除了自身的實用性，這些商業(yè)分析技能還提高了其他商業(yè)學科畢業(yè)生在職場中的工作效率。學校提供了一系列選修課程，允許學生選擇商業(yè)統(tǒng)計學、機器學習、運營管理和決策科學等領(lǐng)域的主題。

課程輔導內(nèi)容

BUSS1020: 定量商業(yè)分析

所有商業(yè)學士(BCom)畢業(yè)生需要能夠使用定量技術(shù)來分析商業(yè)問題。這項能力在所有商業(yè)學科中都非常重要，因為各學科都涉及越來越多的數(shù)據(jù)，且對定量技能的期望也在不斷增加。本課程將展示如何解釋包含不確定性和變異的數(shù)據(jù);如何對商業(yè)數(shù)據(jù)中的關(guān)系進行建模和分析;以及如何從數(shù)據(jù)中得出正確的結(jié)論(并識別錯誤的結(jié)論)。課程還將包括使用軟件工具(主要是電子表格)來分析和呈現(xiàn)定量數(shù)據(jù)的培訓。

QBUS1040: 商業(yè)分析基礎(chǔ)

這門課程為學生提供了必要的基礎(chǔ)知識和技能，以便他們能夠順利完成二年級的商業(yè)分析課程，并成功獲得商業(yè)分析專業(yè)的學位。課程中討論的理論模型源自實際的商業(yè)應用和決策問題。課程內(nèi)容包括線性代數(shù)(矩陣性質(zhì))和微積分，并將這些方法應用于具有多個變量的回歸模型。涵蓋的主題包括邏輯回歸、交互效應和非線性效應。課程還介紹了優(yōu)化的關(guān)鍵概念(特別是二次優(yōu)化問題)，并展示了如何利用優(yōu)化模型進行統(tǒng)計估計。在建立商業(yè)分析所需的數(shù)學基礎(chǔ)的同時，課程還幫助學生培養(yǎng)編程技能，以解決實際的商業(yè)問題。課程使用了現(xiàn)代編程語言，如Python。

QBUS2310: 管理科學

理解和數(shù)學化地制定決策問題的能力是任何組織中管理者的基本技能。本課程集中于容量規(guī)劃、生產(chǎn)管理和資源分配中使用的基本管理科學建模技術(shù)。學生將學習如何應對復雜的現(xiàn)實問題，制定適當?shù)哪Ｐ?，并提供解決程序，以確保資源的最佳利用。方法包括線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、非線性規(guī)劃和目標規(guī)劃。

QBUS2810: 商業(yè)統(tǒng)計建模

對定量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析是現(xiàn)代商業(yè)的一個基本方面。信息技術(shù)在商業(yè)各個領(lǐng)域的普遍應用使得管理者能夠使用非常龐大且豐富的數(shù)據(jù)集。本課程涵蓋了一系列方法，用于對這些數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計依賴關(guān)系進行建模和分析，擴展了BUSS1020中的入門方法。這些方法對于檢測、分析和推斷數(shù)據(jù)中的模式和依賴關(guān)系非常有用，從而支持商業(yè)決策。本課程深入介紹了主要的統(tǒng)計方法，用于對離散和連續(xù)商業(yè)數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計依賴關(guān)系進行建模。這些方法為一系列具體任務提供了必要的信息，例如金融資產(chǎn)估值與風險測量、市場研究、需求和銷售預測以及財務分析等。本課程強調(diào)在商業(yè)、金融、會計和營銷領(lǐng)域的實際應用，使用現(xiàn)代軟件工具進行操作。

QBUS2820: 預測分析

預測分析是一組工具，用于幫助管理者利用交易和歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的模式。例如，主要零售商投資于預測分析，以了解消費者的決策和偏好，不僅僅是他們的個人習慣，從而更加高效地進行市場營銷。本課程介紹了不同的數(shù)據(jù)分析和建模技術(shù)，這些技術(shù)可以應用于廣泛領(lǐng)域的傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)問題，包括股票預測、基金分析、資產(chǎn)配置、股票和固定收益期權(quán)定價、消費品以及消費者行為建模(如信用、欺詐、營銷)。本課程中涵蓋的預測技術(shù)對于準備個體商業(yè)預測和長期計劃非常有用。課程采用實用的方法，課堂上和作業(yè)中使用了許多最新的數(shù)據(jù)集進行演示。

QBUS3600: 實踐中的商業(yè)分析

這個頂點課程通過整合知識和鞏固在商業(yè)分析專業(yè)中發(fā)展起來的關(guān)鍵技能，彌合了理論與實踐之間的差距。該課程采用以問題為導向的學習方法，通過使用非常大且豐富的數(shù)據(jù)源，為商業(yè)決策者在大數(shù)據(jù)時代提供了重要的工具和技術(shù)。課程將統(tǒng)計學習的知識放在現(xiàn)代機器學習的背景下，并讓商業(yè)學生接觸一系列前沿的機器學習主題，重點是涉及商業(yè)數(shù)據(jù)分析的應用。機器學習是商業(yè)分析的一個基礎(chǔ)方面，它自動化了分析建模和決策過程。學生通過展示他們將概念、理論、方法論和編程技能應用于商業(yè)分析領(lǐng)域的真實問題和挑戰(zhàn)的能力，從而確保自己的職業(yè)準備充分。

輔導成果

1.將商業(yè)分析中的關(guān)鍵理論和概念應用于商業(yè)決策。

2.利用并識別各種分析和統(tǒng)計工具及技術(shù)在分析商業(yè)數(shù)據(jù)時的局限性。

3.批判性地評估來自各種學術(shù)來源和媒體的信息、數(shù)據(jù)和研究，使用適當?shù)男g(shù)語，并在口頭和書面溝通中應用適當?shù)慕y(tǒng)計報告方法。

4.解釋當前商業(yè)分析的趨勢及其對不同利益相關(guān)者的影響。

5.將來自各個學科的商業(yè)知識應用于有效分析商業(yè)數(shù)據(jù)，支持項目管理。

6.使用現(xiàn)代軟件進行編程，并應用適當?shù)纳虡I(yè)分析知識和技術(shù)。

7.通過各種定量模型和方法統(tǒng)計地測量和分析商業(yè)變量之間的關(guān)系。

8.使用相關(guān)的商業(yè)分析技術(shù)預測相關(guān)商業(yè)變量的未來行為。

9.作為專業(yè)團隊成員有效合作，重視并支持來自不同視角對商業(yè)分析問題的貢獻。

以上就是關(guān)于“悉尼大學商業(yè)分析課程輔導”的介紹，海馬課堂針對學生的薄弱科目和學校教學進度，匹配背景相符的導師，根據(jù)學生情況進行1V1專屬備課，上課時間靈活安排，中英雙語詳細講解課程中的考點、 難點問題，并提供多方位的課后輔導，輔助學生掌握全部課程知識，補足短板。