作為一門復(fù)合學(xué)科，美國商業(yè)分析碩士一般有很強(qiáng)的實(shí)踐導(dǎo)向，培養(yǎng)critical thinking skills, 培養(yǎng)如何問問題，如何創(chuàng)造性地解決問題，提供有效地分析來支撐商業(yè)決策，學(xué)習(xí)內(nèi)容橫跨了Data Analysis & Statistics、Business、Computing三大學(xué)科，課程安排上也是以這三大學(xué)科為主。
首先是學(xué)習(xí)Data Analysis & Statistics
主要是概率、統(tǒng)計(jì)和微積分。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)對實(shí)驗(yàn)結(jié)果做顯著性檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)講究抽樣，于是就要看抽樣的合理性，Business Analytics學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法與之有很大的不同，Business Analytics里面的統(tǒng)計(jì)知識，主要是學(xué)習(xí)如何建立和評估變量的統(tǒng)計(jì)模型，用于理解數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的不確定性，內(nèi)容涉及隨機(jī)分布、排列組合概率、回歸分析等。
其次是學(xué)習(xí)Computing
計(jì)算機(jī)科學(xué)主要是學(xué)編程以及數(shù)據(jù)庫，編寫高效的算法可以節(jié)省手動(dòng)計(jì)算所需的幾小時(shí)甚至幾天時(shí)間，提高分析效率。一般涉及的計(jì)算機(jī)知識可分為三部分。第一，數(shù)據(jù)庫和SQL，分析數(shù)據(jù)就要知道怎么把數(shù)據(jù)按照需要的方式提取出來，這就是用SQL寫代碼提取數(shù)據(jù);第二，學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)編程，知道怎么在統(tǒng)計(jì)軟件中進(jìn)行編程，提到分析數(shù)據(jù)，國內(nèi)最熟悉的是SPSS，但在美國，分析數(shù)據(jù)的流行工具，必須通過寫代碼的方式進(jìn)行操作，最典型的工具就是R和Python;第三，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)基本上是代替和補(bǔ)充前面所說的回歸分析和統(tǒng)計(jì)模型方法。做的事情幾乎是一樣的，就是建模，但做的方法是計(jì)算機(jī)的。
再者就是學(xué)習(xí)Business
有人稱Business Analytics為小MBA，所以商科知識肯定都要涉及，學(xué)習(xí)內(nèi)容則與傳統(tǒng)的商科學(xué)生相差不大，重點(diǎn)在于理解各種商科概念。比如在分析投資收益時(shí)，就要懂得會計(jì)和財(cái)務(wù)知識等，只有這樣才能在分析數(shù)據(jù)明白數(shù)據(jù)背后的意義。
不過一般Business Analytics的核心課程安排是以統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)學(xué)為主，比如統(tǒng)計(jì)學(xué)、概率論、微積分、數(shù)據(jù)分析與編程、商業(yè)決策、數(shù)據(jù)庫管理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘與優(yōu)化、網(wǎng)頁分析等;基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)軟件(SPSS、SAS等)、Python等，核心課程涉及到商科的較少，一般商科課程設(shè)置為選修課。
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