美國的很多大學，在2010年前后陸續(xù)開設(Business Analytics/Data Science等相關專業(yè)，那么芝加哥大學商業(yè)分析專業(yè)怎么樣?
項目介紹
芝加哥大學格雷厄姆學院開設的分析學碩士項目可以提供給學生必備的高級培訓，以此來獲取從真實數據中提取見解的能力，并能夠應用分析技能來解決實際問題。項目所提供的技術知識、對現實世界的理解和領導者鋒芒使學生具備應用數據分析開發(fā)切實解決方案的能力。
課程解析
該項目課程設置靈活，分為全日制和非全日制。非全日制的學生每學期注冊一至兩門課，上課時間為晚上或周六。全日制學生每學期注冊三門課，部分課程上課時間為白天。
該項目入學時間為春季或秋季，通常完成時間為一年半，也可以在12個月到四年時間里完成。課程開設11門課，包括一個頂點項目，具體學生必須完成以下要求才能獲得學位：先修課程、7門核心課程、1門商業(yè)戰(zhàn)略或項目管理課程，3門選修課程，頂點項目
先修 程
(1)MSCA 32010線性代數和矩陣分析
(2)MSCA 37010編程分析
核 心 課 程
(1)MSCA 31001商業(yè)應用的研究設計
先決條件： MSCA 31007 統(tǒng)計分析
除了理論和實驗之外，大數據分析也已成為一種發(fā)現新知識的方式。該課程涵蓋了分析研究的全過程，包括將商業(yè)問題詮釋成可以通過分析學和數據來源開發(fā)解決的可研究問題，以此來解決每個關鍵的可研究問題，到可研究結果的翻譯到商業(yè)應用。此外，還包括回歸商業(yè)應用中的關于研究結果的詮釋。修完此門課程之后，學生將具備為商業(yè)問題構建框架，繪出可替代解決方案來應用到數據搜集實驗的設計中的能力，也能夠向所在的分析推斷和非分析員解釋已定方法論的利弊。同時，學生們還可以開發(fā)出一種研究方案來以數據中獲取可以解釋實際商業(yè)問題的知識。
(2)MSCA 31007 統(tǒng)計分析
先決條件：MSCA 31000 統(tǒng)計概念介紹或者同等大學水平統(tǒng)計學
該課程提供給學生綜合型且實際的統(tǒng)計數據分析介紹。該課程所教授的統(tǒng)計技巧將使學生具備分析復雜的數據集的能力，學生能夠用公式表示和解決現實世界的問題，以此來制定出依照數據處理的決策。在該門課程中，學生通過學習理論、獨立思考和在實際案例中學習，能夠獲取統(tǒng)計推論法和回歸分析的概念和基礎知識。學生將精通解釋標準回歸分析推出和進行模型選擇和模型驗證。學生也將學習統(tǒng)計編程語言來構建示例和完成作業(yè)練習。
(3)MSCA 31005數據庫系統(tǒng)設計與實現
一個基礎的合理數據庫系統(tǒng)設計與實現通常是一個成功的分析計劃的重要組成部分。該課程提供給學生良好的數據庫設計基礎的全方面基礎訓練，包括運行數據和申報數據。同時，也能使學生們獲取實現數據庫的實用信息，以達到在限制性資源和知識局限性的典型組織情景中實現分析學解決方案?？偠灾?，通過此門課程學習，學生將能夠設計并構建出支持可持續(xù)分析型解決方案的數據庫。
(4)MSCA 31006 時間序列分析與預測
先決條件: MSCA 31007 統(tǒng)計分析
時間序列分析，作為一門科學，也是那種根據先前記錄制定理性預測的學科。在當今的商務場景中廣為應用。 廣泛的時間序列分析知識對現代數學科學家和數據分析員至關重要。該課程講述了時間序列分析在應用中的重要問題。例如，扎實的時間序列模型及其理論基礎;如何使用主流統(tǒng)計軟件分析實踐序列數據;現實數據分析實例以及給不同受眾合理、清晰的成果演示。
(5)MSCA 31008 數據挖掘原理
先決條件: MSCA 31007 統(tǒng)計分析
數據挖掘過程旨在通過利用統(tǒng)計學、人工智能和機器學習來實現在大數據集中發(fā)現新奇、有趣、可操作的模式。該課程介紹了數據挖掘基礎知識：聯(lián)系和序列規(guī)則發(fā)現，記憶基礎推理法，分類和回歸決策樹， 數據挖掘模型對比，邏輯模型，記錄卡模型，神經網絡模型。該課程遵循做中學的方法，學生應用現實世界數據集每兩周完成一次作業(yè)。學生也提出并完成他們自己設計的數據挖掘研究項目。
(6)MSCA 31009 機器學習與預測性分析
先決條件：MSCA 31007 統(tǒng)計分析，MSCA 31008 數據挖掘原理;并注冊了MSCA 37003 Python Workshop
在高級數據挖掘中，該課程提供給學生實際親自動手的課程，包括現代預測性分析和機器學習，算法和技術。該課程強調數學理論基礎在實踐中的應用，學生們課上大多時間將使用現存的程序包，如R，Python和Linux 庫等各種算法來增長經驗。該課程涵蓋以下話題：回歸和邏輯回歸，正則化回歸(套鎖網絡回歸、彈性網絡回歸、支持向量機、神經網絡、決策樹、提高決策樹、隨機森林、網上學習、均值聚類、特殊聚類和存活率分析)
(7)MSCA 31010 商業(yè)應用的線性和非線性模型
先決條件： MSCA 31007 統(tǒng)計分析
該課程集中介紹以下話題：基于線性模型的統(tǒng)計推斷回顧，通過排除高斯分布得到產出的假設拓展到線性模型(廣義線性模式)，通過允許模型殘差的相關結構拓展到線性模型(混合效應模型)，通過放松線形結合輸入的要求來拓展到線性模型(非參數回歸模型和體制轉換)。
芝加哥大學商業(yè)分析專業(yè)怎么樣?以上就是托普仕留學小編的詳細介紹，如果學生們有更多的申請疑問，可以隨時咨詢。
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