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商业分析辅修

关于项目

各行各业对业务分析相关专业人员的需求正在迅速增长.

本辅修课程关注跨业务领域和行业的数据分析能力. 信息系统管理课程, 统计数据, 数据库管理, 商业智能与分析, 预测模型, 分析咨询使其成为整个大学专业的一个重要证书.

商业分析辅修课程通过信息系统管理课程开发商业背景下的数据分析技能, 统计数据, 数据库管理, 商业智能, 预测模型, 以及分析咨询.

如何注册

在校生:申报本课程

一旦你被录取为本科生,并满足了你所选专业的进一步录取要求, 你可能 宣布重大事件 or 选修辅修课程.

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适用于大都市州: 开始你的旅程 商业分析辅修 现在. 了解注册的步骤 或者,如果你对大都会州能为你提供什么有疑问, 询问信息,参观校园或与招生顾问聊天.

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项目资格要求

学生必须在用于满足先决条件的课程中取得S或C-或以上的成绩

课程及要求

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有两首曲目. 第一轨道是为非管理学院的学生准备的. 第二部分是为管理学院的学生准备的.
商业分析辅修课程和要求:

  • Track 1:非管理学院专业
    • 统计201
    • 数据科学与数据可视化
  • 第二轨道:管理学院专业
    • MIS 100在IT组织中的基础知识
    • 统计201:统计
    • MIS 310 MIS的原理

辅修课程:

  • MIS 335数据库的管理与使用
  • MIS 380商业智能与分析
  • MIS 480预测分析

辅修选修课:选修课:

  • stat301方差分析和多变量分析
  • STAT 311回归分析
  • 统计咨询
  • 数据499数据科学顶点

必修课和选修课中至少有16个学分必须在全国信誉第一的网投平台完成.  参见 COM的政策 页中显示所有程序通用的需求.  

要求(24学分)

+需要

本课程涵盖统计学的基本原理和方法. 它强调技术和应用在现实世界的问题解决和决策. 主题包括频率分布, 位置和变化的测量, 概率, 抽样, 实验设计, 抽样分布, 区间估计, 假设检验, 相关与回归.

完整的课程描述统计学I

选择以下两门课程中的一门

本课程旨在定义信息系统在组织中的作用, 特别是信息系统工作人员和最终用户在开发和维护计算机系统方面的作用. 数据库的管理方面和含义, 电信, 硬件, 软件和电子商务也包括在内. 特别关注管理信息系统理论在组织设置包括:基础设施, 事务处理, 运行报告, 决策支持系统和执行信息系统. 还包括系统开发生命周期(SDLC)的所有阶段以及可选开发方法. 本课程典型地包括对现实世界商业案例的分析和对最近完成的管理信息系统实施后的审计报告. 所有选修本课程的学生必须完成MIS 100组织信息技术基础课程或其批准的课程。

管理信息系统原理的完整课程描述

介绍数据科学中常用的方法和技术. 本课程将使用面向对象的计算机程序设计相关的处理方法, 数据的汇总和可视化, 怎样才能使学生在他们的研究领域中使用数据并有效地交流定量研究结果. 主题包括计算机编程的基础知识, 数据可视化, 数据争吵, 数据改变, 数据使用的伦理问题, 并使用面向对象的编程语言进行数据分析. 学生将完成一个数据科学项目.

完整的课程描述数据科学和可视化

管理和使用组织和外部数据库的能力是所有业务人员都需要的技能,对管理信息系统的有效性至关重要, 特别是在“大数据”的新时代. 本课程讲授内外部信息资源的开发与获取. Topics include: ensuring the availability of appropriate data; interrelating and applying data to typical business problems; normalized database design; protecting and managing information resources; scalability; and compatibility issues.

数据库管理和使用的完整课程描述

商业智能是以用户为中心的数据探索过程, 数据关系和趋势-从而帮助提高企业的整体决策. 本课程介绍访问数据(理想情况下存储在企业数据仓库中)和分析数据的迭代过程,以便获得见解和交流发现. 此外, 本课程还介绍了如何使用软件工具进行数据分析和可视化, 特别是报表设计和仪表板的使用.

商业智能和分析的完整课程描述

本课程建立在先前有关商业智能和分析方法的分析思维和能力的课程基础上. 本课程旨在推进和完善理论方面的专业知识, 方法, 与商业预测和预测相关的工具和技术. 学生将获得使用行业标准工具和平台分析各种业务分析案例和场景的实际经验. 该课程帮助学习者在收集和分析数据的基础上,帮助企业做出更有效的商业决策. 课程的设计和授课使学生有一个积极参与的学习环境.

预测分析的完整课程描述

+选修课

选择一个

本课程涵盖统计分析中的方差分析(ANOVA)方法的入门和中级概念. 本课程建立在STAT201(统计学I)中学习的假设检验思想的基础上。. 重点是学习新的统计技能和用于实际应用的概念. 学生将使用统计软件进行分析. 主题包括单因素方差分析模型, 双因素方差分析模型, 重复测量设计, 随机和混合效果, 主成分分析, 线性判别分析和聚类分析.

方差分析和多元分析的完整课程描述

本课程涵盖基础到中间回归分析. 本课程建立在STAT201(统计学I)中学习的假设检验思想的基础上。. 重点是学习新的统计技能和用于实际应用的概念. 学生将使用统计软件进行分析. 主题包括简单线性回归和二元线性回归, 残留分析, 多线性模型建筑, 逻辑回归, 一般线性模型, 协方差分析, 以及时间序列数据的分析.

回归分析的完整课程描述

这个高级工作坊将使学生接触统计问题解决过程中出现的统计和非统计问题, 并提供统计咨询的经验背景. 学生将会发展知识, 技能, 以及与客户互动所必需的专业关系, 包括沟通技术统计内容所需的技能 与non-statisticians.

统计咨询的完整课程描述

本课程提供了在制定和解决数据科学和商业分析问题方面的终极经验, 无论科学探究的领域或性质如何. 学生们在一个综合项目中以小组的形式工作,以应用数据科学的概念和原则. 学生将完成一个真实世界的项目与数据收集, 数据清理, 数据可视化, 数据建模和分析, 以及研究结果的陈述.

完整的课程描述为数据科学的顶点

项目计划