更新時間：2024-10-06 16:28:10作者：留學之路
專為計劃在數據科學行業從事職業的在校學生或應屆大學畢業生以及尋求職業發展或改變的人量身定制，尤其是工程師、數學家、物理學家、計算機程序員和其他高科技專業人士。
麻省理工商業分析項目偏好擁有出色的數理背景，能真正表現出對運用數據科學解決現實問題有極大熱情的申請者。
對于申請者在學術背景，尤其是數學和計算機編程及實踐經驗上的要求非常高。此外建議申請者有optimization方面的知識和SQL等數據庫方面的技能。
往年錄取平均GPA 3.9+/4.0，75%的學生為國際學生，25%的學生為美國公民;錄取學生主要分布于數理專業，計算機科學專業，商科專業和工程專業背景。
該項目著重于提高三方面的能力：
Business (商業知識)
Statistics (統計)
Computer (計算機)
該項目不僅具備大數據、機器學習、R /Python /SQL 這一類的核心課程內容，也包括供應鏈、投資、金融、人工智能、醫療健康和運籌等選修主題。
該項目還注重理論與實踐相結合 ，每個學期都有機會與真正的公司進行接觸溝通，將自己所學知識與技能應用到現實商業問題當中。
該項目需要修習111-141個學分單元課程，每學期最多學習66個學分單元。該項目一共分為三個常規學期，在秋季和春季學期之間有一個MIT個性化的課程設置——Independent Activities Period (IAP).
IAP是MIT一個特色短學期項目，為期一個月，旨在為MIT community提供一個寶貴機會，根據自身興趣、特長及意向，來組織、贊助和參與各種豐富多樣的主題活動。
該項目有6門必修課，分別是：
這門課介紹了數據科學的基本概念和方法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、聚類、神經網絡等，并通過案例分析和實際應用來展示數據科學在商業領域的價值和影響。
這門課介紹了概率論和隨機過程的基本原理和技巧，如馬爾可夫鏈、泊松過程、排隊理論、隨機優化等，并通過模擬和數值計算來解決實際問題。
這是一個為期7個月的頂點項目，要求學生以兩人一組的形式，與真實的企業合作，解決一個具體的商業問題，并提交最終報告和陳述。該項目貫穿IAP、春季學期和夏季學期，占有較大學分比例。該項目既是一個展示自己能力和潛力的平臺，也是一個與未來雇主建立聯系和信任的機會。
這門課介紹了最優化理論和方法的基本概念和技術，如線性規劃、非線性規劃、整數規劃、動態規劃等，并通過案例分析和軟件應用來解決實際問題。
這是一個為期一個學期的實驗課，要求學生以小組為單位，與真實的企業合作，完成一個數據科學相關的項目，并提交報告和陳述。該課程旨在讓學生運用所學知識和技能，解決真實世界中的商業挑戰，并獲得與企業溝通和協作的經驗。
這門課介紹了機器學習的基本概念和方法，如監督學習、無監督學習、強化學習、深度學習等，并通過案例分析和編程實踐來掌握機器學習的原理和應用。