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　　一、開設背景

　　專為計劃在數(shù)據(jù)科學行業(yè)從事職業(yè)的在校學生或應屆大學畢業(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)學家、物理學家、計算機程序員和其他高科技專業(yè)人士。

　　二、錄取偏好

　　麻省理工商業(yè)分析項目偏好擁有出色的數(shù)理背景，能真正表現(xiàn)出對運用數(shù)據(jù)科學解決現(xiàn)實問題有極大熱情的申請者。

　　對于申請者在學術背景，尤其是數(shù)學和計算機編程及實踐經(jīng)驗上的要求非常高。此外建議申請者有optimization方面的知識和SQL等數(shù)據(jù)庫方面的技能。

　　往年錄取平均GPA 3.9+/4.0，75%的學生為國際學生，25%的學生為美國公民;錄取學生主要分布于數(shù)理專業(yè)，計算機科學專業(yè)，商科專業(yè)和工程專業(yè)背景。

　　三、能力培養(yǎng)

　　該項目著重于提高三方面的能力：

　　Business (商業(yè)知識)

　　Statistics (統(tǒng)計)

　　Computer (計算機)

　　該項目不僅具備大數(shù)據(jù)、機器學習、R /Python /SQL 這一類的核心課程內(nèi)容，也包括供應鏈、投資、金融、人工智能、醫(yī)療健康和運籌等選修主題。

　　該項目還注重理論與實踐相結(jié)合 ，每個學期都有機會與真正的公司進行接觸溝通，將自己所學知識與技能應用到現(xiàn)實商業(yè)問題當中。

　　四、課程安排

　　該項目需要修習111-141個學分單元課程，每學期最多學習66個學分單元。該項目一共分為三個常規(guī)學期，在秋季和春季學期之間有一個MIT個性化的課程設置——Independent Activities Period (IAP).

　　IAP是MIT一個特色短學期項目，為期一個月，旨在為MIT community提供一個寶貴機會，根據(jù)自身興趣、特長及意向，來組織、贊助和參與各種豐富多樣的主題活動。

　　該項目有6門必修課，分別是：

　　The Analytics Edge：

　　這門課介紹了數(shù)據(jù)科學的基本概念和方法，如線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡等，并通過案例分析和實際應用來展示數(shù)據(jù)科學在商業(yè)領域的價值和影響。

　　Applied Probability and Stochastic Models：

　　這門課介紹了概率論和隨機過程的基本原理和技巧，如馬爾可夫鏈、泊松過程、排隊理論、隨機優(yōu)化等，并通過模擬和數(shù)值計算來解決實際問題。

　　Analytics Capstone：

　　這是一個為期7個月的頂點項目，要求學生以兩人一組的形式，與真實的企業(yè)合作，解決一個具體的商業(yè)問題，并提交最終報告和陳述。該項目貫穿IAP、春季學期和夏季學期，占有較大學分比例。該項目既是一個展示自己能力和潛力的平臺，也是一個與未來雇主建立聯(lián)系和信任的機會。

　　Optimization Methods：

　　這門課介紹了最優(yōu)化理論和方法的基本概念和技術，如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、動態(tài)規(guī)劃等，并通過案例分析和軟件應用來解決實際問題。

　　Analytics Lab：

　　這是一個為期一個學期的實驗課，要求學生以小組為單位，與真實的企業(yè)合作，完成一個數(shù)據(jù)科學相關的項目，并提交報告和陳述。該課程旨在讓學生運用所學知識和技能，解決真實世界中的商業(yè)挑戰(zhàn)，并獲得與企業(yè)溝通和協(xié)作的經(jīng)驗。

　　Machine Learning：

　　這門課介紹了機器學習的基本概念和方法，如監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習、深度學習等，并通過案例分析和編程實踐來掌握機器學習的原理和應用。

　　以上就是麻省理工學院商業(yè)分析碩士的相關內(nèi)容。如果您對美國留學感興趣，歡迎您在線咨詢托普仕留學老師(Tops6868)。托普仕留學專注美國TOP30名校申請，采用5v1服務模式，21步精細服務流程，硬性四維標準+六維背景提升等留學服務體系，為學生申請美國名校提供保障。