多伦多大学课程的详细介绍

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　　课程设置

　　Master of Management Analytics项目时长为9个月，从8月持续到次年4月。而对于课程体系也是有层次的学习，为了学生更好的掌握管理分析技能，学院进行了科学合理的课程匹配。

　　初级阶段——4周

　　在核心管理功能领域的战略使用分析

　　模型、数据和业务决策：在数据中寻找什么

　　分析工具和技巧——13周

　　用于分析的结构化数据：数据准备和可视化

　　业务决策的预测分析：正确使用“拐点”分析工具

　　大数据工具：细分、预测引擎、文本分析等等。

　　分析讨论会：当前的趋势和分析工具

　　核心课程的第一部分：商业问题的理解和数据架构

　　分析的管理使用——13周

　　决策分析和电子表格建模：概率、模拟和优化

　　基于客户关系和价值管理的分析

　　通过分析来优化营销效果：估量、归因和规划

　　运营和供应链管理分析

　　会计和企业财务分析

　　分析讨论会II：分析的管理领域的当前趋势

　　核心课程的第二部分：执行有效的管理沟通

　　毕业设计

　　毕业设计其实一直贯穿整个硕士项目。学生将在一个团队中使用数据来解决实际的管理问题。整个毕业设计是分成两部分：

　　1.关于管理领域的介绍以及与理解、获取、结构化和转换数据相关的问题

　　2.管理问题的多工具综合分析以及结果与业务小组的有效沟通

　　项目学习过程中的应用工具

　　强大的软件工具包对于分析专家来说是必不可少的。考虑到在分析领域不断变化的软件环境，多功能性和在工具之间切换的能力，以及获得新工具是一项基本技能。你将会不断地接触到各种各样的工具，这些工具将帮助你在将来学习新软件时得心应手。

　　在这个项目中，学生将会学习并应用到以下工具(计算机编程语言或分析软件等)：

　　SQL

　　R

　　Python

　　SAS

　　Tableau

　　MS Excel

　　@Risk

　　学术讨论会

　　在整个课程中，一系列的小型课程会让你接触到当前的趋势和话题。这些内容将包括Hadoop、Spark、深度学习、数据治理和安全分析以及用于欺诈检测的分析等。在讨论会中也会包括有效的商务沟通讨论会。

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