马里兰史密斯的课程是交互式的，以数据为中心，并根据现代商业世界的趋势进行调整。你将学习的课程是由知识渊博的学者和专家教授的，他们有多年的经验，在他们的领域领先他人。
数据库管理系统
3学分| BUDT 758Y
决策分析
3学分| BUDT 758p
是什么让一个决定变得困难?通常答案是，决策需要我们花费稀缺的资源。“资源”是可以用来实现业务目标的任何资产:时间、金钱、员工、卡车、计算机核心和研究工作都可以被视为资源。当你决定把你的资源花在某件事情上时(例如，投资一个研究项目，或者接受一份送货工作)，可以花在其他事情上的资源就少了。因此，你必须仔细考虑将资源分配给一个目标与另一个目标之间的权衡。
这门课发展了一个研究资源分配问题的定量框架。资源分配问题出现在许多行业和领域，如交通、电子、广告、金融和医疗保健。每个问题的具体细节都很不同。尽管如此，在所有这些领域中，所有资源分配问题都有以完全相同的方式表现的共同因素。我们将开发一种强调这些常见元素的抽象建模语言，这样你就可以把任何资源分配问题写在纸上，然后应用标准工具(比如微软Excel)获得解决方案。
数据、模型和决策
3学分| BUDT 758Q
python中的数据处理和分析
3学分| BUDT 758X
本课程介绍了用于处理、分析和可视化数据的python编程语言。此外，将向学生介绍如何使用非常流行的包，用python开发基本的回归、优化和模拟模型。课程重点是通过指导和主动学习，掌握基本的python功能，并开发处理数据的中级到高级技能。
数据挖掘和预测分析
3学分| BUDT 758T
在商业杂志、电视和会议室里，“大数据”和“数据分析”现在是热门话题。如今，大量的数据正在生成，包括新类型的数据，如网络流量、社交网络数据以及网站上的评论和评论。这些数据是一种宝贵的资源，如果使用得当，可以通过提高决策质量为公司创造竞争优势。计算机硬件和软件的最新进展使得高级分析方法的应用变得更加容易。本课程利用这些发展，向那些对发展数据驱动决策专业知识感兴趣的人介绍数据分析。
本课程旨在介绍对商业分析至关重要的数据挖掘和机器学习的工具和技术，特别强调分类和预测。重点将放在业务应用上，来自市场营销、金融、医疗保健和运营的示例将用于说明应用的广度。
数据可视化和网络分析
3学分| BUDT 758D
本课程介绍了用于处理、分析和可视化数据的python编程语言。此外，将向学生介绍如何使用非常流行的包，用python开发基本的回归、优化和模拟模型。课程重点是通过指导和主动学习，掌握基本的python功能，并开发处理数据的中级到高级技能。
面向商业的大数据和人工智能
3学分| BUDT 758B
大数据代表着公司创造洞察力和财富的前所未有的机会。正在生成大量数据。与此同时，大部分大数据是非结构化的、实时的，并且只有松散的连接。它挑战了传统的数据库管理方式。这甚至给精通技术的公司带来了如何利用大数据获得竞争优势的挑战。挑战和机遇并存。为了从数据中提取巨大的价值，我们应该配备先进的技术。人工智能(AI)正在深入渗透到我们的日常生活中，并在医疗保健和自动驾驶汽车等令人兴奋的领域显示出巨大的前景。
本课程采用实践、边做边学的方法来理解大数据和人工智能背后的概念、这些技术的战略驱动因素以及它们为行业提供的价值主张。此外，该课程还将介绍该生态系统中的一些关键技术，如Hadoop、AWS、pig、Hive、亚马逊网络服务和Spark。使用深度学习的人工智能示例将在课堂上进行。重点是培养对这些技术的认识，通过实践练习和项目对它们有一定程度的熟悉，并围绕这些技术在商业中的使用进行战略思考。
运营分析
2学分| BUDT 758V |选修课
计算机模似
2学分| BUDT 758Z |选修课
以上便是我们分享的关于美国马里兰大学商业分析硕士的相关课程，如果同学们需要美国商业分析硕士课程辅导，可以通过下方客服微信直接联系我们。
