Masters in Analytics and Management

课程概览

本项目包含必修的预修课程与两大核心模块：数据分析核心和管理核心。

预修课程为在线必修内容，涵盖金融、会计、统计及编程基础，帮助学生在正式开学前掌握核心知识。具备相关背景的学生可通过在线测试免修课程。

数据分析核心（共8门）：

• 应用统计学与Python：掌握探索性数据分析、推断统计、线性模型、Pandas/numpy数据处理与Seaborn可视化。


• 数据管理：学习数据库设计、SQL分析、数据仓库与数据湖。


• 商业数据科学I & II：涵盖预测建模、分类、聚类、决策树、最近邻算法与贝叶斯方法。


• 数据可视化与叙事：使用Tableau与R进行图表设计、仪表盘制作与跨层级沟通。


• 决策分析与建模：掌握线性/整数规划、蒙特卡洛模拟、决策树等工具。


• 生成式AI产品设计：学习智能应用设计、提示工程与系统评估。


• 大数据机器学习：掌握降维、文本挖掘、神经网络与判别分析。

管理核心（共7门）：

• 财务与管理会计：理解财务报表与会计信息分析。


• 经济学：分析市场结构、成本与定价策略，运用博弈论进行战略决策。


• 金融学：了解大数据在信贷评估与投资组合优化中的应用。


• 战略管理：运用量化方法评估战略选项。


• 运营管理：优化从输入到输出的转化流程。


• 组织行为学：提升团队协作、社交网络管理与组织文化适应能力。


• 市场营销：掌握客户价值创造与捕获机制，应用营销框架解决实际问题。

课程强调实践与跨学科整合，培养数据驱动的商业决策能力。