Nyu Estrategias Y Sistemas De Negociación

En las noticias Nueva edición especial de Big Data Journal sobre grandes datos para el bien social CNBC: Velocidad - la única ventaja de HFT no tan rápido Vasant Dhar nombrado editor en jefe de datos grandes Data Science and Prediction Financial Times: Las escuelas de negocios se enfrentan a La nueva fase para la industria de la publicación Forbes: nueva fase para la industria de la publicación Vasant Dhar Es un científico de datos cuya investigación aborda la siguiente pregunta: ¿cuándo las computadoras toman mejores decisiones que los seres humanos? Los intereses más amplios de Dhars incluyen el gobierno de datos y TI. La investigación de Dhars sobre la toma de decisiones se basa en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y datos grandes y pequeños. Los principales problemas abordados en la investigación son las finanzas, la sanidad, la educación, los negocios y los deportes. En el ámbito financiero, por ejemplo, su pregunta principal pregunta si usted debe confiar en su dinero a un robot. Por ejemplo, ver aquí. Preguntas similares se aplican en las otras arenas. Por ejemplo, ¿podrían las computadoras ser mejores maestros que los humanos? Podrían ofrecernos valiosos consejos de salud que los expertos no pueden proporcionar. ¿Podrían convertirse en valiosos entrenadores asistentes? Hace cinco años, habría parecido absurdo pensar que las computadoras podrían conducir mejor los automóviles Que los seres humanos en nuestra vida, pero los coches sin conductor ya están aquí. Las computadoras están tomando más y más decisiones para nosotros, y cada vez más en áreas que requieren juicio humano. ¿Cómo podemos aprovechar los rápidos avances de la inteligencia de la máquina en áreas como finanzas, salud y educación? Dhar enseña cursos de Marketing Digital, Estrategias de Negocio y Predicción. Profesor Dhar recibió su Licenciatura en Tecnología del Instituto Indio de Tecnología en Delhi, y su Maestría en Filosofía y Doctor en Filosofía de la Universidad de Pittsburgh. Paduano Fellow, Profesor Jefe del Grupo de Sistemas de Información Stern School of Business Universidad de Nueva York 44 West Fourth Street KMC 8-97 Nueva York, NY 10012 Teléfono: 212.998.0816 Fax: 212.995.4228 Correo electrónico: vdharstern. nyu. edu Experiencia Profesorado Investigación Vasant Dhar Biografía Vasant Dhar es un científico de datos cuya investigación aborda la siguiente pregunta: ¿Cuándo las computadoras toman mejores decisiones que los seres humanos? La investigación se basa en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático y datos grandes y pequeños. Los principales problemas abordados en la investigación son las finanzas, la sanidad, la educación, los negocios y los deportes. En el ámbito financiero, por ejemplo, su pregunta principal pregunta si usted debe confiar en su dinero a un robot. Por ejemplo, vea: online. liebertpub / doi / full / 10.1089 / big.2017.28999.vda Se aplican preguntas similares en otros escenarios. Por ejemplo, ¿podrían las computadoras ser mejores maestros que los humanos? Podrían ofrecernos valiosos consejos de salud que los expertos no pueden proporcionar. ¿Podrían convertirse en valiosos entrenadores asistentes? Hace cinco años, habría parecido absurdo pensar que las computadoras podrían conducir mejor los automóviles Que los seres humanos en nuestra vida, pero los coches sin conductor ya están aquí. Las computadoras están tomando más y más decisiones para nosotros, y cada vez más en áreas que requieren juicio humano. ¿Cómo podemos aprovechar los rápidos avances en la inteligencia de la máquina en áreas tales como las finanzas, la salud y la educación Profesor Dhar enseña cursos de Marketing Digital, Estrategias de Negocio y Predicción. También escribe sobre la transformación impulsada por TI, como la que actualmente está impulsando la educación, y las implicaciones de cómo las empresas hablan con clientes y socios y gobiernan los datos de manera responsable. Ha escrito más de 70 artículos de investigación, financiados por subvenciones de la industria y la National Science Foundation. Él fue pionero en el uso del aprendizaje de máquina para el modelado predictivo en Wall Street a través de la negociación sistemática propietaria, administración de riesgos y administración de clientes y ventas. Es orador frecuente en foros académicos e industriales. Profesor Dhar recibió su Licenciatura en Tecnología del Instituto Indio de Tecnología en Delhi, y su Maestría en Filosofía y Doctor en Filosofía de la Universidad de Pittsburgh. Intereses de Investigación Analítica Predictiva Ciencias de la Información Cursos Enseñados Marketing Digital Estrategias y Sistemas de Negociación Antecedentes Académicos Ph. D. Inteligencia Artificial, 1984 Universidad de Pittsburgh M. Phil. 1982 Universidad de Pittsburgh B. Tech. Ingeniería Química, 1978 Instituto Indio de Tecnología, DelhiCurriculum El MS en Gestión y Sistemas de grado está diseñado para proporcionar a los estudiantes una base sólida de conocimiento empresarial en el plan de estudios básico. Los estudiantes deben seleccionar una concentración para asegurar la profundidad del conocimiento en un área de contenido que será un diferenciador en el lugar de trabajo. La concentración de Estrategia y Liderazgo está dirigida a estudiantes interesados ​​en concentrarse en las competencias de liderazgo organizacional. Las concentraciones de Systems Management y Database Technologies proporcionan a los estudiantes un conocimiento mejorado de un dominio de TI específico. La concentración de Gestión de Riesgos Empresariales vincula tanto las áreas de gestión como las de TI, centrándose en la gestión del riesgo en la industria de los servicios financieros. Un requisito de curso de capstone completa el programa de estudio. Los estudiantes pueden completar el MS en Gestión y Sistemas en línea, en el sitio, oa través de una combinación de estos formatos. Con los cursos ofrecidos durante la noche y los fines de semana, el grado puede ser completado en dos años de estudio a tiempo completo o en hasta cinco años de estudio a tiempo parcial. Esto permite la máxima flexibilidad tanto para los altos directivos ocupados y ejecutivos, así como para los recién graduados universitarios que están comenzando su carrera. El programa combina un riguroso trabajo de curso con estudios de caso de la industria y simulaciones para proporcionar a los estudiantes una variedad de valiosas oportunidades de aprendizaje y experiencias. El plan de estudios básico está diseñado para proporcionarle una base profunda y amplia que apoye el trabajo del curso de concentración y le sirva a lo largo de su carrera. Se requiere que los estudiantes tomen todos los siguientes cursos.