一、课程设置

卡耐基梅隆大学商业智能与数据分析硕士项目融合了计算机科学、统计学、经济学以及商业管理等多个学科的知识体系，旨在为学生提供全面而深入的数据分析理论与实践教育。课程设置上，该项目不仅涵盖了商业智能与数据分析基础、数据挖掘与机器学习、数据可视化与故事讲述等核心课程，还提供了丰富的选修课程，如云计算、大数据分析、人工智能等，以满足学生个性化和职业化的学习需求。

教学方法

在教学方法上，卡耐基梅隆大学注重理论与实践的结合。通过案例分析、项目实践、团队协作等多种形式，学生不仅能够深入理解数据分析的理论知识，还能在实践中掌握数据分析和解决问题的技能。同时，卡耐基梅隆大学的师资力量雄厚，教师队伍由来自学术界、业界和科研机构的专家组成，他们不仅具备丰富的实践经验，还能将最前沿的理论和技术引入教学中，确保学生能够接触到最新的知识和技术。

课程设计

卡耐基梅隆大学商业智能与数据分析硕士项目不仅注重培养学生的专业技能，还重视提升学生的职业素养和综合能力。在课程设计上，该项目强调批判性思维、创新思维和团队协作能力的培养，以帮助学生更好地适应快速变化的商业环境。同时，卡耐基梅隆大学还为学生提供了丰富的实践机会，如参与企业合作项目、参加行业研讨会等，以提升学生的实际操作能力和行业认知。

职业发展

在就业方面，卡耐基梅隆大学商业智能与数据分析硕士项目毕业生具有广阔的职业前景。随着大数据时代的到来，企业对数据分析人才的需求越来越大，而卡耐基梅隆大学的商业智能与数据分析硕士项目毕业生凭借扎实的专业知识和丰富的实践经验，在求职市场上具有显著的竞争力。他们不仅可以在咨询公司、金融机构、科技公司等领域找到理想的职位，还可以自主创业或成为数据分析领域的专家。

申请要求

1.先修课要求：

Object-Oriented Programming

Pre-Approved Java Programming Courses

概率和统计

数据库

2.GPA：入学新生平均GPA3.4分。

3.TOEFL：阅读:22 听力:22 口语:18 写作:22

4.GRE：optional but recommended