수학·통계·코딩 자체보다 데이터를 이용해 기업 문제를 해결하는 데 관심이 있는 학생에게 잘 맞습니다.
PROGRAMME OVERVIEW
Business Analytics는 무엇을 배우는 석사인가?
단순히 코딩만 배우는 데이터 과정도, 전통적인 경영학 석사도 아닙니다. 기업이 보유한 데이터를 정리하고 분석해 실제 경영·금융·마케팅·운영 의사결정에 활용하는 능력을 만드는 과정입니다.
커리큘럼의 흐름은 비교적 명확합니다. 1학기에는 데이터베이스·통계/계량분석·Business Analytics 기본기를 만들고, 2학기에는 Social Network Analysis·Data Mining·Machine Learning·Big Data 응용으로 확장합니다. 마지막 Semester 3에서는 Business Analytics Dissertation을 통해 독립적인 연구 프로젝트를 완성합니다.
경영·경제·금융·마케팅 배경에서 분석도구와 머신러닝을 더하고 싶은 학생이 검토할 수 있습니다.
과학·공학 계열 학생이 데이터 기술을 비즈니스 의사결정과 연결하고 싶을 때도 지원 가능한 전공입니다.
ENTRY REQUIREMENTS
2027 입학조건
학부 전공 및 선수 배경
학력기본적으로 UK 2:1 honours 또는 이에 상응하는 학사학위 수준
지원 학부 전공금융, 회계, 경제, 경영, 마케팅, 과학, 공학 또는 관련 전공
선호 배경Econometrics, Statistics, Operations Research와 Python·Matlab·R·Stata 등 프로그래밍 경험이 있으면 유리
계량경제학기초 Econometrics 지식은 권장되지만 필수는 아님
영어IELTS Academic 6.5, 각 영역 5.5 이상. TOEFL iBT와 PTE Academic도 인정
한국 대학 GPA 참고
3.5 / 4.5 이상성적만 놓고 보면 비교적 안정적으로 지원 가능성을 확인해 볼 수 있는 구간
3.0–3.49 / 4.5지원 검토 가능한 핵심 구간. 전공 적합성과 정량과목 성적을 같이 확인
3.0 / 4.5 미만일반 참고선보다 낮아 개별 검토가 필요한 구간
3.0/4.5는 XJTLU 공식 한국 커트라인이 아닙니다. 한국 지원자의 1차 가능성 판단을 위한 TNS 참고 가이드입니다.
XJTLU CAMPUS VIDEO · KOREAN SUBTITLES
Suzhou SIP 캠퍼스 영상
XJTLU Suzhou SIP 캠퍼스 투어를 해대쉽에서 한국어 자막으로 제공한 영상입니다.
CURRICULUM
18개월 커리큘럼
학기별 주요 과목과 프로젝트를 순서대로 확인해 보세요. 각 과목의 핵심 학습내용도 함께 확인할 수 있습니다.
SEMESTER 1기초 분석 체계DB · 계량경제 · BA 기본 · 윤리
SEMESTER 2고급 분석 적용네트워크 · ML · Big Data
SEMESTER 3독립 연구Business Analytics Dissertation
과목 구성 안내
※ 실제 개설 과목은 입학 시점에 달라질 수 있습니다.
Semester 1 · Core Modules
FOUNDATIONDatabases and Data Management
관계형 데이터베이스의 구조와 설계 원리를 배우고 E-R 모델, SQL, 데이터 정규화 등을 이용해 실제 데이터베이스를 설계·구현하는 과목입니다.
Econometrics
회귀분석을 중심으로 경제·금융 데이터를 실증적으로 분석하는 방법을 배웁니다. 모델 추정, 통계적 검정, 결과 해석을 통해 정량적 판단의 기반을 만듭니다.
Introduction to Business Analytics
Business Analytics의 역할, 기술통계, 데이터 시각화와 분석 소프트웨어를 실제 비즈니스 데이터에 적용합니다. 분석 결과를 비전문가에게 전달하는 능력도 다룹니다.
Contemporary Issues in the Ethics of Business Analytics
빅데이터 수집·분석에서 생기는 개인정보, 편향, 책임성과 같은 윤리 문제를 실제 사례로 분석하고 기업이 사용할 수 있는 대응 프레임을 학습합니다.
Semester 2 · Core Modules
ADVANCED ANALYTICSSocial Network Analysis
사람·기업·조직 간 연결관계를 네트워크로 모델링하고 주요 SNA 개념과 알고리즘을 실제 문제에 적용합니다. 네트워크 분석 프로그램 구현까지 연결됩니다.
Data Mining and Machine Learning
대표적인 데이터마이닝·머신러닝 알고리즘을 비교하고 실제 데이터에 적용합니다. 상황에 맞는 알고리즘 선택과 결과 평가, 데이터 기반 해결책 설계가 핵심입니다.
Big Data-Applications in Business
Finance·Marketing·Management의 실제 비즈니스 문제에 데이터 분석기법을 적용하고, 복잡한 분석 결과를 보고서와 프레젠테이션으로 의사결정에 연결하는 과목입니다.
Semester 3 · Core Module
CAPSTONEBusiness Analytics Dissertation
Business Analytics 분야의 실제 문제를 하나 정해 연구질문을 만들고, 적절한 연구방법과 데이터를 설계·분석해 독립적인 석사 논문을 완성합니다. 이후 박사과정이나 분석 직무 포트폴리오에도 연결할 수 있는 최종 프로젝트 성격입니다.
OPTIONAL MODULES
선택과목은 관심 진로에 맞춰 확장
Semester 1 선택과목
- Financial Analysis
- Introduction of FinTech
- Social Media Marketing
- Strategic Business Analysis
Semester 2 선택과목
- Time Series Analysis
- Macroeconomics
- Portfolio Management
- Strategic Operations Management
- Modelling and Simulation of Operations
선택 방향을 보면 전공 성격이 더 잘 보입니다. 금융·투자 쪽이면 Financial Analysis, FinTech, Time Series, Portfolio Management를, 마케팅 쪽이면 Social Media Marketing을, 운영·컨설팅 쪽이면 Strategic Business Analysis와 Operations 관련 과목을 조합할 수 있습니다. 실제 개설·선택 가능 과목은 해당 연도의 최종 module structure를 확인해야 합니다.
WHAT YOU WILL LEARN
졸업할 때 가져가게 되는 역량
Data Management데이터베이스 설계·SQL·데이터 관리 구조 이해
Quantitative Analysis계량경제·통계 기반 데이터 해석과 모델링
Machine Learning데이터마이닝·ML 알고리즘을 실제 문제에 적용
Business Translation분석 결과를 기업의 실행 가능한 의사결정으로 변환
CAREERS
졸업 후 진로
데이터 활용이 많은 금융·리테일·마케팅·ICT 등에서 분석과 비즈니스 사이를 연결하는 직무로 확장할 수 있습니다.
Data / Information Analyst기업 데이터를 분석해 인사이트와 의사결정 자료를 만드는 역할
Technical Consultant데이터·시스템 기반 비즈니스 문제 해결을 지원하는 컨설팅 역할
IT Project Manager데이터·IT 프로젝트를 비즈니스 요구와 연결하고 관리
CRM Analytics고객 행동·마케팅 데이터를 분석해 고객전략과 성과를 개선
TUITION & SCHOLARSHIPS
학비와 장학금
RMB 180,0002026 Entry 총 학비 참고. 2027 전공별 학비는 아직 확정 발표 전입니다.
20% · 30% · 50%Full-time Master's Entry Scholarship 심사 가능. 2027년 9월 입학 장학금 마감은 2027년 6월 1일입니다.
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