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分析理學(xué)碩士—交叉學(xué)科

The MS in Analytics

所屬學(xué)院：計算機(jī)學(xué)院

申請難度：高就業(yè)前景：優(yōu) 消費水平：中

88 QS 2023 38 U.S.NEWS 2023

項目簡介

入學(xué)時間	項目時長	項目學(xué)費
/	1年	需36學(xué)分

申請時間

開放時間

語言要求

類型	總分要求	小分要求
雅思	/	/
托福	100+	小分不低于19

其它要求

GPA3.0以上

培養(yǎng)目標(biāo)

該項目是由Scheller商學(xué)院、計算機(jī)學(xué)院和工程學(xué)院合辦的項目。該項目有三個分支：分析工具、業(yè)務(wù)分析、計算數(shù)據(jù)分析。一年的分析科學(xué)碩士學(xué)位是一個跨學(xué)科的學(xué)位課程，它利用了佐治亞理工學(xué)院在統(tǒng)計、運(yùn)營研究、計算和商業(yè)方面的優(yōu)勢。分析碩士課程的畢業(yè)生將學(xué)習(xí)以獨特和跨學(xué)科的方式整合技能，從而深入了解分析問題。該項目接受各種背景的學(xué)生。官網(wǎng)統(tǒng)計，畢業(yè)生平均薪資在10W美金，如果有0-3年工作經(jīng)驗，則在8.9W美金左右。畢業(yè)生工作的職位40%是分析崗位，25%是數(shù)據(jù)科學(xué)家，20%進(jìn)入咨詢行業(yè)，10%分析管理崗位。畢業(yè)生的就業(yè)行業(yè)涉及咨詢行業(yè)，市場&廣告行業(yè)，科技行業(yè)，金融服務(wù)行業(yè)，零售行業(yè)，其他包括物流，媒體，娛樂，食品&飲料，汽車，建筑材料等等。

公共基礎(chǔ)課程設(shè)置舉例

序號	課程介紹	Curriculum
1	企業(yè)中的大數(shù)據(jù)分析	Big Data Analytics in Business
2	數(shù)據(jù)和可視化分析	Data and Visual Analytics
3	分析業(yè)務(wù)導(dǎo)論	Introduction to Business for Analytics
4	分析模型導(dǎo)論	Introduction to Analytics Models
5	用于數(shù)據(jù)分析的計算	Computing for Data Analytics
6	應(yīng)用分析實習(xí)	Applied Analytics Practicum
7	理論統(tǒng)計	Theoretical Statistics
8	回歸分析	Regression Analysis

--analytical tools方向課程舉例

序號	課程介紹	Curriculum
1	企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析	Data Analytics in Business
2	數(shù)據(jù)和可視化分析	Data and Visual Analytics
3	確定性優(yōu)化	Deterministic Optimization
4	概率模型	Probabilistic Models
5	數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué)習(xí)	Data Mining and Statistical Learning
6	相關(guān)分析實習(xí)	Alied Analytics Practicum
7	時間序列分析	Time Series Analysis
8	高性能計算	High Performance Computing

-- business analytics方向課程舉例

序號	課程介紹	Curriculum
1	企業(yè)中的數(shù)據(jù)分析	Data Analytics in Business
2	數(shù)據(jù)和可視化分析	Data and Visual Analytics
3	市場營銷研究	Marketing Research
4	定價分析與收益管理	Pricing Analytics and Revenue Management
5	業(yè)務(wù)流程分析與設(shè)計	Business Process Analysis and Design
6	時間序列分析	Time Series Analysis
7	客戶關(guān)系管理	Customer Relationship Management
8	模擬	Simulation

-- computational data analytics方向課程舉例

序號	課程介紹	Curriculum
1	企業(yè)中的大數(shù)據(jù)分析	Big Data Analytics in Business
2	數(shù)據(jù)和可視化分析	Data and Visual Analytics
3	網(wǎng)絡(luò)搜索與文本挖掘	Web Search and Text Mining
4	模型制作與模擬試驗	Modeling and Simulation
5	計算數(shù)據(jù)分析	Computational Data Analytics
6	數(shù)據(jù)挖掘與統(tǒng)計學(xué)習(xí)	Data Mining and Statistical Learning
7	模擬	Simulation
8	高性能并行計算	High Performance Parallel Computing