随着“大数据”、“云计算”等概念的兴起及普及,各个企业的决策都需要依赖数据分析,那些数据采集、分析和管理人才逐渐成为各大企业的核心竞争力和战略决策的重要人才,从而商业分析师的需求量持续上涨,可国内目前鲜少有大学培养此类人才,而美国的乔治华盛顿大学就开设了商业分析硕士专业,下面,就随小编来看看吧,希望对大家有所帮助:
商业分析硕士项目于2013年启动,培养学生掌握现实世界的分析和咨询技能,以进行有效的数据驱动决策。自成立以来,该项目一直与领先的分析组织(包括IBM和德勤)合作,开发并继续加强严格和平衡的课程,包括有效开发、部署和传播业务分析解决方案的技术、定量和定性技能。
该课程是分析方法(描述性,预测性和规定性),应用(应用于特定功能领域或行业的分析选修课),软技能(咨询,沟通和团队动态)和技术(SAS工具,R, Python, SQL, no-SQL和其他当前和趋势技术)的独特混合。学习课程的高潮是一个实践项目,学生在同行团队中工作,将他们新获得的专业知识应用于由我们的合作伙伴行业组织赞助的现实世界的商业挑战。
必修课
Required
DNSC 6301 Analytics Edge and Data Ethics
DNSC 6302 Programming for Analytics I
DNSC 6303 Programming for Analytics II
DNSC 6305 Data Management for Analytics
DNSC 6306 Decision Models
DNSC 6307 Optimization I
DNSC 6311 Stochastic Foundation: Probability Models
DNSC 6312 Statistics for Analytics I
DNSC 6313 Statistics for Analytics II
DNSC 6314 Machine Learning I
DNSC 6315 Machine Learning II
DNSC 6317 Business Analytics Practicum
选修课
DNSC 6278 Big Data Analytics
DNSC 6280 Supply Chain Analytics
DNSC 6290 Special Topics
DNSC 6308 Optimization II
DNSC 6319 Time Series Forecasting for Analytics
DNSC 6320 Pricing and Revenue Management
DNSC 6321 Social Network Analytics
DNSC 6323 Visualization for Analytics
DNSC 6325 Business Process Simulation
DNSC 6327 Sports Analytics
DNSC 6330 Responsible Machine Learning
先决条件
商业分析理学硕士(MSBA)课程的成功申请者将在以下领域有曝光和经验:
统计数据
申请人应在过去五年内在本科或研究生统计课程中获得B或更高的成绩,能够在当前或过去的专业职位中经常使用统计学,或能够以另一种方式证明对统计学有充分的理解。
高等数学(微积分和线性代数)
一般来说,学生应该能够证明经常使用数学原理和方法,并充分理解微积分和基本线性代数。申请人必须在本科或研究生阶段的微积分课程中取得B或更高的成绩,包括微积分I (MATH1231)和微积分II(相当于MATH1232)。此外,学生还需要对线性代数和有限数学(相当于MATH1051)的主题有一定的学术接触。
计算机编程
申请人应能够证明充分接触和理解基本的计算机编程和软件原理。申请人不需要对基于分析的计算机程序和软件有具体的了解。相反,目标是让申请人证明他们有能力学习MSBA课程中强调的特定课程。
不考虑具有3年制学士学位的申请人,除非他们完成了至少一年的后续研究生教育。
目前简历
一封专业和/或学术推荐信
目的陈述:用不超过500字,描述这个课程如何适合你的职业生活和你的职业目标。
2023年夏季- 2023年3月1日
2023年秋季- 2023年3月1日
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