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这门调查课程将着眼于当今美国的商业体系，包括对各种类型的企业及其收集的信息的研究, 商店, 和过程, 包括行政和人员管理, 设施, 和信息. 课程将包括相关的计算机模拟商业环境的经验.
这是一门入门课程，教授与驱动数据分析和商业智能相关的日常决策的概念和理论密切相关的应用工作技能. 每个模块都侧重于一个主题与现实世界的案例，学生将开始与业务问题和底层数据的斗争，有条不紊地钻下去，并从技术方法解决问题. 这些主题包括, 统计学的应用, 数据可视化工具在Excel, 线性回归, 时间量系列, 分类算法, 数据偏差.
数据整理将原始数据转换成对分析和改进决策非常有用的格式. 该课程旨在为学生提供按需的SQL工作技能，重点关注YouTube和Kickstarter等公司的实际应用. 在线讲座的组合, 与课程讲师和同学的实时讨论提高了学生将SQL工具(不需要编码经验)应用于业务情况的能力. 前提条件:BDA 337.
数据可视化是一个跨学科领域，通过图形处理信息和数据的可视化表示, 地图和图表来识别, 了解和沟通趋势, 模式，有时是异常值. 本课程旨在为学生提供使用Uber真实世界数据集设计可用仪表板的工具, 《赌博十大平台排行》, 美国人口普查局和其他机构. 在线讲座的组合, 与课程教师和同学进行实时讨论，提高学生将Tableau(不需要编码经验)应用于业务情况的能力. 前提条件:BDA 337.
本课程侧重于开发与数据分析和机器学习相关的编程技能，重点是现实世界的应用. 在整个课程中使用了最先进的低代码解决方案, 允许学生立即开始运行模型，专注于理解概念材料，然后再深入研究技术细节. 学生使用Python编程语言，以及一套完整的开源工具. 材料涵盖了Explore性数据分析的各个阶段:导入数据, 清理和转换数据, 算法思想, 分组和聚合, 可视化, 预测和沟通结果. 前提条件:BDA 337和BUS 261.
作为一门适用于教育的统计学基础课程, 业务, 以及自然科学, 本课程将包括描述性统计等主题, 正常的, 二项, F-, 和卡方分布, 假设检验. 可选的主题可能包括额外的非参数检验和方差分析. 需要TI-83图形计算器或Microsoft Excel. 前提条件:C-或C以上 AMTH 101 or CMTH 101 or m 201 or m 252 or m 271 或同等.
当前的学生, 请注意:这里列出的要求可能不反映该辅修课程的最新课程，也可能不是您要完成辅修课程的目录年的要求. 请参阅 学术目录 对于官方要求，你必须符合资格.
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