理学硕士业务分析

核心模块快速构建分析所需的理论和编程基础。它们是该计划的支柱，将为您提供工具和知识的坚实组合。

这些模块由全日制学生在校园内学习，并为那些学习非全日制课程的学生在线学习。

商业分析

本模块调查了一些最流行和广泛使用的从数据中得出推论的方法，以及常见的分析谬误（相关性与因果性、高维数据的悖论等）。该模块还概述了业务分析所需的技术基础架构（例如，分布式文件系统和 DBMS、云计算等）。

数据结构和算法

本模块向您介绍用于解决计算问题的算法和数据结构的设计。筛选大型数据集的高效计算方法的设计是现代技术创新的核心，从搜索引擎和社交网络到医疗保健、能源和金融。该模块将使您熟悉关键算法设计范例和计算复杂性和运行时分析的核心概念。您将掌握基本算法（针对搜索、排序和最短路径等问题）和数据结构以及必要的编程结构的实用知识。该模块还将作为 Python 编程语言的介绍，目标是精通组织和编写程序以解决实际问题。

数据库技术基础

本模块向您介绍数据库的实际使用，主要强调 SQL 和相关技术。随着大数据问题在企业中越来越普遍，本模块介绍了使用 Apache Spark（一种多功能的大数据处理引擎）处理这些问题的基础知识。该模块将使用 PostgreSQL——最流行和最强大的对象关系数据库管理系统之一。

机器学习

本模块将教您进行大规模数据分析的基本分析技能和方法。它将侧重于实际使用这些技能和方法来解决现实世界的问题。该模块的目标是使您成为精通数据、具有分析头脑和编码素养的问题解决者。

分析的数学和统计基础

这个严谨的模块将教你概率、统计和线性代数的概念。您将学习使用统计概念总结和分析数据，并了解线性代数来表示和操作数据。这将确保您为在该计划中取得成功所必需的数学概念奠定坚实的基础。该模块还将作为 R 的介绍。

网络分析

网络出现在许多不同的环境中，现在产生了大量的网络数据。例如，Facebook 和 Twitter 等社交网络生成大量数据，这些数据对于营销人员和企业获取产品反馈和进行有针对性的营销非常宝贵。该模块涵盖网络数据和关系的算法、分析和解释。

优化和决策模型

优化在统计、机器学习和业务运营模型中起着关键作用。该模块对学生进行建模和业务分析师可用的基本优化工具的培训。您将获得关键建模（AIMMS、GAMS、AMPL）和优化（CPLEX、GUROBI）软件包的实践经验。

统计和计量经济学

本模块介绍了多元回归分析和用于分析业务应用程序中的数据的相关方法。

可视化

该模块涵盖了一系列最先进的方法和工具来可视化高维数据。您将了解人类如何处理和感知图像，了解在大型数据集中可视化模式的最佳实践，并获得最先进的可视化软件包的实践经验。