知识源于沉淀 商业分析硕士
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课程概述:
每种类型的企业都可以获得大量的数字信息，而且数量还在快速增长。商业分析理学硕士课程让你在大数据走向董事会前沿的过程中脱颖而出。
每种类型的企业可以获取的数字信息量是巨大的，而且还在快速增长。商业分析硕士项目让你在大数据走向董事会前沿的过程中脱颖而出。
2018年学生统计:
课程:
秋季学期核心课程
第一个秋季学期介绍关键概念和工具，包括数据库设计、SQL、大数据和云计算，以及:
第一个秋季学期介绍了一些关键概念和工具，包括数据库设计、SQL、大数据和云计算。
Python和数据科学简介介绍了获取、清理、分析和可视化数据(描述性分析)的编程语言，用于报告和复杂的优化。
Python和数据科学简介介绍了用于获取、清理、分析和可视化数据(描述性分析)的编程语言，以便进行报告和复杂的优化。
预测分析涵盖高级分析技术，如神经网络和随机梯度推进，将原始和混乱的业务数据转换为对未来客户行为或关键组织元素的可靠预测。
预测分析包括高级分析技术，如神经网络和随机梯度增强，这些技术将原始和混乱的业务数据转换为对未来客户行为或关键组织元素的稳健预测。
说明性分析建立在描述性和预测性分析课程的基础上，通过使用优化模型和软件工具为各种商业决策提出决策选项。
描述性分析以描述性和预测性分析课程为基础，通过使用优化模型和软件工具，为各种商业决策提供决策选项。
春季学期核心
核心要求在春季学期结束，包括网络安全介绍和两个高级分析主题:
将介绍网络安全和两个高级分析主题。
因果推断教授统计和实验方法来识别数据集之间的因果关系，并拒绝基于有偏见的样本或反向因果关系的规定性选项。
因果推理教授统计和实验方法来确定数据集之间的因果关系，并拒绝基于有偏见的样本或反向因果关系的规定选项。
文本挖掘为主题和情感分析以及预测建模提供了收集、组织、总结和分析文本数据的技术、算法和工具。
文本挖掘提供了收集、组织、总结和分析文本数据的技术、算法和工具，用于主题和情感分析以及预测建模。
六大分析领域
在专题课程(21学分)中，您将深入分析的行业和功能应用，并完成一个密集的行业特定项目或作业。跟踪要求是在第一个秋季学期引入的，并包含最后一个秋季学期的所有课程。这些课程中的大部分都是必修的。
在专题课程(21学分)中，你将深入分析行业，并完成一个密集的行业专题项目或作业。课程要求在第一个秋季学期引入，并包含在最后一个秋季学期的所有课程中。这些课程大部分是必修的。
1.客户分析用户分析
2.金融科技分析金融科技分析
3.供应链分析
4.会计分析
5.医疗保健分析医疗分析
6.人才分析
就业率
2018年:
2019年:
