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邱旭美国部高级经理

USC Viterbi工程学院 | 分析学理学硕士
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 南加州大学全美第18---《华尔街日报》/《泰晤士报高等教育增刊》

 

南加州大学全美第22 --- U.S.News 2020


 

当今社会,对分析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士。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。

 

分析学

USC Viterbi 工程学院分析学理学硕士课程(MS in Analytics)教授学生具备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。


通过学习,学生将具备强大的分析技能、从而向决策者及时汇报使其作出明智决策,最终为公司增加价值。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:

 数据管理

 数据挖掘

 机器学习

 决策分析

 数据可视化

 数据科学统计

 


背景要求

 

 

分析学

课程为工程学科背景的学生或期望在数据科学、统计或数学领域深造的人士而设计,使学生获得在分析及数据方面的知识和技能,从而解决现实社会的问题。学生需具备编程方面的基础知识,从而能够更好过度到高级统计与机器学习的计算工具。

 

 







 

 

通过该课程的学习,学生可精通各种数据处理与分析最新软件和编程工具,包括Python机器学习、R和SAS Visual Analytics。学生完成必须课后即可选择选修课,从而进一步提高其感兴趣的专业领域技能。选修课程包括但不仅限于:

 数据分析咨询

 金融数据分析

 大规模机器学习(大数据分析)

 自然语言处理与文本挖掘和推荐系统

 

 







分析学从业者的就业领域有:

 银行 

 供应链

 金融机构

 政府部门

 健康医疗

 电子商务

 社交网络

 

 







 

分析学硕士课程包含六门必修课、四门选修课。必修课程涵盖数据科学与管理,统计方法,优化,模拟和其他运筹学工具;选修课程能够让学生提高自己的专业技能,并更多的接触需要应用分析学的领域,包括电力市场、供应链、医疗系统和交通

 





课程共需30学分,详情如下:

 

必修课 15学分

INF 559 数据管理介绍 3学分

ISE 529 预测分析 3学分

ISE 530 分析的优化方法 3学分

ISE 533 综合分析 3学分

ISE 562 决策分析 3学分

 

二选一课程

ISE 538 性能分析的马尔科夫模型 3学分

ISE 580 模拟性能建模  3学分

 

选修课程 12学分

ISE 选修课 3学分

INF 或 CSCI 选修课 3学分

需经顾问批准的其他选修科目 6学分 

 

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