芝加哥大学分析理学硕士,旨在为学生提供高级分析训练,培养学生对大数据的洞察力,全面介绍先进的数据收集工具,方法和分析。通过芝加哥大学分析理学硕士项目的学习,学生可以获得先进的数据库开发技能和各种应用程序分析技能;学习数据收集和准备方法,如数据源的识别和数据分析;深入理解建模和数据分析技术;使用战略商业问题分析工具设计并进行应用研究,处理业务合作伙伴在顶点项目中提供的实际数据集;培养领导力和沟通技巧,定制实际解决方案,理解商业和分析策略之间的关系。
学制1.5年,学费87240美元年,9月开学,雅思7(听力7、阅读7、写作7、口语7),托福104(听力26、阅读26、写作26、口语26)
课程名 | 英文名 | |
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1 | 数据挖掘原理 | Data Mining Principles |
2 | 机器学习与预测分析学 | Machine Learning &Predictive Analytics |
3 | 线性代数与矩阵分析法 | Linear Algebra &Matrix Analysis |
4 | 营销分析 | Marketing Analytics |
5 | 高级Python流分析 | Advanced Python for Streaming Analytics |
6 | 优化与模拟方法 | Optimization & Simulation Methods |
7 | 数据可视化技术 | Data Visualization Techniques |
8 | 实时分析 | Real Time Analytics |
9 | 时间序列分析&预测 | Time Series Analysis & Forecasting |
10 | 线性与非线性模型 | Linear and Non-Linear Models |
11 | 风险分析 | Risk Analytics |
12 | 财务分析 | Financial Analytics |
13 | 数据工程分析平台 | Data Engineering Platforms for Analytics |
14 | 统计分析 | Statistical Analysis |
15 | 商业应用研究设计 | Research Design for Business Applications |
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