想在数据驱动的世界中快速开启你的职业生涯吗？无论你是数据分析的新手，还是希望提升技能，这门课程都非常适合你。课程将商业战略与实践技术培训相结合，教你如何使用真实数据以及Python和机器学习库等工具来解决实际的商业问题。你将在模拟的真实环境中处理大型数据集并使用现代工具，获得能够产生实际影响的实践经验。本课程面向所有学术背景的学习者设计，即使没有数据分析基础，也能轻松快速地掌握所需技能。课程内容紧跟雇主需求和全球趋势，确保你在结业后能够胜任数据分析、咨询等各类职位，并有信心运用数据应对真实的商业挑战。
国家/地区
英国
学校
肯特大学
专业大类
商科与经济学
专业阶段
专业细分类
商业分析
学制
1年
学费
每年20,700英镑
申请要求
该课程要求申请者持有英国二等二（2:2）及以上学士学位，或国际认可的同等学历，专业背景不限，具备基础定量技能者优先。中国学生需持有四年制学士学位，根据毕业院校不同，通常要求均分65%–70%或GPA 2.6以上。若为三年制大专（Zhuanke）学历，须具备至少三年相关工作经验，或可被考虑。所有申请将按个案审核，额外资质、职业资格及相关经验亦可能纳入考量。
语言要求
雅思总分6.0，各单项不低于5.5分
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
雅思 | 6.0 | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 5.5 |
托福iBT总分80分，其中阅读至少20分，听力和写作至少19分，口语至少22分。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
托福 | 80 | 20 | 19 | 22 | 19 |
培生PTE学术英语考试总分63分，各单项分数不低于59分。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|---|---|---|---|---|
PTE | 63 | 59 | 59 | 59 | 59 |
开学与申请日期
2026
| 开学日期 | 申请开始日期 | 申请截止日期 | 申请状态 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | - | 2026-08-24  47天 | 开放中 |
课程描述
本课程的核心必修模块包括以下内容：
1. 大数据分析与可视化：涵盖大数据分析、文本挖掘和社交媒体数据挖掘的理论基础，以及使用SQL、NoSQL、Apache Spark和Python等工具进行实践操作，培养学生利用数据创造商业价值的能力。
2. 电子表格建模与决策自动化：教授使用Excel解决可持续性、医疗等领域的商业问题，并通过VBA实现功能自动化，开发用户友好的应用程序。
3. 机器学习与预测：系统讲授监督学习（如回归、分类）与无监督学习（如关联规则、聚类分析），以及指数平滑、ARIMA模型和深度学习等预测方法，学生将完成真实数据的建模与分析报告。
4. 模拟建模：使用行业标准软件构建医疗、制造等场景的数字模型，掌握基于仿真的决策支持过程。
5. 规范性分析与决策优化：学习线性规划、网络模型、整数规划等技术，借助Excel/OPL-CPLEX软件提升系统效率、降低成本，助力实现可持续发展目标（如SDG 9和12）。
6. 未来商业分析师技能：通过统计、编程、商业报告撰写和自我反思等主题工作坊，培养逻辑思维、分析能力、沟通技巧和抗压能力，为咨询项目和职业发展奠定基础。
1. 大数据分析与可视化：涵盖大数据分析、文本挖掘和社交媒体数据挖掘的理论基础，以及使用SQL、NoSQL、Apache Spark和Python等工具进行实践操作，培养学生利用数据创造商业价值的能力。
2. 电子表格建模与决策自动化：教授使用Excel解决可持续性、医疗等领域的商业问题，并通过VBA实现功能自动化，开发用户友好的应用程序。
3. 机器学习与预测：系统讲授监督学习（如回归、分类）与无监督学习（如关联规则、聚类分析），以及指数平滑、ARIMA模型和深度学习等预测方法，学生将完成真实数据的建模与分析报告。
4. 模拟建模：使用行业标准软件构建医疗、制造等场景的数字模型，掌握基于仿真的决策支持过程。
5. 规范性分析与决策优化：学习线性规划、网络模型、整数规划等技术，借助Excel/OPL-CPLEX软件提升系统效率、降低成本，助力实现可持续发展目标（如SDG 9和12）。
6. 未来商业分析师技能：通过统计、编程、商业报告撰写和自我反思等主题工作坊，培养逻辑思维、分析能力、沟通技巧和抗压能力，为咨询项目和职业发展奠定基础。
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