我们一直听到各方面的观点：'世界正在迅速变化'。虽然这是事实，但我们需要更好地了解这些变化是什么，它们如何影响行业，以及管理教育如何为学生做好准备以应对这些变化。让我们看看两个突出的新兴领域，这两个领域既有破坏性又有利于企业：数据科学和机器学习。

数据科学

它是一个广阔的领域，超越了企业，数学，统计学和计算机科学。这个真正的多学科领域利用科学方法，算法，流程和计算机系统，从各种形式的数据中提取知识和见解; 此外，它还用于业务目标。随着计算机处理能力的爆炸，数据存储成本的降低以及数据生成和记录的量，该领域在过去几年中已经聚集了巨大的动力和兴趣。

大数据分析是一种特定的数据科学工具，是处理极大量结构化，半结构化和非结构化数据集的流行术语。它使用特殊的软件和算法来深入了解生成它们的域(制造，销售，营销等)，以帮助决策和流程自动化。根据这个定义，大数据分析的应用自然超越了学科。预测分析的使用遍及不同的学科，如石油和天然气，营销和销售，体育，分子生物学，药物设计，废物管理和金融。

让我们看看不同行业/行业如何使用大数据的一些例子：

智能城市是一个大熔炉，各种大数据技术相互融合，将城市转变为半智能化的城市;

在市场营销和销售方面，大数据正迅速成为一种有力的工具，可以深入了解客户行为，从而成为刺激创新的强大动力;

在制造业中，运营经理使用高级分析对历史数据和流程进行识别，以确定离散流程步骤和输入之间的关系，然后优化对收益率产生最大影响的因素。

对企业的好处是切实可行的：

降低成本：大数据技术在存储和分析大量数据方面具有显着的成本优势，

更快更好的决策：凭借内存分析的速度，企业可以根据获得的洞察力做出更快更好的决策，

有效的产品发布：客户需求和发布中等见解可帮助企业实现客户的实际需求。

机器学习

它是统计模型和算法的科学研究，计算机应用程序使用它来有效地执行特定任务而不使用明确的方向，而是依赖于模式和推论。它被视为人工智能的一个子集，是大数据分析的推动者。机器学习和深度学习的应用范围从计算机视觉到语音识别和翻译到营销到药物发现。它是人工智能发展最快的领域之一。

数据科学如何被用作商业工具的例子比比皆是，这里有一些例子。作为全球最大的快速消费品公司之一，宝洁公司生产了大量有关市场洞察力的数据。然而，数据量日益增长，编制和分析的成本在不断增长，并且在决策方面所需的商业事件周期所需的洞察时间正在缩短 - 所有这些都是挑战为全球专业。宝洁公司建立了一个多年前集成和分析数据的分析系统。它被认为是当时的开创性努力。印度最大的快速消费品公司之一Hindustan Unilever Ltd(HUL)正在使用人工智能软件Jarvis提取细节，例如过去三个月所有人都去过杂货店，以及他们下次可能购买的产品，这将有助于分销，制造和定位。数据科学现象不仅限于快速消费品行业。公司位于印度最大的企业集团之一，即盐到软件塔塔集团正在与大数据公司Tata Insights and Quants(Tata iQ)合作，分析从用户和消费者那里收集的数据，并理解它可以在多个业务功能中实施变更。

在FORE管理学院，我们认识到这些领域的重要性和巨大潜力。我们已将这些主题的模块集成到我们的旗舰计划中，以帮助那些打算专注于相关领域的人 - 我们在大数据分析中运行特定的在线证书计划，用于业务和管理以及机器学习和深度学习。这两个项目都是与Tech Mahindra合作进行的，这有助于提供实用和行业的触觉，以及学术严谨性。

通过证书课程以及在常规课程结构中整合数据科学和机器学习，商学院可以为明天的商业领袖提供相关和最新的教育。此外，这将使管理机构成为商业世界的强大推动者，以获得这些激动人心的领域的全部好处。