本课程提供方法的介绍性概述, 数据分析这一不断发展的领域中的概念和当前实践. 要涵盖的主题包括数据收集, 信息决策的分析和可视化以及统计推理方法. 学生将使用当前的统计软件探索这些主题. 一些重点还将给予数据分析的伦理原则.

本课程的重点是设计数据库时的基本设计考虑. 具体的主题包括设计备选方案的性能分析, 系统配置和管理一个流行的数据库系统. 本课程还提供了数据库系统的算法和机器组织的深入分析. 注意:本课程有监考考试。. 如果学生使用在线监考，这种考试需要额外的技术.

本课程的重点是收藏, 准备, 分析数据来创建可视化, 指示板, 以及可以用来交流关键业务见解的故事. 学生将学习如何使用当今企业使用的最流行的可视化工具构建和简化数据分析项目，并有效地突出其含义.

本课程探讨数据挖掘方法和工具, 研究了海量数据集分析分析中的问题, 和非结构化数据. 学生将学习在大型数据集中发现模式的概念和技术, 哪些支持组织决策.

本课程涵盖分析工具的应用, 技术, 营销管理的策略与方法. 学生们学习分析市场数据, 使管理决策基于数据驱动的事实和客户洞察. 使用营销分析工具对场景进行建模, 学生学习组织如何衡量投资回报相对于他们的营销努力, 推动业绩并加强宣传活动的有效性.

这门课是建立在理论基础上的, 财务管理策略与实践, 强调基于计算机的建模和预测. 学生学习使用分析工具建模金融场景. 财务决策对财务报表分析的影响, 现金预算, 资金成本的确定, 资本预算, 资本结构的选择也包括在内. 各种技术, 比如敏感度和情景分析, 优化方法, 蒙特卡罗模拟, 回归分析也包括在内.

本课程是在Capstone 商业分析课程之前开设的，允许学生将从以前的课程中获得的知识应用于为选择的业务制定分析策略. 给定一系列选项, 学生将研究并选择给定场景下的最佳分析策略. 本课程采用案例研究, 采用基于问题和项目的方法来制定战略.

学生在本课程中通过开发一个项目计划来实现一个重要功能的分析来展示分析的综合知识, 在商业分析策略课程中选择的组织单位或部门. 学生应用分析工具, 技术, 使用相关的基于项目的方法为所选公司驱动业务结果的方法和策略. 该课程允许学生开发一个专业的作品集，突出在整个学位课程中完成的工作. 这可以作为一个相关的就业资源.

本课程向学生介绍具有商业应用的统计学. 本课程包括描述统计和推理统计. Topics included are: measures of central tendency; measures of dispersion; graphical displays of data; linear regression; basic probability concepts; binomial and normal probability distributions; confidence intervals; and hypothesis testing. 这些主题将使用基本的代数知识和Microsoft Excel来覆盖. 注意:本课程有监考考试。.