迈阿密大学 (University of Miami) 商学院商业分析项目(Master of Science in Business Analytics) 简

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2022年春季，德勤再一次邀请我们商业分析项目的同学参加了德勤面试技巧研讨会。这场研讨会是由德勤现任工作人员参与组织的一场涵盖实际案例，模拟面试的研讨会。这个活动，对于正在规划踏入咨询职业的学生来说，是一次宝贵的经验和学习。

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2022 春季德勤奖学金获得者晚宴。


德勤奖学金是每年通过 DIRPA 颁发的特别奖学金，以鼓励和支持在项目中表现优异突出的同学们。 这项奖学金包括资金奖励、德勤顾问的指导以及不定期的社交和专业提升活动。 2022 年春季，德勤举办了一场社交晚宴，邀请到新获得奖学金的同学以及往年的奖学金获得者。这是一个很好的与德勤的工作人员和校友交流联络的机会。



2022 年春季，2018 年 MSBA 校友 Danielle Johns 受邀回来与 UM MSBA 学生讨论职业机会和 Expedia 目前的职位空缺。 我校MSBA项目的毕业校友们一直积极地参与项目相关的活动，与在读同学们积极互动，为项目不断注入新的活力，带来更多的工作机会，也不断建立起校友与项目持续发展的良性循环。





每年，我校MSBA 都会提名学生参加 INFORMS 商业分析会议上的 Early Careers Professionals Networking 活动。MSBA 2022级学生，Jiaqi Wang，被提名并被选中参加在德克萨斯州休斯顿举行的 2022 年春季会议。除了参加会议并了解有关行业分析和新兴趋势的更多信息外，Jiaqi还有机会与其他大学的同行建立联系并听取业界同行的职业发展规划建议。对于学生来说，是一次非常宝贵的学习经历。

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2022 秋季开学，德勤分析研究与实践研究所 (DIRPA) 举办了商业分析项目的迎新活动。活动中，德勤的工作人员向 MSBA 学生介绍了全年计划举办的DIRPA 活动。图片中，Lehmann 博士 (UM) 介绍了 DIRPA的概况，Mike Ferndandez (Deloitte) 介绍了德勤奖学金计划和申请时间表，Jordan DeWitt (Deloitte) 讨论德勤的全职招聘，Jeffrey Brashear (Deloitte) 发表了关于分析和人工智能趋势的主题演讲。





2022 年9月， 迈阿密商学院组织了一场 Crack the Case Workshop。 本次活动主要面向在读的商业分析项目的同学们。本次研讨会旨在提高学生们的面试技巧，研讨会中涵盖了各行业中很主流的案例，并且组织了针对这些案例的分析练习。这是一个每年都会组织的研讨会，一直受到同学们的广泛好评。

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德勤商业化学反应系统(Business Chemistry)面试训练营

在新学期伊始，我们的商业分析硕士项目的学生们参加了现场的德勤商业化学反应系统(Business Chemistry)面试训练营，该训练营由UM的德勤分析研究与实践研究所 (DIRPA)支持开展。“商业化学反应”（Business Chemistry®）是德勤独创的职场人性格研究成果，该系统揭示了四类人格特质的商业人士在工作中的性格表现、行为特质、沟通方式的不同，四种人格分别是Pioneer（开拓者）－可能性；Guardian（守护者）－稳定性；Driver （推动者）－挑战性；Integrator（整合者）－联系性。作为训练营的一部分，学生们和德勤的导师们一起探索了商业化学反应系统，并完成了一个快速的自我评估，以确定他们的商业化学类型。这个系统能帮助学生们了解自己和他人的异同，并更理解及欣赏各自为团队带来的价值，更重要的是，类型的确定能帮助学生们找到追求卓越的方向，从而和团队的其他人配合以实现更好的团队协作。

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德勤讲座：医疗保健行业的人工智能应用Guest speaker: Ed Bowen and Carl Engle

正如日渐被我们熟知的那样，人工智能和高级分析正在全面地重塑医疗保健和生命科学行业。我们有幸邀请到了德勤的Carl Engle 和Ed Bowen分享他们对AI对商业战略影响的观点和经验，并通过举例说明AI 促进药物开发的发展，阐述了AI和高级分析是如何改变了制药行业。学生们可以从这些讲座里了解如何以不同的方式应用他们在课堂上学到的技能并开拓视野以适应发展迅速的商业分析领域。

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Capstone Project Kick-off - Agile workshop

德勤在为 UM MSBA 学生设计他们的capstone projects时不断提高标准，引导他们进入商业分析更进阶的主题，并帮助他们培养工作所需的专业技能。德勤设计并监督了高级分析领域的四个capstone projects，该四个项目需要用到包括NLP（自然语言处理）、AI（人工智能） 和 ML Automation（自动化机器学习）等不同方向的知识。除了数据科学和分析方面的实战训练外，学生们还接受了使用 AGILE 方法（敏捷方法）构建工作流程的培训，AGILE已在软件开发等各个领域广泛地被运用，旨在通过快速迭代持续交付可运行版本从而加快需求的满足，这是一种在雇主中很受欢迎但却在数据科学和分析教育常常被忽视的技能。