沃顿商学院顶尖夏校介绍

　　一、沃顿商学院顶尖夏校优势

　　全球首屈一指的商学院官方暑期课程，质量有保证;

　　授课师资含宾大沃顿商学院知名教授与行业大咖，在习得专业知识的同时收获实战经验;

　　开设线下和在线课程、学分和非学分课程，提供多样选择;

　　注册入读线下课程，将入住宾大校内学生宿舍，完全使用大学设施，并参与丰富的课外与周末活动，提前体验美国顶尖名校在校生的学习与生活;

　　注册入读在线课程，将免费获赠Wharton Global Youth Meetup课程和在线课外活动，与沃顿教职工、学者与学生建立联系，累积人脉;参与沃顿相关主题挑战赛赢得奖章和奖品，为名校申请增加筹码;

　　选择学分课程，可获得宾大学分，在未来留学申请时，可以转换学分，从而免修相关课程;

　　选择非学分课程，课程结束后可获颁宾大沃顿商学院结业证书。

　　二、沃顿商学院顶尖夏校课程内容

　　1.管理与科技暑期学分课程(1个大学学分)

　　课程时间：2022年7月10日-7月30日(3周)

　　课程内容：课程由Jerome Fisher Program in Management&Technology与宾大沃顿商学院、工程学院联合运营，适合对新科技商业化及管理有浓厚兴趣的学生。课程由宾大沃顿商学院、工程学院顶尖教授和成功企业家联合教学，旨在帮助学生学习并掌握成功衔接技术和管理理念所需的基本知识和技能。课程还为学生提供实地考察的机会，带领他们到公司和研发机构进行调研。学生还会参与由摩根士丹利全球技术投资银行主管迈克尔·格里姆斯领导的谷歌IPO模拟。

　　2.创业学

　　课程时间：

　　第1期：2022年6月5日-6月18日(2周)

　　第2期：2022年6月19日-7月2日(2周)

　　第3期：2022年7月10日-7月23日(2周)

　　第4期：2022年7月24日-8月6日(2周)

　　课程内容：课程是为几乎没有商业背景的学生提供的入门课程，由沃顿商学院教授授课，并邀请沃顿博士生参与讨论，通过课堂讲座、案例演示与案例论述等教学模式，让学生通过创业视角深入了解会计、营销、管理与财务知识。课程注重刺激学生突破局限，鼓励创新思维和创业思维，让学生更好地了解成为成功创业者所需特质。

　　3.金融学

　　课程时间：

　　第1期：2022年6月5日-6月18日(2周)

　　第2期：2022年6月19日-7月2日(2周)

　　第3期：2022年7月10日-7月23日(2周)

　　第4期：2022年7月24日-8月6日(2周)

　　课程内容：课程推荐具备一定金融、商业或经济知识，同时渴望获得金融、投资和会计方面宝贵知识的学生入读。课程将介绍世界金融的理论、方法，帮助学生学习个人与公司财务的基本原理，并深入探究诸如金钱的时间价值、风险与回报之间的权衡、股票和公司会计等主题。学生将在沃顿商学院教授的指导下，使用沃顿商学院在线交易和投资模拟器，体会和理解真实的金融世界。

　　4.商界领导学

　　课程时间：

　　第1期：2022年6月5日-6月25日(3周)

　　第2期：2022年6月26日-7月16日(3周)

　　第3期：2022年7月17日-8月6日(3周)

　　课程内容：课程推荐具备一定领导经验和能力的学生入读。学生将通过沃顿商学院教授和商界领袖的讲座、公司实地考察，并与金融、创意、娱乐、房地产、零售等行业的成功领导人对话交换想法，全面了解企业家精神和21世纪组织的领导能力，并通过团队建设活动锻炼协调能力，培养和提高自身领导技能。

　　5.体育商业学

　　课程时间：2022年7月10日-7月30日(3周)

　　课程内容：课程由沃顿体育分析与商业计划(WSABI)领导，适合具备较强学术背景，并对体育、商业和管理感兴趣的学生入读。课程由沃顿教授以及体育经纪人、广播网络主管、联盟与团队主管、品牌营销人员等特邀嘉宾共同授课，旨在帮助学生学习如何将管理、法律、谈判、市场营销和领导力等核心商业学科应用于体育行业，探究体育事业中的职业机会。（了解更多夏校内容，添加顾问老师VX：Tops6868）

　　6.体育商业数据分析学

　　课程时间：2022年7月10日-7月30日(3周)

　　课程内容：课程由沃顿体育分析与商业计划(WSABI)领导，推荐具备较强数学背景，热爱体育同时对计算机编程有兴趣的学生入读。课程重点是利用数据在体育领域进行深入探索，并致力于成为数据驱动的决策者。课程侧重于统计思维基础、体育分析中统计专业人员所使用的实际应用程序以及统计编程语言介绍。课程包含统计学入门(含数据的图形和数字摘要)、基本概率论、统计推理和通过检查体育数据进行回归分析等主题内容。

　　7.数据科学

　　课程时间：2022年7月10日-7月30日(3周)

　　课程内容：课程推荐具备较强数学和编程背景，并对数据分析有兴趣的学生入读。课程旨在帮助学生学习并掌握数据可视化和数据整理等基本的数据科学技术，并接触到现代机器学习方法，这些知识和技能也都是当今人工智能科学的基础要素。通过本课程，学生也将熟练掌握被学术界和工业界专业数据科学家最广泛使用的语言--R语言。课程包含获取、准备、探索、理解和可视化数据;概率和统计基础;基于模型的建模;机器学习等主题内容。

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