莫纳什大学商业分析硕士课程辅导有吗?

莫纳什大学商业分析课程不仅涉及复杂的数据分析技术，还要求学生拥有一定的编程基础。因此，为了更好地学习这门课程，有许多学生选择寻求可靠的课程辅导机构进行1V1补习。

海马课堂不仅提供专业的知识支持，还帮助学生巩固编程技能和数据分析能力，使他们能够在课堂上表现出色，从而顺利完成学业，迎接未来的职业挑战。

一、课程介绍

商业分析硕士课程专为数学、统计学、计算机科学和工程专业的学生而设计。通过包括计算统计工具和概率建模在内的重点领域，学生将获得打破神话并用证据验证业务决策的技能，并创建 Web 应用程序和交互式图形来寻找讲述故事的模式。

二、辅导内容

1.ETC5410 - 贝叶斯推理和数据分析

本单元向您介绍贝叶斯推理和数据分析的基础和方法方面。涵盖的主题包括回顾贝叶斯推理的哲学和概率基础;贝叶斯和频率论(或经典)统计范式之间的对比;通过指定客观、Jeffreys 和主观先验分布来使用先验信息;贝叶斯线性回归;贝叶斯推理中模拟技术的使用等。

2.ETF5248 - 业务优化

理解和用数学公式化决策问题的能力是任何组织管理人员的基本技能。本单元介绍了业务运营中必不可少的各种优化技术。您将学习如何处理复杂的实际问题，制定适当的模型并计算解决方案。

3.ETF5480 - 商业决策建模

本单元旨在培养定量问题解决技能。重点是识别和确定、建模和解决商业决策中出现的问题。将介绍商业决策过程中使用的各种优化技术。

4.FIT5147 - 数据探索和可视化

本单元介绍用于探索性分析数据的统计和可视化技术。它将涵盖数据可视化在数据科学中的作用及其局限性。将介绍定性、定量、时间和空间数据的可视化。还将介绍如何进行有效的数据可视化、交互式数据可视化以及如何使用 R 和其他工具创建数据可视化。

5.FIT5212 - 半结构化数据分析

半结构化数据是公共和私营部门增长最快的数据类型之一，例如在医疗领域。包含发件人-收件人图表、元数据和文本内容的电子邮件集合就是一个例子。本单元将探讨半结构化数据的基本形式：文本、时间序列数据、图表和数据库中的多重关系。将分析和应用这些类型数据的基本机器学习算法。

6.FIT9132 - 数据库简介

本单元将通过关系数据库技术介绍组织中的数据管理概念。将涵盖关系模型的理论基础、分析和设计、使用 SQL 实现关系数据库。

7.FIT9136 - Python 中的算法和编程基础

本单元介绍 Python 编程和数据结构与算法的基础知识，包括它们在 Python 中的设计、分析和实现。

您将体验使用现代编程语言中广泛使用的数据结构和算法的 Python 实现来解决简单问题。本单元涵盖的主题包括编程基础知识，包括 IO、控制结构和面向对象编程的概念;数据结构和算法，包括列表、堆栈、队列、树、递归和搜索/排序算法。

8.ETC5550 - 应用预测

可靠的商业和经济变量预测通常必须在市场和经济结构变化的背景下进行。本单元介绍适合在这些情况下进行预测的方法，包括时间序列分解、指数平滑法、ARIMA 建模和具有自相关扰动的回归。您可以通过使用 R 的练习来提高他们的计算机技能。

9.ETC5521 - 深入数据探索

除了建模和预测之外，数据可能还有更多故事要讲。探索数据以发现模式和结构，需要使用数值和视觉技术来揭示可能出乎意料的有趣信息。然而，分析师必须谨慎，不要过度解读明显的模式，并使用随机化工具来评估模式是真实的还是虚假的。

10.ETC5242 - 统计思维

本单元重点介绍大型数字数据世界的工具，包括业务分析、现代保险和风险评估的构建模块。采用计算方法来教授统计概念以及在存在不确定性的情况下的决策。涵盖的主题包括探索性数据分析、模拟和随机化方法、贝叶斯分析、决策和可信度理论以及模型评估。

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