一、 项目基本信息
学制与时间安排
该项目分为两种学制路径，均于 8 月开学，具体安排如下：
16 个月制：与信息系统（Information Systems）16 个月制项目遵循相同的学术日程，8 月开学，次年 12 月毕业。
12 个月制：8 月开学，次年 8 月毕业。
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课程代码
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课程名称
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95-828
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问题解决机器学习（Machine Learning for Problem Solving）
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95-866
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高级商业分析（Advanced Business Analytics）
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94-834
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应用计量经济学 I（Applied Econometrics I）
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95-865
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非结构化数据分析（Unstructured Data Analytics）
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95-702
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信息系统管理分布式系统（Distributed Systems for ISM）
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95-703
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数据库管理（Database Management）
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95-712
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Java 面向对象编程（Object-Oriented Programming in Java）
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95-722
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数字化转型（Digital Transformation）
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94-700
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组织设计与实施（Organizational Design and Implementation）
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95-710
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经济分析（Economic Analysis）
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95-719
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会计与财务分析（Accounting and Finance Analytics）
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95-760
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不确定性下的决策（Decision Making Under Uncertainty）
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95-796
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IT 管理者统计学（Statistics for IT Managers）
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95-717
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信息系统管理写作（Writing for ISM）
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95-718
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专业演讲（Professional Speaking）
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数据分析顶点项目（Data Analytics Capstone Project）
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额外要求
必修夏季实习（Required Summer Internship）
如需课程、教学大纲及师资信息，请访问海因茨学院（Heinz College）课程目录。
三、 选修课程示例（Sample Electives）*
94-823 社会影响力评估（Measuring Social）
90-800 应用探索性数据分析（Applied Exploratory Data Analysis）
95-819 A/B 测试、设计与分析（A/B Testing, Design, and Analysis）
95-869 大数据与大规模计算（Big Data and Large Scale Computing）
95-888 数据导向 Python 编程（Data-Focused Python）
95-723 颠覆性技术管理（Managing Disruptive Technologies）
95-885 数据科学与大数据（Data Science & Big Data）
* 注：选修课的开设情况因路径 / 校区而异；经批准后，学生也可选修海因茨学院其他项目以及卡内基梅隆大学其他院系的研究生课程。
如需课程、教学大纲及师资信息，请访问海因茨学院课程目录。
如需详细课程体系信息，请访问《信息系统管理学生手册》（Information Systems Management Student Handbook）。
四、 课程安排示例（SAMPLE SCHEDULE）
以下为商业智能与数据分析项目 16 个月制路径的一种可能课程安排。实际课程安排会因路径、专业方向及选修课选择而有所不同。
加粗课程为核心课程。海因茨学院的核心课程与选修课均包含全学期（14 周）课程和半学期（7 周）课程两种形式。
第1学期（秋季）
数据导向 Python 编程 *（Data Focused Python）
Java 面向对象编程（Object-Oriented Programming in Java）
数据库管理（Database Management）
组织设计与实施 *（Organizational Design and Implementation）
IT 管理者统计学 *（Statistics for IT Managers）
经济分析 *（Economic Analysis）
信息系统管理写作 *（Writing for Information Systems Management）
第二学期（春季）
问题解决机器学习（Machine Learning for Problem Solving）
应用计量经济学 I*（Applied Econometrics I）
信息系统管理分布式系统（Distributed Systems for Information Systems Management）
会计与财务分析 *（Accounting and Finance Analytics）
专业演讲 *（Professional Speaking）
大数据与大规模计算 *（Big Data and Large-Scale Computing）
非结构化数据分析（Unstructured Data Analytics）
夏季
必修夏季实习（REQUIRED SUMMER INTERNSHIP）
第三学期（秋季）
数据分析顶点项目（Data Analytics Capstone Project）
人工智能导论 *（Intro to Artificial Intelligence）
产品价值实现：产品经理数据科学 *（Making Products Count: Data Science for Product Managers）
不确定性下的决策（Decision Making Under Uncertainty）
数字化转型（Digital Transformation）
高级商业分析（Advanced Business Analytics）
注：标课程为半学期课程
