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USC Viterbi | 分析学理学硕士
USC Viterbi 工程学院分析学理学硕士（MS in Analytics）是可以在3-4学期完成的全日制课程，教授学生掌握数据分析师和数据科学家所需的技能，包括总结和呈现复杂数据、运用机器学习方法预测，导致各种复杂情景产生的因素，以及将数据转换为可执行性的洞察能力，解决现实问题，在分析与数据分析的职业生涯中取得成功。
STEM专业
毕业后拥有3年OPT
背景要求
适合任何本科为工程或者工程相关背景的学生，非工程背景也欢迎申请，包括但不限于：数学、经济学、统计学、商业、会计与金融。
课程设置
分析学是一门多领域学科，它将工程方法应用、分析方法、工程管理与基于数据的企业过程相联系，本课程的学习目标包括数据收集、整理、融合和整理以分析趋势、发现模式和建立决策模型为目标，以提供合理的决策支持。
分析学理学硕士学位课程共需30学分，7门核心课，3门选修课。核心课程涵盖了优化的基础知识，数据管理，数据挖掘和预测分析建模以及实现它们所需的计算工具。选修课让学生接触到数据分析咨询、网络数据分析、大数据预测建模等。
核心课程(12学分)
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DSCI 559 数据管理简介，3学分
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ISE 529 预测分析，3学分
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ISE 530 分析的优化方法，3学分
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ISE 535 数据挖掘，3学分
方法论课程(6学分)
从以下选两门：
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ISE 533 综合分析，3学分 *
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ISE 537 金融分析，3学分
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ISE 538 利用马克科夫模型进行性能分析，3学分
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ISE 540 文本分析，3学分
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ISE 543 企业商业智能和系统分析，3学分
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ISE 562 决策分析，3学分
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ISE 580 模拟性能建模，3学分 *
*可以计入方法论课程或者项目课程之一，但是不能同时计入。
项目课程(3学分)
从以下选一门：
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ISE 533 综合分析，3学分 *
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ISE 534 数据分析咨询，3学分
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ISE 580 模拟性能建模，3学分 *
选修课(9学分)，需经课程顾问准许
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ISE选修课，3学分
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其他选修课，6学分
此硕士课程如有调整，请以官网为准
课程与就业相联系
通过学习，学生将具备强大的分析技能。该课程结合统计和机器学习模型，可解决当今数据驱动世界中遇到的实际问题，涉及以下学习领域：
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数据管理
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数据挖掘
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机器学习
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决策分析
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数据可视化
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数据科学统计
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通过该课程的学习，学生可精通各种数据处理与分析的最新软件和编程工具，包括Python机器学习、R和SAS Visual Analytics。学生完成必修课后即可选择选修课，从而进一步提高自己感兴趣的专业领域技能。选修课程包括但不仅限于：
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数据分析咨询
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金融数据分析
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大规模机器学习（大数据分析）
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自然语言处理与文本挖掘和推荐系统
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2020年全美最佳职位排名（前10）
当今社会，对分析和数据科学从业者的需求量正急剧增加，很多公司急需这一领域的专业人才。分析学硕士毕业生众多就职于数据驱动型的公司，涉及零售、银行、娱乐、医疗、制造、政府、运输等行业，从事金融数据分析师、分析顾问、分析经理及医疗分析师等岗位。
以下榜单基于求职者最关注的三个因素: 薪资、职位空缺、工作满意度（1.0=最差工作，5.0=最好工作）
------Glassdoor Team发布
Glassdoor 是美国的一家做企业点评与职位搜索的职场社区。在Glassdoor上可匿名点评公司，包括其工资待遇，职场环境，面试问题等信息。此专业可通过预科申请
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