MSc Fashion Analytics e Previsão

Pós-graduação Bloco 1

Nome da Unidade: Previsão e Economia Global da Moda

Esta unidade apresentará a você o ambiente econômico da indústria global da moda por meio de uma base aprofundada em conceitos micro e macroeconômicos fundamentais que levam ao crescimento econômico sustentável. Você será apresentado à economia do gerenciamento da cadeia de suprimentos e a uma ampla gama de técnicas avançadas de previsão univariada e sua aplicação via R Studio para prever tendências econômicas futuras relevantes para a indústria global da moda. As habilidades básicas de codificação que você aprenderá nesta unidade fornecerão uma base para unidades futuras.

Nome da Unidade: Desafio Colaborativo

Esta unidade é a sua oportunidade de inovar e explorar processos de desenvolvimento e se envolver com práticas de trabalho colaborativas. Você desenvolverá suas habilidades profissionais de negociação, trabalho em equipe e networking que são essenciais nas indústrias culturais, empreendedoras e criativas. A ênfase desta unidade é desenvolver e mostrar suas habilidades de consultoria. Você pode se envolver com briefings da indústria ou da faculdade.

Nome da unidade: Conectando-se com consumidores globais de moda

Esta unidade é ministrada pela Escola de Mídia e Comunicação da LCF. Você será apresentado aos princípios da comunicação com diversos públicos de consumo e o papel dos dados na comunicação de moda. A unidade também enfatiza a proteção de dados, a privacidade e o uso ético dos dados nas comunicações. Você desenvolverá suas habilidades para contar histórias e envolver o público global de consumidores de moda por meio de narrativas escritas e visuais.

Pós-graduação Bloco 2

Nome da Unidade: Métodos de Pesquisa Quantitativa

Esta unidade foi projetada para apoiar o desenvolvimento do projeto de pesquisa do seu projeto de mestrado e suas habilidades avançadas de pesquisa quantitativa para coleta e análise de dados do consumidor. Você desenvolverá as habilidades avançadas necessárias para avaliar criticamente a pesquisa secundária, projetar instrumentos de pesquisa quantitativa confiáveis e válidos e realizar testes de hipóteses com testes estatísticos paramétricos e não paramétricos que beneficiarão o restante deste curso e sua futura empregabilidade. Você obterá experiência no uso de software relevante do setor para projetar, analisar e avaliar uma pesquisa de consumidor em resposta a um problema atual de negócios de moda de sua escolha.

Nome da Unidade: Princípios de Aprendizado de Máquina para Fashion Analytics

Esta unidade visa desenvolver sua compreensão dos modelos de negócios de moda liderados pelo comércio eletrônico e apresentar a teoria básica que sustenta as principais técnicas de aprendizado de máquina e mineração de dados para descobrir insights ocultos de Big Data na moda. A unidade se concentrará na aplicação prática de algoritmos de aprendizado supervisionado e técnicas de mineração de dados em dados de consumidores de moda com uma avaliação crítica das questões éticas associadas. Você será exposto a uma caixa de ferramentas de algoritmos automatizados de aprendizado de máquina. As habilidades que você desenvolver permitirão que você aplique com sucesso um algoritmo selecionado de aprendizado de máquina ou mineração de dados em Big Data relacionado à moda.

Nome da Unidade: Inovação de Produtos de Moda Orientada por Dados

Esta unidade é ministrada pela Escola de Design e Tecnologia da LCF com o objetivo de desafiar os pressupostos tradicionais das práticas da indústria da moda usando dados na inovação de produtos de moda. O design de moda requer um processo dinâmico de gerenciamento da cadeia de suprimentos para atender às demandas contemporâneas por melhores produtos. Isso, por sua vez, requer análise de dados para informar o desenvolvimento de modelos de negócios sustentáveis. A aplicação estratégica de dados complexos de uma ampla gama de fontes validará um conceito e o situará em um contexto contemporâneo que impulsiona práticas avançadas de inovação de produtos de moda. Você aprenderá a analisar criticamente o impacto das mudanças nas preferências dos consumidores nos ciclos de vida dos produtos, nas estratégias da cadeia de suprimentos e nos modelos de negócios sustentáveis. A análise ajudará você a propor uma estrutura conceitual e/ou ideia de inovação de produtos de moda para um mercado ou setor específico.

Pós-graduação Bloco 3

Nome da Unidade: Projeto de Mestrado

O Projeto de Mestrado é uma parte importante do trabalho central para alcançar os objetivos do curso, que fornecerá uma oportunidade para você demonstrar seus conhecimentos e habilidades em relação aos resultados de aprendizado do curso. Ao longo do projeto de mestrado, você é guiado e apoiado por tutoriais e avaliação de colegas e funcionários em estágios intermediários. Você receberá um supervisor para seu projeto e concluirá um contrato de aprendizado descrevendo como você pretende desenvolver e entregar seu projeto.

A estrutura de crédito está em conformidade com a estrutura da University of the Arts London, na qual a unidade de crédito é de 20 créditos (equivalente a 200 horas de estudo do aluno). Todos os créditos do programa de mestrado estão no nível de pós-graduação 7.

Os seguintes métodos de ensino e aprendizagem são empregados para apoiar os objetivos integrados dos resultados do curso:

• Palestras e briefings online assíncronos (pré-gravados) e síncronos online (ao vivo) (grande grupo)
• Seminários síncronos online (pequeno grupo)
• Workshops e demonstrações práticas online assíncronas e síncronas online (pequeno grupo)
• Workshops de habilidades acadêmicas on-line, incluindo introdução à biblioteca (pequeno grupo)
• Tutoriais síncronos online (individuais ou em pequenos grupos)
• Sessões on-line assíncronas e on-line síncronas de feedback entre pares e/ou tutores (individuais ou em pequenos grupos)
• Apresentações (ao vivo ou pré-gravadas)
• Aprendizagem independente (individual ou pequeno grupo)

Estamos em discussão com vários de nossos atuais parceiros da indústria como colaboradores e fornecedores de projetos da indústria ao vivo para este curso. Essas parcerias estão atualmente pendentes de validação e aprovação legal.

"Este curso vai nos fornecer futuros líderes da indústria capazes de ficar à frente das tendências da moda, mas também antecipar a mudança de comportamento do cliente e como reagir rapidamente."

Nishi Overton (chefe de marketing e dimensionamento da Amazon)

“A análise de dados é crucial no varejo. A proficiência técnica que este curso ensina é uma ótima oportunidade para quem tem experiência em varejo e deseja expandir seu conjunto de habilidades para obter melhores insights com dados.”

Rosie Hood (PhD, Cientista de Dados Sênior na EDITED)

"Analistas talentosos são um recurso procurado no varejo. Um dos principais desafios é encontrar analistas que sejam habilidosos nos elementos quantitativos, mas também estejam sintonizados com a visão geral das necessidades de negócios e o impacto que sua análise de números tem como parte do lucro. Então, a ideia deste (curso) em que você está pegando um estudante de negócios e ensinando as formas de dados e análises, acho que equiparia seus alunos com um conjunto de habilidades bastante valioso para serem contratados. ”

Matthew Walsh (Diretor de Dados e Varejo da IMRG)

O curso é ministrado totalmente online. É único no LCF como o primeiro de nossos cursos de mestrado ministrados a reunir a experiência de ensino e pesquisa de todas as três escolas. A Fashion Business School (FBS) lidera o curso com unidades especializadas ministradas por funcionários da School of Media and Communication (SMC) e da School of Design and Technology (SDT). Como signatária avançada dos Princípios da Educação em Gestão Responsável (PRME) da ONU, a FBS adapta seu currículo para atender aos seis princípios da educação em gestão responsável. O currículo enfatiza o desenvolvimento de uma compreensão da indústria da moda global contemporânea, juntamente com a alfabetização de dados quantitativos e a análise de dados em um mundo onde eventos imprevistos reforçaram a importância de insights orientados por dados.