加州大学洛杉矶分校数据分析硕士课程安排

　　一、Fall#1(第一学期课程安排：9~12月)

　　第一学期，学生从基础课程开始，重点学习数据分析的核心工具。

　　课程涵盖统计学基础(R)、Python编程、SQL与数据管理，以及机器学习基础课程(Python)。

　　此外，学生每周还需参与职业课程(MSBA Career Curriculum)，课程由职业发展中心主导，内容全面且实用，涵盖求职规划和各类面试技巧。

　　职业课程邀请往届学长学姐回校讲课，分享实际求职经验，并教授如 case interview(案例面试)、product interview(产品面试)、SQL interview(SQL 技能面试)和 data engineer interview(数据工程师面试)等技巧。

　　二、Winter(第二学期课程安排：1~3月)

　　第二学期，学生深入学习商业分析的核心内容。课程共有3节包括商业基础、数据管理和决策模型，帮助学生掌握关键的分析方法和决策工具。

　　此外，学生参与“Industry Seminar”，通过与行业专家的互动，深入了解数据分析在实际业务中的应用，拓展行业视野和实践经验。

　　三、Spring(第三学期课程安排：3~6月)

　　第三学期专注于高级分析课程，帮助学生将数据分析技能应用到具体场景中。课程共有3节包括客户分析、竞争分析和运营分析，学生通过实际案例和工具的学习，掌握解决复杂商业问题的能力。

　　同时，学生继续参与“Industry Seminar”，为即将到来的暑期实习做好充分准备，巩固职业技能并建立行业联系。

　　四、Summer(暑期安排：6~9月)

　　暑期要求学生完成为期8-10周的实习，这是项目的重要组成部分，帮助学生积累实际工作经验。

　　五、Fall#2(第四学期课程安排：9~12月)

　　学生可以根据兴趣选择选修课程，例如互联网客户分析、娱乐分析、医疗分析、数据可视化等。

　　同时完成Capstone Analytics Project，这是一个团队项目，学生将在真实商业案例中运用所学知识解决实际问题，并通过最终的研究报告展示成果。

　　六、Capstone Analytics Project项目安排

　　The Capstone Analytics Project (AAP) 是UCLA MSBA项目的核心亮点之一，旨在为学生提供运用所学知识解决实际商业分析问题的机会。通过与一家高成长性企业合作，学生组成4人团队，在一个学术学期内完成研究项目，并最终提交详细的研究报告。

　　Capstone项目集中于以下领域：编程与数据管理方法、模型开发与构建、商业分析以及行业应用等，由顶尖企业赞助完成。

　　学生通过直接与企业客户合作，提升技术能力与沟通技巧，深入探索课堂之外的兴趣领域。同时，Capstone项目为学生提供了接触潜在雇主的宝贵机会，并拓展了职业网络，为毕业后的职业发展奠定了坚实的基础。

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