygotowanie danych oraz przeprowadzanie analizy danych w celu wyciągnięcia świadomych wniosków.

Technologicznie dziedzina analizy danych jest szeroka. Narzędzia takie jak rozwiązania Business Intelligence, hurtownie danych i platformy AI są niezbędne do nowoczesnego i wydajnego przetwarzania danych. Technologie te umożliwiają firmom skuteczne wdrażanie strategii opartych na danych i oferują absolwentom nowych studiów magisterskich szeroką gamę możliwości zawodowych.

Program studiów magisterskich „Data Literacy and Business Analytics” na Politechnice we Freibergu dotyczy szybko rosnącego rynku, który dynamicznie ewoluuje ze względu na rozwój technologiczny i zmiany społeczne. Połączenie wiedzy i umiejętności praktycznych pomoże przygotować absolwentów do sprostania wyzwaniom gospodarki zorientowanej na dane.