2025年夏季和秋季注册窗口现已开放。
各个行业和职业对业务分析相关专业人员的需求正在迅速增长。
本辅修课程侧重于跨业务领域和行业的数据分析能力。信息系统管理、统计学、数据库管理、商业智能与分析、预测建模和分析咨询等课程使其成为该大学各专业的重要证书。
商业分析辅修课程通过信息系统管理、统计学、数据库管理、商业智能、预测建模和分析咨询等课程，培养商业背景下的数据分析技能。
一旦你被录取为本科生，并且满足了你所选课程的任何进一步的入学要求，你就可以选择主修或选修辅修。
申请大都会州立大学：现在开始你的商业分析辅修课程。了解注册的步骤，或者，如果你对大都会州立大学可以为你澳门金沙网上赌场提供什么有疑问，询问信息，参观校园或与招生顾问聊天。
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学生必须在课程中获得S或C-或以上的成绩才能满足先决条件
有两条轨道可供选择。专场1面向非商学院和管理专业的学生。第二部分是为工商管理学院的学生准备的。商业分析辅修课程及要求：
双修课程：
辅修课程为两个轨道-选择一个：
至少16个学分的必修课和选修课必须在大都会州立大学完成。另请参阅CBM策略页面，了解所有程序的通用需求。
本课程涵盖统计学的基本原理和方法。它强调在现实世界中解决问题和决策的技术和应用。主题包括频率分布，测量位置和变化，概率，抽样，实验设计，抽样分布，区间估计，假设检验，相关和回归。
统计学I的完整课程描述
从以下两门课程中任选一门
本课程旨在定义信息系统在组织中的角色，特别是信息系统工作人员和最终用户在开发和维护计算机系统中的角色。包括数据库、电讯、硬件、软件和电子商务的管理方面和影响。特别关注组织设置中的管理信息系统理论，包括：基础设施，交易处理，业务报告，决策支持系统和执行信息系统。还包括系统开发生命周期（SDLC）的所有阶段以及可选的开发方法。课程原型包括对现实世界商业案例的分析和最近完成的管理信息系统的实施后审计报告。所有参加本课程的学生必须完成MIS 100组织信息技术基础课程或其批准的…
管理信息系统原理的完整课程描述
介绍数据科学中常用的方法和技术。本课程将使用与数据处理、总结和可视化相关的面向对象的计算机编程，这将使学生在他们的研究领域中使用数据并有效地交流定量发现。主题将包括计算机编程的基础知识、数据可视化、数据争论、数据重塑、数据使用的伦理问题，以及使用面向对象的编程语言进行数据分析。学生将完成一个数据科学项目。
数据科学和可视化的完整课程描述
管理和使用组织和外部数据库的能力是所有业务人员所需的技能，对管理信息系统的有效性至关重要，特别是在“大数据”的新时代。本课程讲授内部和外部信息资源的开发和获取。主题包括：确保适当数据的可用性；将数据关联并应用于典型的业务问题；规范化数据库设计；保护和管理信息资源；可伸缩性;以及兼容性问题。
数据库管理和使用的完整课程描述
商业智能是探索数据、数据关系和趋势的以用户为中心的过程，从而有助于改善企业的整体决策。本课程介绍访问数据（理想情况下存储在企业数据仓库中）和分析数据的迭代过程，以获得见解和交流发现。此外，该课程还涉及使用软件工具进行数据分析和可视化，特别是报告设计以及仪表板的使用。
商业智能和分析的完整课程描述
本课程建立在先前有关分析思维和商业智能和分析方法能力的课程基础之上。本课程旨在提高和完善与商业预测和预测相关的理论、方法、工具和技术方面的专业知识。学生将获得使用行业标准工具和平台分析各种商业分析案例和场景的实践经验。本课程帮助学习者在数据收集和分析的基础上，帮助组织做出更有效的商业决策。该课程的设计和教学营造了一个参与式的学习环境。
预测分析的完整课程描述
选择一个
本课程涵盖统计分析中方差分析（ANOVA）方法的入门和中级概念。本课程建立在STAT201（统计学I）中所学的假设检验的思想基础上，重点是学习新的统计技能和概念，以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括单因素方差分析模型、双因素方差分析模型、重复测量设计、随机和混合效应、主成分分析、线性判别分析和聚类分析。
方差分析和多变量分析的完整课程描述
本课程涵盖基础到中间回归分析。本课程建立在STAT201（统计学I）中所学的假设检验的思想基础上，重点是学习新的统计技能和概念，以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括简单和二元线性回归、残差分析、多元线性模型建立、逻辑回归、一般线性模型、协方差分析和时间序列数据分析。
回归分析的完整课程描述
这个高级研讨会将让学生接触到统计问题解决中出现的统计和非统计问题，并澳门金沙网上赌场提供统计咨询的经验背景。学生将发展与客户互动所需的知识、技能和专业关系，包括与非统计人员交流技术统计内容所需的技能。
统计咨询的完整课程描述
本课程澳门金沙网上赌场提供了制定和解决数据科学和商业分析问题的最终体验，无论科学探究的领域或性质如何。学生以小组形式完成一个综合项目，应用数据科学的概念和原理。学生将完成一个真实世界的项目，包括数据收集、数据清理、数据可视化、数据建模和分析，以及研究结果的展示。
数据科学顶点的完整课程描述