美国宾夕法尼亚大学商业分析课程能辅导吗？

OID和STAT部门联合开设的商业分析专业旨在培养实施和监督数据驱动的商业决策所需的深层能力，包括（i）收集、管理和描述数据集，（ii）从数据中形成推论和预测，以及（iii）做出最佳和强有力的决策。商业分析广泛使用统计分析，商业分析的应用跨越所有职能领域。

留学生课程辅导

一、课程讲解

选择商业分析专业的学生非常适合从事越来越多的以 "数据科学 "为标题的职业，负责管理和分析数据。此外，该专业为选择专注于商业功能领域之一的学生提供了一个很好的补充。

二、主要课程

1.ACCT 2700 法证分析

大数据和预测分析的最新趋势正在彻底改变利益相关者分析财务数据的方式。本课程向学生传授操作大规模金融数据库和建立对战略和投资决策有用的预测模型的必要实践技能。该课程将涵盖预测分析的三个应用：（i）预测未来收益，（ii）预测会计欺诈，以及（iii）检测内幕交易。该课程将借鉴每个领域的前沿学术研究；向学生介绍操作大数据和进行有意义的分析所需的基本SQL编码技能；并利用沃顿研究数据服务的数据集和计算能力。该课程被组织为传统研讨会课程和计算机科学课程的混合体。每个单元的前几节课将涵盖与每个主题相关的概念性材料和源材料。每个单元的后期课程将涵盖技术材料和编程技能，以操作各自的数据集，估计预测模型，和回测算法。

2.BEPP 2800 应用数据分析

本课程将研究如何以及何时可以专门使用数据来推断两个变量之间是否存在因果关系。我们将强调(a)行为的基本经济理论在解释数据和指导分析方面的关键作用，以及(b)从数据中推断因果关系的一系列高级技术，如随机对照试验、回归不连续、差分、审计研究（神秘购物）方法和股票市场事件研究。因果关系问题，以及对推断因果关系的模型和方法的思考的相关性，对于 "大数据 "来说，与在商业和公共政策中使用传统数据集一样，都是核心和重要的。重点不是证明和推导，而是理解基本概念、技术的实际使用、影响和限制。学生将从商业和公共政策的例子中深入研究数据，以发展使用数据分析做出更好决策的技能。该课程的目标是让学生成为能够解释和评估经验研究的专家消费者，以及自己成为有说服力的经验分析的专家。

3.CIS 5200 机器学习

本课程涵盖统计机器学习的基础。重点是用于预测和高维聚类的概率和统计方法。涉及的主题包括线性和逻辑回归，SVMs，PCA和降维，EM和HMMs，以及深度学习。初级概率，微积分，和线性代数。基本的编程经验。

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