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麻省理工學(xué)院商業(yè)分析碩士介紹

更新時(shí)間:2024-10-06 16:28:10作者:留學(xué)之路

一、開(kāi)設(shè)背景

專為計(jì)劃在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)從事職業(yè)的在校學(xué)生或應(yīng)屆大學(xué)畢業(yè)生以及尋求職業(yè)發(fā)展或改變的人量身定制,尤其是工程師、數(shù)學(xué)家、物理學(xué)家、計(jì)算機(jī)程序員和其他高科技專業(yè)人士。

錄取偏好

麻省理工商業(yè)分析項(xiàng)目偏好擁有出色的數(shù)理背景,能真正表現(xiàn)出對(duì)運(yùn)用數(shù)據(jù)科學(xué)解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題有極大熱情的申請(qǐng)者。

對(duì)于申請(qǐng)者在學(xué)術(shù)背景,尤其是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)編程及實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)上的要求非常高。此外建議申請(qǐng)者有optimization方面的知識(shí)和SQL等數(shù)據(jù)庫(kù)方面的技能。

往年錄取平均GPA 3.9+/4.0,75%的學(xué)生為國(guó)際學(xué)生,25%的學(xué)生為美國(guó)公民;錄取學(xué)生主要分布于數(shù)理專業(yè),計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè),商科專業(yè)和工程專業(yè)背景。

三、能力培養(yǎng)

該項(xiàng)目著重于提高三方面的能力:

Business (商業(yè)知識(shí))

Statistics (統(tǒng)計(jì))

Computer (計(jì)算機(jī))

該項(xiàng)目不僅具備大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、R /Python /SQL 這一類的核心課程內(nèi)容,也包括供應(yīng)鏈、投資、金融、人工智能、醫(yī)療健康和運(yùn)籌等選修主題。

該項(xiàng)目還注重理論與實(shí)踐相結(jié)合 ,每個(gè)學(xué)期都有機(jī)會(huì)與真正的公司進(jìn)行接觸溝通,將自己所學(xué)知識(shí)與技能應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)商業(yè)問(wèn)題當(dāng)中。

課程安排

該項(xiàng)目需要修習(xí)111-141個(gè)學(xué)分單元課程,每學(xué)期最多學(xué)習(xí)66個(gè)學(xué)分單元。該項(xiàng)目一共分為三個(gè)常規(guī)學(xué)期,在秋季和春季學(xué)期之間有一個(gè)MIT個(gè)性化的課程設(shè)置——Independent Activities Period (IAP).

IAP是MIT一個(gè)特色短學(xué)期項(xiàng)目,為期一個(gè)月,旨在為MIT community提供一個(gè)寶貴機(jī)會(huì),根據(jù)自身興趣、特長(zhǎng)及意向,來(lái)組織、贊助和參與各種豐富多樣的主題活動(dòng)。

該項(xiàng)目有6門(mén)必修課,分別是:

The Analytics Edge:

這門(mén)課介紹了數(shù)據(jù)科學(xué)的基本概念和方法,如線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,并通過(guò)案例分析和實(shí)際應(yīng)用來(lái)展示數(shù)據(jù)科學(xué)在商業(yè)領(lǐng)域的價(jià)值和影響。

Applied Probability and Stochastic Models:

這門(mén)課介紹了概率論和隨機(jī)過(guò)程的基本原理和技巧,如馬爾可夫鏈、泊松過(guò)程、排隊(duì)理論、隨機(jī)優(yōu)化等,并通過(guò)模擬和數(shù)值計(jì)算來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。

Analytics Capstone:

這是一個(gè)為期7個(gè)月的頂點(diǎn)項(xiàng)目,要求學(xué)生以兩人一組的形式,與真實(shí)的企業(yè)合作,解決一個(gè)具體的商業(yè)問(wèn)題,并提交最終報(bào)告和陳述。該項(xiàng)目貫穿IAP、春季學(xué)期和夏季學(xué)期,占有較大學(xué)分比例。該項(xiàng)目既是一個(gè)展示自己能力和潛力的平臺(tái),也是一個(gè)與未來(lái)雇主建立聯(lián)系和信任的機(jī)會(huì)。

Optimization Methods:

這門(mén)課介紹了最優(yōu)化理論和方法的基本概念和技術(shù),如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)規(guī)劃等,并通過(guò)案例分析和軟件應(yīng)用來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。

Analytics Lab:

這是一個(gè)為期一個(gè)學(xué)期的實(shí)驗(yàn)課,要求學(xué)生以小組為單位,與真實(shí)的企業(yè)合作,完成一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的項(xiàng)目,并提交報(bào)告和陳述。該課程旨在讓學(xué)生運(yùn)用所學(xué)知識(shí)和技能,解決真實(shí)世界中的商業(yè)挑戰(zhàn),并獲得與企業(yè)溝通和協(xié)作的經(jīng)驗(yàn)。

Machine Learning:

這門(mén)課介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和方法,如監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等,并通過(guò)案例分析和編程實(shí)踐來(lái)掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的原理和應(yīng)用。

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