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  課程顧問(wèn)-小管家 2025-02-14 18:10:26

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  香港城市大學(xué)商業(yè)定量分析專業(yè)的課程旨在讓你學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)與分析方法、實(shí)際商業(yè)案例和編程技術(shù)，使你掌握商業(yè)數(shù)據(jù)分析的專業(yè)知識(shí)。課程內(nèi)容包括應(yīng)用統(tǒng)計(jì)、大數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)挖掘、社交媒體分析、經(jīng)濟(jì)和金融預(yù)測(cè)等多個(gè)知識(shí)領(lǐng)域。要想順利畢業(yè)，你必須修讀并通過(guò)10門(mén)課程，其中5門(mén)為核心（或必修）課程。如果你想提前預(yù)習(xí)，可以從這5門(mén)課程開(kāi)始，建立專業(yè)知識(shí)基礎(chǔ)。

  

  一、IS5413 - 數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)

  本課程旨在介紹數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的基本概念。內(nèi)容包括數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的概念和邏輯設(shè)計(jì)方法和工具，以及用于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)物理設(shè)計(jì)和實(shí)施的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型和語(yǔ)言。

  課程大綱：

  - 數(shù)據(jù)庫(kù)環(huán)境，包括基本概念、定義和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的架構(gòu)和組件。

  - 使用“增強(qiáng)實(shí)體-關(guān)系”方法進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)過(guò)程和概念數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)。

  - 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型及其語(yǔ)言。三層關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)模型的商業(yè)利益。

  - 邏輯數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)概念、理論和技術(shù)。關(guān)系的規(guī)范化和數(shù)據(jù)規(guī)范化中的業(yè)務(wù)考慮因素。

  - 物理數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程和技術(shù)。設(shè)計(jì)物理記錄和去規(guī)范化、文件組織、使用和選擇索引、性能改進(jìn)。

  - 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)（RDBMS）中的數(shù)據(jù)庫(kù)定義語(yǔ)言和數(shù)據(jù)處理語(yǔ)言。編寫(xiě) SQL 語(yǔ)句的技巧。從用戶角度選擇 RDBMS。

  - 關(guān)于SQL、觸發(fā)器、存儲(chǔ)過(guò)程、嵌入式SQL、動(dòng)態(tài)SQL和XML的高級(jí)主題。

  二、IS6335 - 數(shù)據(jù)可視化

  本課程的目標(biāo)是學(xué)習(xí)如何在商業(yè)環(huán)境下使用可視化工具進(jìn)行數(shù)據(jù)解讀。課程將通過(guò)不同應(yīng)用領(lǐng)域的有趣可視化示例，探索從海量數(shù)據(jù)中組織和獲取意義的方法。學(xué)生將學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化方法的概念、方法和應(yīng)用。學(xué)生還將學(xué)習(xí)可視化工具，從基于圖形用戶界面的Tableau軟件到更高級(jí)的R和Python可編程可視化軟件。

  課程大綱：

  大數(shù)據(jù)；可視化；數(shù)據(jù)圖表；儀表盤(pán)；Power View；Tableau；信息圖；文本可視化；社交網(wǎng)絡(luò)可視化；移動(dòng)設(shè)備上的可視化。

  三、MS5217 - 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析

  本課程將全面介紹數(shù)據(jù)分析中使用的統(tǒng)計(jì)原理和計(jì)算工具。主要目的是培養(yǎng)進(jìn)行描述性、分析性和預(yù)測(cè)性數(shù)據(jù)分析的必要專業(yè)知識(shí)，以解決現(xiàn)實(shí)世界中的問(wèn)題。課程將廣泛展示解決金融和經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域統(tǒng)計(jì)問(wèn)題的實(shí)例，以提供實(shí)用的見(jiàn)解。此外，課程還為定量技能奠定了基礎(chǔ)，這些技能可用于與市場(chǎng)營(yíng)銷、金融、經(jīng)濟(jì)學(xué)、運(yùn)營(yíng)管理和高級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)科相關(guān)的選修課程。

  課程大綱：

  - 基本 R 編程

  - 探索性數(shù)據(jù)分析和圖形

  - 蒙特卡羅近似（大數(shù)定律）

  - 基本概率

  - 貝葉斯定理

  - 共軛先驗(yàn)推斷和后驗(yàn)推斷的正態(tài)模型

  - 概率分布（離散分布和連續(xù)分布）

  - 抽樣分布（中心極限定理）

  - 統(tǒng)計(jì)估計(jì)

  - 置信區(qū)間

  - 假設(shè)檢驗(yàn)

  - 基本線性回歸

  - 數(shù)據(jù)保密

  四、MS6711 - 數(shù)據(jù)挖掘

  本課程將向?qū)W生介紹一系列與商業(yè)應(yīng)用相關(guān)的流行實(shí)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。學(xué)生將使用 Python 編程語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。順利完成本課程后，學(xué)生將掌握該領(lǐng)域的核心基礎(chǔ)知識(shí)，為從事數(shù)據(jù)分析方面的各種職業(yè)做好充分準(zhǔn)備。

  課程大綱：

  1. 數(shù)據(jù)挖掘：解釋數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的背景。簡(jiǎn)要介紹這些領(lǐng)域的歷史、當(dāng)前發(fā)展和未來(lái)方向。

  2. 數(shù)據(jù)挖掘步驟：演示數(shù)據(jù)挖掘的步驟，包括問(wèn)題定義、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和清理、模型執(zhí)行和結(jié)果解釋。使用 Python 演示示例。

  3. 數(shù)據(jù)挖掘算法：介紹各種算法，包括聚類（K-means 和近鄰）、線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)、樹(shù)集合（隨機(jī)森林、提升）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和貝葉斯方法（如馬爾科夫鏈蒙特卡羅）。了解偏差-方差權(quán)衡的基本問(wèn)題以及交叉驗(yàn)證在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性。簡(jiǎn)要介紹近期先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型，包括大型語(yǔ)言模型。

  4. 數(shù)據(jù)挖掘中的倫理問(wèn)題：討論數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用中潛在的倫理問(wèn)題以及可能的解決方案。

  5. 案例研究：介紹使用真實(shí)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。

  6. 數(shù)據(jù)挖掘軟件：重點(diǎn)介紹 Python 的使用。

  五、MS5218 - 應(yīng)用線性統(tǒng)計(jì)模型

  本課程將介紹線性統(tǒng)計(jì)模型的統(tǒng)計(jì)概念和方法，重點(diǎn)是其在商業(yè)分析中的應(yīng)用。主要內(nèi)容包括多元回歸模型、定量和定性變量的回歸模型、模型構(gòu)建和變量選擇、診斷和補(bǔ)救措施、方差分析（ANOVA）、邏輯回歸、時(shí)間序列分析和貝葉斯線性回歸。學(xué)生將學(xué)習(xí)提出和檢驗(yàn)假設(shè)，并應(yīng)用 Cp、AIC 和 BIC 等標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行模型比較。課程強(qiáng)調(diào)診斷模型問(wèn)題和實(shí)施糾正措施的實(shí)用技能。通過(guò)實(shí)踐項(xiàng)目，學(xué)生將培養(yǎng)自己的分析能力，將定量方法整合并應(yīng)用到實(shí)際商業(yè)問(wèn)題中。此外，課程還將提高學(xué)生有效展示分析結(jié)果的能力，為他們?cè)诼殬I(yè)生涯中做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策做好準(zhǔn)備。

  課程大綱：

  1. 多元回歸模型：多元回歸模型的公式和假設(shè)?；貧w參數(shù)的推斷。假設(shè)檢驗(yàn)的一般形式。平方和。

  2. 定量和定性變量的回歸模型：多項(xiàng)式模型。指標(biāo)變量。片斷線性回歸模型。定量變量與定性變量之間相互作用的建模。

  3. 模型建立與變量選擇：比較模型的標(biāo)準(zhǔn)。Cp、AIC、BIC 和其他標(biāo)準(zhǔn)。連續(xù) F 比率。正向、反向和逐步選擇回歸。多重共線性。正則化估計(jì)。

  4. 診斷和補(bǔ)救措施：殘差診斷。違反模型假設(shè)時(shí)的補(bǔ)救措施。變量的轉(zhuǎn)換。

  5. 方差分析

  6. 邏輯回歸：有序/無(wú)序。logit Probit。

  7. 時(shí)間序列：白噪聲。靜止性。ARMA。異方差。

  8. 貝葉斯線性回歸：Gibbs 采樣器、貝葉斯線性回歸估計(jì)。

  以上就是香港城市大學(xué)商業(yè)定量分析專業(yè)的核心課程。你可以基于這些課程的主要內(nèi)容進(jìn)行有針對(duì)性的預(yù)習(xí)，從而為正式學(xué)習(xí)打好基礎(chǔ)。如果你想在專業(yè)學(xué)術(shù)導(dǎo)師的詳細(xì)指導(dǎo)下做好充分的預(yù)習(xí)準(zhǔn)備，可以立即和考而思的課程顧問(wèn)聯(lián)系?？级寄軌?yàn)槟闾峁┮粚?duì)一香港城市大學(xué)課程預(yù)習(xí)指導(dǎo)，幫助你建立堅(jiān)實(shí)的知識(shí)基礎(chǔ)，掌握必要的學(xué)術(shù)技能，使你能夠更好地開(kāi)啟碩士階段的學(xué)習(xí)。

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