Handelsstrategien Und Systeme Nyu

In der News New Special Issue von Big Data Journal auf Big Data für soziale Gute CNBC: Geschwindigkeit - nur HFT Vorteil nicht so schnell Vasant Dhar ernannt Chefredakteur der Big Data Data Science und Prognose Financial Times: Business Schools Gesicht a Herausfordernde Zukunft CNBC: Wie kann Facebook Monetize seine Daten verdrahtet Magazin: Get Paid für Ihre Daten auf Facebook Financial Times: Lektionen für Privatsphäre von Sonys Data Theft CIO Magazin: Dont Gamble Ihr Unternehmen Reputation auf Data Governance Forbes: Neue Phase für die Verlagsindustrie Vasant Dhar Ist ein Data Scientist, dessen Forschung die folgende Frage behandelt: Wann machen Computer bessere Entscheidungen als Menschen Dhars breitere Interessen zählen Data and IT Governance. Dhars Forschung auf Entscheidungsfindung ist in Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Daten groß und klein. Die Hauptproblembereiche, die in der Forschung angesprochen werden, sind Finanzierung, Gesundheitspflege, Ausbildung, Geschäft und Sport. In der Finanzwelt, zum Beispiel, fragt sich seine wichtigste Frage, ob Sie Ihr Geld an einen Roboter vertrauen sollten. Zum Beispiel, siehe hier. Ähnliche Fragen gelten auch für die anderen Arenen. Zum Beispiel könnten Computer machen bessere Lehrer als Menschen Könnten sie bieten wertvolle medizinische Beratung für uns, dass Experten arent in der Lage zu bieten Könnten sie wertvolle Assistent Coaches werden Kürzlich vor fünf Jahren wäre es scheinbar widersinnig zu denken, dass Computer Autos fahren könnte besser Als die Menschen in unserem Leben noch fahrerlose Autos sind schon hier. Computer machen immer mehr Entscheidungen für uns, und zunehmend auch in Bereichen, die menschliches Urteil erfordern. Wie können wir die schnellen Fortschritte in der Maschinellen Intelligenz in Bereichen wie Finanzen, Gesundheitswesen und Bildung nutzen Dhar lehrt Kurse über Digital Marketing, Trading-Strategien und Vorhersage. Professor Dhar erhielt seinen Bachelor of Technology vom indischen Institut für Technologie in Delhi und seinen Master of Philosophy und Doktor der Philosophie von der University of Pittsburgh. Paduano Fellow, Professor Leiter Information Systems Group Stern Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät New York University 44 West 4th Street KMC 8-97 New York, NY 10012 Telefon: 212.998.0816 Fax: 212.995.4228 email: vdharstern. nyu. eduComputing and Data Science Hinweis : Ein Wahl-Wahlfach darf nur eine Konzentrationsanforderung erfüllen (zB können Entscheidungsmodelle und Analytik auf die Operationskonzentrationsanforderung ODER als fortgeschrittenes CampSD-Wahlfach zählen, können aber nicht beide Anforderungen erfüllen). Studenten, die eine andere Konzentration erweitern möchten, können sich dafür entscheiden, den Bereich Computer - und Datenwissenschaften zu studieren. A Computing and Data Science Bereich der Studie erfordert 9 Einheiten von Stern Computing und Data Science Wahlfächer ausgewählt aus den Kursen für diesen Bereich der Studie aufgelistet. Typischerweise ist mindestens einer der Kurse für den Studienbereich erforderlich, und Studenten können nicht mehr als eine abgeschlossen. Die Studienbereiche und die Studienrichtungen zur Konzentration sind nachfolgend aufgelistet. Finanzsysteme Dieser Studienbereich richtet sich an Studierende, die sich auf Systeme der Finanzdienstleistungsbranche konzentrieren möchten. Trading-Strategien und - systeme Erforderlich für den Studienbereich Umgang mit Data Data Mining für Business Analytics Entscheidungsmodelle und Analysen Enterprise-Systeme Dieser Studienbereich richtet sich an Studierende, die an der Implementierung und den Implikationen unternehmensweiter Systeme und Werkzeuge für die persönliche Produktivität interessiert sind. Die Kurse eignen sich besonders für Studenten, die eine berufliche Karriere machen möchten. Soziale und digitale Medienanalyse Erforderlich für den Studienbereich Umgang mit Daten Finanzinformationssysteme Data Mining für Business Analytics Entscheidungsmodelle und Analytik Globalisierung, Open Innovation, Crowdsourcing: Neue Wege der Organisation webbasierter Systeme Dieser Studienbereich richtet sich an Studierende, die es wünschen Ein tieferes Verständnis der Internet-Technologien. Das Internet ist mittlerweile die Standardmethode für die Bereitstellung von Inhalten sowohl für interne als auch für externe Nutzer sowie die Basis für neue Standards für die Anbindung von Geschäftsprozessen. Dieser Bereich umfasst Kurse, die sowohl die Entwicklungstechniken für Web-basierte Systeme als auch Business-Anwendungen abdecken. Grundlagen der Rechnersysteme Erforderlich für den Studienbereich Design und Entwicklung von Web - und Mobile Apps Data Analytics im digitalen Marketing Umgang mit Datensuche und den New Economy Networks, Crowds und Markets Search und die New Economy Für Kursbeschreibungen, Voraussetzungen und Kursterminierungsmöglichkeiten, Bitte den Kursindex überprüfen. Treffen Sie sich mit Ihrem Berater. Begleiten Sie uns in unserer Mission, Menschen und Ideen zu entwickeln, die Wert für Wirtschaft und Gesellschaft schaffen. 2016 Leonard N. Stern School of BusinessTraining Strategien und Systeme nyu. Kostenlose Binärsignale. 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