USC Viterbi工程分析学理学硕士辅导

USC Viterbi 工程学院分析学理学硕士课程(MS in Analytics)教授学生具备数据分析师和数据科学家所需的技能，包括总结和呈现复杂数据、运用机器学习方法预测导致各种复杂情景产生的因素以及将数据转换为可执行性的洞察能力。

通过该课程的学习，学生可精通各种数据处理与分析的最新软件和编程工具，包括Python机器学习、R和SAS Visual Analytics。学生完成必须课后即可选择选修课，从而进一步提高其感兴趣的专业领域技能。选修课程包括但不仅限于：

✰ 数据分析咨询

✰ 金融数据分析

✰ 大规模机器学习(大数据分析)

✰ 自然语言处理与文本挖掘和推荐系统

分析学硕士课程包含六门必修课、四门选修课。必修课程涵盖数据科学与管理，统计方法，优化，模拟和其他运筹学工具;选修课程能够让学生提高自己的专业技能，并更多的接触到需要应用分析学的领域，包括电力市场、供应链、医疗系统和交通。

课程共需30学分，详情如下：

必修课 15学分

INF 559 数据管理介绍 3学分

ISE 529 预测分析 3学分

ISE 530 分析的优化方法 3学分

ISE 533 综合分析 3学分

ISE 562 决策分析 3学分

二选一课程

ISE 538 性能分析的马尔科夫模型 3学分

ISE 580 模拟性能建模 3学分

选修课程 12学分

ISE 选修课 3学分

INF 或 CSCI 选修课 3学分

需经顾问批准的其他选修科目 6学分