一、 项目核心定位：三大能力维度构建竞争优势
项目区别于传统数据分析课程的核心，在于同步聚焦技术能力、行业职能能力、批判性思维与协作能力三大维度，通过超出舒适区的项目实践与体验，实现定量技能与软技能的协同提升。
- 技术维度（Technical）：掌握支撑数据分析的工具与技术，夯实技术实操基础。
- 职能维度（Functional）：结合特定行业或职能场景构建专业知识体系，实现技术与业务的深度融合。
- 思维与协作维度（Critical Thinking & Collaboration）：学会提出关键问题、多视角分析数据，并高效呈现洞察，强化跨团队协作能力。
二、 课程结构：“基础 + 核心 + 方向” 的三阶培养体系
课程体系分为基础商业课程、核心数据分析课程、专业方向课程三大模块，层层递进，兼顾广度与深度。所有课程均围绕 “数据分析赋能商业决策” 的核心逻辑设计。
1. 基础商业课程（Foundational Business Courses）
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课程名称
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核心内容
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Business Fundamentals（商业基础）
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涵盖会计、财务、营销、战略等领域的基础原理，建立商业全局认知。
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Business Communication（商务沟通）
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培养商业场景下的高效沟通能力，包括清晰表达、战略沟通管理、反馈传递、影响力塑造、演示技巧及职业管理技能。
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Critical Thinking and Collaboration（批判性思维与协作）
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构建分析与生活通用的核心技能，包括提出优质问题、多视角解读数据，以及在跨专业团队中高效协作解决问题。
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Navigating Organizations（组织运作与影响力）
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解析组织运作机制，提供理解组织功能的框架与可复用的基础概念，助力在组织各层级提升绩效、发挥积极影响力。
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2. 核心数据分析课程（Data Analytics Courses）
Programming for Data Analytics（数据分析编程）：掌握 R 与 Python 编程基础并达到熟练应用水平。
Applied Probability and Statistics（应用概率与统计）：构建不确定条件下的数据驱动决策框架，掌握理解、分析与解读数据的概率统计工具。
Data Infrastructure（数据基础设施）：围绕数据有效性与可用性，运用 SQL 探索数据存储、清洗与检索基础，涵盖结构化关系型数据库设计与数据完整性问题。
Data Science for Business（商业数据科学）：深度探索数据科学与商业决策的关联，学习监督式与非监督式机器学习技术（如分类、聚类、文本挖掘）。
Modern Analytics: Data, Predictions, Actions（现代分析：数据、预测与行动）：基于商业数据科学基础，拓展深度学习、自然语言处理（NLP）等进阶工具，分析跨行业应用案例，并探讨隐私、公平性、负责任 AI 等社会议题。
Decision Analytics and Modeling（决策分析与建模）：概述建模框架与决策建模的艺术与科学，包括不确定条件下的决策树构建、多不确定性场景的蒙特卡洛模拟，以及多变量约束问题的优化方法。
Data Visualization（数据可视化）：学习用可视化高效传递统计模型价值，掌握 Tableau 工具与可视化实践，通过数据故事挖掘并沟通数据核心意义。
3. 专业方向课程（Track Courses）
提供四大专业方向供学生选择，实现 “数据分析技术 + 垂直领域” 的精准深耕，匹配不同职业规划。
（1）金融方向（Finance Track）
聚焦金融领域的数据分析应用，培养金融市场、投资管理与风险控制能力。
Introductory Finance（金融基础）：覆盖贴现、股票、债券、投资组合多元化、资本资产定价模型（CAPM）、加权平均资本成本（WACC）等基础概念。
Intermediate Finance（中级金融）：掌握投资组合管理核心知识，包括共同基金、多因子模型、资产配置、外汇市场、国际投资与资本预算、对冲基金、私募股权与风险投资。
Derivatives（衍生品）：学习衍生品估值与风险建模工具，探索其在企业与金融风险管理中的应用，涵盖远期、期货、互换等线性工具及期权等非线性工具。
Fixed Income Securities（固定收益证券）：深入固定收益证券核心，包括债券定价、利率期限结构、利率风险管理、利率衍生品、通胀、货币政策及无套利建模。
Financial Risk Management（金融风险管理）：理解银行与资产管理公司的风险管理核心，包括银行信贷风险、资本要求、压力测试及资产管理公司的组合系统风险等。
（2）营销方向（Marketing Track）
聚焦营销场景的数据驱动决策，培养市场洞察、客户管理与营销优化能力。
Digital Marketing（数字营销）：解析数字市场、关键绩效指标（KPIs）及优化工具，涵盖广告市场、归因分析、社交媒体营销、搜索营销、电商定价等。
Market Intelligence（市场情报）：培养市场与客户数据的收集、分析与解读能力，支撑营销、咨询与创业场景的决策，提升数据评估与结论沟通能力。
Customer Relationship Management（客户关系管理）：探索客户生命周期各阶段的 revenue 与利润管理，学习 CRM 定量方法、模型工具及实际应用。
Pricing（定价策略）：聚焦定价这一 “为企业创造价值” 的核心营销活动，学习定价策略与战术制定工具，包括价值评估、价格弹性测算及促销时机决策。
（3）风险方向（Risk Track）
聚焦企业运营与信息风险的识别、分析与管理，培养风险防控能力。
Managing Operational and Informational Risks（运营与信息风险管理）：学习企业风险管理（ERM）、内部控制（运营、报告、合规保障）及舞弊防范（欺诈识别、预防与应对）核心概念。
Fraud Analytics（舞弊分析）：运用定量技术识别潜在舞弊行为，探索企业场景下的舞弊检测与预防分析方法。
Empirical Economic Analysis（实证经济分析）：掌握因果推断等统计技术，用于评估商业结果、支撑管理决策，包括工具变量回归、断点回归、双重差分法等。
Managing Cybersecurity Risk（网络安全风险管理）：基于 NIST 网络安全框架，理解安全系统设计与信息保障原理，覆盖威胁、漏洞及应对策略。
（4）战略方向（Strategy Track）
聚焦企业战略制定与运营优化的数据分析支撑，培养战略洞察与组织效能提升能力。
Empirical Economic Analysis（实证经济分析）：同风险方向课程，掌握因果推断等统计技术，支撑战略决策与管理优化。
Operations Analytics（运营分析）：探索提升企业运营能力的技术，包括流程分析（绩效优化、随机性影响量化）与供应链分析（需求预测、库存优化、网络设计）。
Strategic Management（战略管理）：解析企业面临的核心问题，探讨如何构建组织架构以发挥内外部分析团队价值，涵盖行业分析、业务单元战略、学习曲线估算等。
People Analytics（人力分析）：运用规范性分析技术优化组织流程，包括多样性分析、员工流失预测、绩效预测、招聘分析及干预效果评估。
三、 特色实践环节：从课堂到职场的闭环落地
项目通过顶点项目（Capstone Project） 实现理论与实践的深度结合，是课程体系的 “实战终章”。
项目形式：为期 6 周的高强度团队项目，学生将与 faculty 导师及合作企业对接，解决真实商业问题。
核心目标：在真实数据环境中应用项目期间所学的领域专属工具，直面现代数据场景的固有挑战，完成从 “知识学习” 到 “价值创造” 的转化。
