南加大分析学硕士课程设置

南加大分析学硕士是3-4学期可完成的研究生项目，学生通过此专业收获的技能与知识可以帮助他们在分析和数据科学领域展开职业生涯。

南加大分析学硕士适合那些有Data Science、统计和数学相关背景并且希望在这些领域或者其他工程学科领域深入研究的同学。

在MS in Analytics专业的课程设置里完美涵盖了编程的基础知识，因为这些是学生们进入到深度统计学或机器学习的基础。

这个专业，学生们将学习成为数据分析师和数据科学家所需的所有技能。

包括总结和呈现复杂数据的能力，运用机器学习方法预测不同复杂场景的结果，以及将数据转化为可执行的建议。

MS in Analytics结合了统计和机器学习建模，以解决当今数据驱动世界的实际问题。

学生们会学习如何为决策者提供全面的分析报告，从而帮助他们做出明智的决策，为企业赋能。

在学习期间，他们会熟练掌握一些常用的数据分析处理的最新软件和编程工具，包括用于机器学习的Python、R和SAS可视化分析。

当学生完成了必修课程，他们就可以选择他们感兴趣的选修课来进一步提高在细分领域中的数据分析能力。

　二、南加大分析学硕士选课

南加大在选课上的灵活度还是很高的，学生需要修满10门课程，其中有6门是必修课，有4门是选修课。

选修课的选课范围也比较广，包括：

INF(也就是Informatics方向的课程)

CSCI(也就是CS方向的课程)

DSO(也就是隶属于商学院的数据科学方向的课程)

知识设计的深度和广度都还算比较不错，比如说，必修课程中会涉及到Optimization、SQL还有Python等相关领域的内容。

你完全可以依据自己的兴趣方向进行选课，数据挖掘、数据可视化、R语言、Machine Learning、Deep Learning等相关的内容都可以学习得到。

选课其实还是看你自己的想去所在，本身南加大在选课上是没有什么限制。

想轻松一些就选点水课，多下来的课余时间也去自学或者做一些自己喜欢的事情。

想多学点知识，就选神课，不过load肯定也会重一些，要有心理准备，拿A肯定是不容易的。