康普IT管理硕士专业

课程目的

IT 管理确保所有技术资源和相关员工不仅得到正确使用,而且能够为组织提供价值。 有效的 IT 管理使组织能够优化资源和人员配备、改进业务和通信流程并使用最新技术实践。 因此,IT 管理硕士学位面向希望在新型市场概念里所带来的新挑战及其对世界经济的影响中加深和学习新知识的毕业生和专业人士。 此外,该硕士旨在教授最具创新性的数字工具、网络安全、公司的数字化转型和数字营销,以满足潜在客户的需求,同时不忽视公司的盈利能力和可持续性发展。

总学分:60

课程学分:48

硕士论文学分:12

学位价格: 8500欧

课程面向的目标学生群

希望继续大学学习的毕业生或在计算机科学领域拥有丰富经验并希望扩展知识的专业人士。
IT 管理确保所有技术资源和相关员工不仅能够正确运用,而且能够为企业提供价值。 有效的 IT 管理使组织能够优化资源和人员配备、改进业务和通信流程并应用最佳实践。

课程设置模块

内容

  • 战略管理的本质
  • 公司外部分析
  • 公司内部分析
  • 制定战略
  • 评估和选择策略
  • 战略的实施
  • 技术和创新的战略管理
  • 创新过程
  • 开发技术潜力的策略
  • 开放式创新

 

课程材料

学生将参加在线课程,因此所有教材都将在网络平台上提供。

具体能力

  • 知道如何应用公司的战略管理模式
  • 应用外部战略分析工具来检测机会和威胁
  • 知道如何进行内部战略分析以发现企业的优势和劣势
  • 知道如何制定不同层次的战略:企业、竞争和职能
  • 了解战略实施的挑战和影响
  • 区分科学、技术、创新和研发的主要特征和技术和创新的不同类型,以及它对经济和公司的影响
  • 了解技术战略管理和创新模型作为制定和实施技术战略的工具
  • 了解国家创新体系的基本组成部分以及分析公司技术环境和技术潜力的主要工具
  • 了解有哪些法律工具可以保护创造力和创新,以及它们是如何运作的,以及可以遵循哪些其他策略来利用这些产权或与竞争者抗衡
  • 知道如何确定公司可以遵循的开发和获取技术策略,它们有哪些优点和缺点,以及在什么情况下它们更合适

内容

  • 线下营销和数字营销
  • SEO / SEM 策略
  • 社交媒体
  • 分析网络/入站营销
  • 营销自动化
  • 移动营销
  • 客户关系管理
  • 用户体验
  • 谷歌广告、WordPress、谷歌分析

 

具体能力

  • 将在线营销的工具和策略应用于商业世界
  • 设计和制定数字营销计划
  • 使用数字工具来定位公司

内容

  • 威胁、网络犯罪和安全
  • 计算机取证
  • 逆向工程过程和工具
  • 网络防御网络管理的概念和工具
  • 恶意软件和持续威胁的类型和特征
  • 软件、网络和网络级别的漏洞管理

 

具体能力

  • 了解计算机漏洞的风险
  • 了解在计算机设备上分析和保存证据的技术,尤其是在遭受攻击之后
  • 管理最常见的网络防御工具
  • 管理检测恶意软件和高级持续威胁的技术

内容

  • 清理和处理数据
  • API 和网页抓取
  • Git、SQL 和 Python
  • Python 在商业智能基础中的使用
  • 机器学习工作流程
  • 机器学习算法的基础

 

具体能力

  • 了解、识别和选择适当的信息来源进行分析
  • 了解提取信息的技术,准备和调试可用信息以进行后续数据分析
  • 使用真实数据集进行数据分析
  • 使用适当的技术可视化和分析数据
  • 开发模型以对新数据进行预测

内容

  • 数字化转型与业务转型
  • 创新的商业模式
  • 数字市场中的消费者行为
  • 数字市场的法律框架
  • 自动化和机器人技术
  • 人机交互
  • 网络物理系统
  • 添加剂制造
  • 智能材料技术
  • 高级维护
  • 流程的建模、仿真和虚拟化

 

具体能力

  • 了解数字化转型需要什么以及它如何影响业务
  • 了解数字经济产生的消费者购买流程
  • 了解数字市场和企业的法律背景
  • 能够设计颠覆性的商业模式
  • 了解与生产转型相关的技术
  • 了解在工业制造中应用人工视觉、可编程自动机和协作机器人的可能性

内容 

  • 控制技术和数据库,例如 SQL 或 PL/SQL
  • 编程技能和对程序的控制,例如 R
  • 分布式存储系统的管理
  • 设计用于数据可视化的报告系统,尤其是在商业智能方面
  • 控制 Hadoop 工具,例如 Hive 或 Pig
  • 具备管理数据结构系统中软件工具的能力
  • 数据操作语言指令,例如数据整理、数据整理或数据整理
  • 领先得分
  • 基于动态定价的模型

 

具体能力

  • 发现大量数据中的行为模式
  • 应用数据科学通过以下不同步骤解决实际问题:识别信息、设计研究、分析数据和建立适当的模型、解释结果和发布技术报告
  • 确定在不同使用领域获得的统计技术和数据分析的有用性和潜力,并知道如何正确应用它们以得出相关结论。使用特定软件和 R 管理该知识领域中最重要的大数据工具和软件

 

所有模块的评估标准和程序

  • 评估系统基于连续评估模型。
  • 学生必须通过所有学习内容考评,其评价将有以下比例
  • 60%的考试或家庭作业
  • 40% 平时评估

具体能力

  • 以下具体能力将单独或联合培养:
  • 将技术创新纳入业务战略的基础
  • 应用数字业务新规则的知识
  • 通过自动化流程应用制造趋势
  • 应用对大量数据的分析来解决业务问题

 

考评系统

  • 硕士论文将由硕士教授指导
  • 会向所有学生解释硕士的最后项目在形式和方法方面的内容及其在课上的展示
  • 硕士学位的协调将根据学生提出的建议和教师的教学负担,为每个学生或每组分配一名导师。

课程评估的标准和程序

评估系统是基于连续的评估模式,因为这个硕士课程是由六个可评估的模块组成。每个模块由一个或两个24小时的科目组成。

学生必须通过每个模块,其评价比例如下:

  • 60% 测试和作业
  • 40% 随堂测评

除了顺利完成课程外,学生必须完成一篇硕士论文。

硕士论文的评价有以下比例:

  • 50% 论文内容
  • 50% 写作和答辩

学生将获得硕士学位的最终成绩,该成绩将符合以下标准:

  • 60%对应于六个模块的平均成绩
  • 40%对应于硕士论文的成绩。

学习计划

模块学分学时
1

战略管理

技术创新管理

1248,0
2数字营销624,0
3网络安全624,0
4数据分析和可视化624,0
5业务转型/工业4.01248,0
6大数据和数据科学624,0
7硕士论文1240
 总共60 232

 

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