奥克兰大学商业分析硕士核心课程概述

奥克兰大学商业分析硕士课程分为两部分。第一部分为六门核心课程，这些课程涉及制定商业战略所需的数据来源，以及进行决策所需的分析方法。第二部分，学生将选择专注于市场营销、供应链管理或金融科技，并在学科背景下提高和发展知识技能。以下内容是针对奥克兰大学商业分析硕士核心课程的概述，我们一起来看一看吧!

一、BUSINFO 700商业问题分析

BUSINFO 700从非技术角度讨论了学生需要了解的(大)数据和分析知识。课程讨论了企业的战略目标，以及如何使用数据和分析来实现这些目标。同时还介绍了基本统计学和机器学习。课程结束时，学生除了熟悉基本的统计方法和最常用的机器学习知识之外，还将能够概述(大)数据和分析的关键特征，以及如何将这些特征用于决策。此外还能够应用基本统计学和机器学习知识来解决商业问题。

二、BUSINFO 701商业分析工具

BUSINFO 701旨在为学生提供一个数字数据管理工具箱，该工具箱对于各种学科和行业的商业数据都具有普遍价值。课程能够帮助学生发展分析思维、程序性解决问题和商务沟通的技能。学生将熟练掌握与行业相关的软件工具，使原始数据对商业受众有价值和意义。课程还向学生介绍了数字数据生命周期模型。

三、BUSINFO 702信息管理

BUSINFO 702旨在向学生展示在当今的数字世界中有效管理数据所需的知识、工具和方法。课程介绍了与商业分析系统的设计和使用相关的原则和程序，侧重于将关系数据库和数据仓库作为商业分析应用程序的平台，如报告和在线分析处理(OLAP)。

四、BUSINFO 703商业数据可视化

数据探索和数据可视化是数据分析师和商业分析领域的重要基础技能。BUSINFO 703将使学生应用实践和理论知识来转换数据，创建数据模型，设计、创建和评论可视化表示，以更好地交流数据探索的见解。此外，学生还将学习无监督的机器学习方法，如购物篮分析、聚类、因子分析等。学生还会学习如何使用数据分析软件(MS Power BI)进行数据清理、可视化和机器学习。

五、BUSINFO 704预测商业分析

BUSINFO 704将使学生了解不同的机器学习方法，以及如何恰当地应用这些方法来解决商业问题。课程结束时，学生将熟悉线性回归、逻辑回归、随机森林方法和神经网络，并了解何时适当应用这些模型。能够检测模型中的错误，并提供关于模型有效性的合理论证。用管理术语解释和交流预测模型的结果。这门课程将使用R编程语言，让学生体验将算法应用于数据的过程。

六、BUSINFO 705决策分析

决策建模是当今竞争激烈的商业环境中的一项核心能力。考虑到不同建模工具之间的关键权衡，BUSINFO 705将侧重于教授决策的关键分析建模方法。除了熟悉特定的建模工具(包括优化和蒙特卡罗模拟)之外，学生还将能够应用这些工具来建立开放式情况的模型，解释实践中遇到的关键决策偏差，并使用模型进行决策和指导商业直觉。

奥克兰大学商业分析硕士核心课程就先介绍到这里啦。如果同学还有想了解的奥克兰大学课程信息，直接联系我们即可，我们随时都能进行介绍。