本课程涵盖了企业环境中安全的基础知识. 包括风险和漏洞的覆盖范围, 威胁建模, 政策的形成, 控制和保护方法, 加密和身份验证技术, 网络安全, 密码学, 人员和物理安全问题, 还有伦理和法律问题. 这门基础课程是对以后的安全课程中深入讨论的许多后续主题的介绍. 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.

本课程探讨与信息系统管理有关的各种问题. 主题包括:战略规划, 组织技术资源, 优先选择信息技术的手段, 人员配备, 人事管理, 和评估. 注意:本课程有监考考试。.

本课程结合软件开发构建web应用程序, 数据库, 并将云概念融入到现代网络开发课程中. 学生将使用这三个领域的现有技术进行设计, 开发, 并在基于云的环境中部署web应用. 主题将包括web框架, 模型-视图-控制器或模型-视图-视图/模型体系结构, 前端和后端技术, 异步web请求, 数据库集成, 安全, 以及云部署设计决策. 注意:本课程有监考考试。.

本课程侧重于组织信息技术基础设施的管理和治理. 主题包括大型网络基础设施的管理, 云管理, 系统管理, 数据中心的管理机制, 网络虚拟化, 云安全和基础设施治理问题和方法. 涉及商业、科学和大数据等多个应用领域.

本课程关注信息技术在组织中的价值. 对许多组织来说，IT是一种成本，对另一些组织来说，它是一种战略优势. 强调IT组织的组织效率和领导能力，以提高业务价值和组织绩效. 在最后一学期完成课程.

学习理论和教学设计模型是教学设计领域的两大基本支柱. 在这门课中, 学生将学习形成的学习理论和哲学, 影响, 并支持这个领域. 学生还将学习教学系统理论, 模型, 教学设计的系统方法. 在这门课中, 学生将应用这些理论, 策略, 和教学模式创造一个学习, 教学设计或培训活动在他们选择的设置, 包括业务, 行业, 政府, 医疗保健, 课堂教育. 在本课程结束时, 学生将制定如何为教学设计职业做准备的计划.

在这门课中, 学生将应用设计原则来创建一个学习活动，包括使用新技术和新兴技术. 学生将研究协作和网络工具在学习环境中的使用和价值. 交付平台和软件也将探讨它们对教学策略的影响. 在课程中完成的项目将成为学生作品集的一部分.

在这门课中, 学生将学习在在线环境中管理和交付教学内容的实践. 学生将与功能学习管理系统(LMS)进行交互，以管理设计, 发展, 交付, 以及对可重用学习内容的评价.

本课程涵盖了医疗保健领域包括政策在内的广泛的战略问题, 的指导方针, 标准, 流程, 以及管理和实现企业级信息所需的控件. 将信息视为医疗保健组织的战略资产, 管理信息质量的各种风险并确保其适当使用的过程.

本课程探讨不同住院病人对临床工作流程的要求, 门诊, 以及紧急医疗环境. 它涵盖了文档, 审查, 映射, 以及临床工作流程信息和流程的图解. 该课程还涵盖了患者护理的改善到工作流映射和变更管理之间的联系, 作为医疗保健中基于证据的决策的一部分.

本课程介绍检索的过程, 分析, 以及报告医疗决策所需的情报. 它涵盖了提取的技术, 将无数操作数据库中的数据转换和加载到公司数据仓库中, 也意味着确保决策是基于干净可靠的信息. 该课程还包括报告收集到的医疗保健情报的方法.

当审计, 技术, 或者遵从性成为安全措施的驱动因素，结果程序在战略上是分散的, 无功, 和严格的. 此外，几乎没有人能保证最大的威胁正在得到解决. 另一方面, 风险评估对资产进行评估, 计算当前控件, 并提供数据，以改善受控的保护, 积极主动的, 灵活的方式. 本课程教授一种结合操作安全的安全方法, 风险评估, 测试、审查和缓解，以证明其价值. 基于项目的风险评估方法包括, 项目定义和准备, 数据收集, 技术信息, 物理数据收集, 分析, 缓解, 建议, 和报告. 注意:本课程有监考考试。.

连接不同设备的网络, 服务, 用户是最无所不在的技术之一，这导致了互联网在经济和技术上的巨大成功. 今天, 网络似乎消失了, 只有当它们失败或被攻击者破坏时才会受到注意. 而防火墙和虚拟专用网络是网络安全的支柱, 仅仅建立在这些基础上的战略是不够的. 本课程涵盖了包括监控在内的更全面和系统的网络安全方法, 事件响应, 取证, 虚拟化和云计算, 安全协议, 密码学, 还有web服务

当大多数人想到信息安全时，他们首先想到的是黑客的形象:行事隐秘的人, 出于政治或利益动机, 非法侵入计算机系统窃取数据或造成破坏. 虽然这种犯罪因素确实存在, 有道德的黑客为寻求测试和完善其安全计划和技术的组织提供了必要的服务. 本课程深入探讨包括侦察在内的道德黑客行为, 扫描, 脆弱性分析, 剥削, 和报告. 学生将采用当前的工具和方法在实践的方法，也为他们准备认证道德黑客(CEH)考试. 注意:本课程有监考考试。.

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.

本课程系统地探讨了企业经营的外部环境——法律和监管, 宏观经济, 文化, 政治, 技术, 和自然. 另外, 本课程将研究从外部商业条件分析中产生的关键机会和威胁. 学生将应用场景规划选定的行业和综合趋势的外部环境存在的风险和不确定性.

本课程为管理人员介绍经济分析的基本概念和方法. 强调现实世界的决策制定. 应用关键的经济概念，如市场需求, 市场供应, 市场均衡, 边际分析, 生产, 成本, 收入, 利润, 市场结构构成了课程的核心内容.

在当今复杂和高度监管的商业环境中，有效的领导需要的不仅仅是基本会计实务的工作知识. 管理人员必须充分掌握复杂的财务和管理会计概念，并能够在处理日常职责时轻松地应用这些概念. 管理人员还必须深谙错综复杂的公司治理和资产保护. 在本课程中，学生将对这些关键功能和问题有一个清晰的理解. 学生将学习财务会计的基础知识, 包括专业结构, 财务报表的相互关系, 以及多种形式的财务分析. 另外, 将涉及管理会计的职能方面, 包括规划, 决策, 以及绩效评估.

商业和心理学领域的简要历史和概述，以及与它们整合相关的问题和机会的讨论. 主题包括大脑组织和支配, neuroethics, 神经语言学编程, multiminds, 思维导图和积极心理学在工作环境中的应用. 包括应用认知心理学和神经科学的最新发现来解决当代工作场所的问题.

本课程的重点是系统理论的应用, 社会心理学概念, 组织生命周期, 和生物学原理来理解商业运作. 包括对基本业务原则的回顾, 多元智能, 组织的情报, 组织文化, 情商, 仿生学和组织DNA.

本课程将探讨心理对管理者和组织领导者的发展和行为的影响. 主题包括:追随者的影响，自然vs. 培养领导者, 人格与领导风格的关系, 行为决策偏差, 战术, 操作, 和战略决策 , 群体思维, 场景规划.

本课程涵盖了基本的编程原理. 学生将学习计算机程序的基本元素，如数据类型, 作业, 条件分支, 循环, 功能, 递归, 基本数据结构, 程序调试, 和测试. 注意:本课程有监考考试。.

本课程为至少具有一定编程背景的个人提供了基本的编程原则. 主要的主题是结构化编程, 解决问题, 算法设计, 自顶向下逐级细化, 软件生命周期. 主题将包括测试, 数据类型, 运营商, 重复和选择控制结构, 功能, 数组, 和对象. 学生将用相关的编程语言设计、编码、测试、调试和记录程序. 注意:本课程有监考考试。.

本课程介绍如何使用面向对象的方法构建软件. 学生学习并反思问题分析, 面向对象设计, 实现, 和测试. 支持软件构建的概念和原则, 学生将设计, code, 测验, 调试, 并使用Java编程语言记录程序. 基本数据类型, 控制结构, 方法, 类被用作可重用软件组件的构建块. 自动化单元测试, 编程风格, 除了抽象的面向对象技术外，还强调工业实践, 封装, 和组成. 注意:本课程有监考考试。.

本课程将提供所需的知识和实际操作技能, 设计, 政府, 计算机网络的实现和Linux操作系统的基本管理. 课程的前半部分涵盖了计算机网络的基础知识, OSI组网模式, TCP/IP协议套件, 基本协议, 无线网络, 虚拟化, 云计算, 监控, 和故障排除. 第二部分介绍Linux操作系统的概念, 包括安装, 包, 文件, 过程, 磁盘 & 用户管理、日志记录和系统安全. 注意:本课程有监考考试。.

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 测验ing. 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。.