美国西北大学数据分析硕士课程设置

　  西北大学从2012年9月起在其工程学院下成立一个主攻大数据分析课程的分析学研究生院，并开始了招生工作。西北大学对于成立该研究生院是这样解释的：“虽然只要具备一些Hadoop和Cassandra的基本知识就很容易找到工作，但拥有深入知识的人才却是十分缺乏的。”

　　该研究生院的课程计划以“传授和指导将业务引向成功的技能，培养能够领导项目团队的优秀分析师”为目标，授课内容在数学、统计学的基础上，融合了尖端计算机工程学和数据分析。课程预计将涵盖分析领域中主要的三种数据分析方法：预测分析、描述分析(商业智能和数据挖掘)和规范分析(优化和模拟)。

　　课程设置：

　　(1) 秋学期
　　数据挖掘相关的统计方法(多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等)
　　定量方法(时间轴分析、概率模型、优化)
　　决策分析(多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析)
　　树立竞争优势的分析(通过项目和成功案例学习基本的分析理念)

　　(2) 冬学期
　　数据库入门(数据模型、数据库设计)
　　预测分析(时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制)
　　数据管理(ETL(Extract、Transform、Load)、数据治理、管理责任、元数据)
　　优化与启发(整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发(模拟退火、遗传算法))

　　(3)春学期
　　大数据分析(非结构化数据概念的学习、MapReduce技术、大数据分析方法
　　数据挖掘(聚类(k-means法、分割法)、关联性规则、因子分析、存活时间分析)
　　其他，以下任选两门(社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型)

　　(4)秋学期
　　风险分析与运营分析的计算机模拟
　　软件层面的分析学(组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法)

　　毕业设计
　　在成立研究生院的同时，IT厂商也积极开展合作。IBM不仅赞助了4万美元，还发表声明承诺免费提供其预测分析软件SPSS，并对硬件采购提供优惠。作为SPSS的竞争对手，同样开发预测分析软件的SAS以及数据仓库厂商Teradata也将提供必需的产品以及产品使用培训等方面的赞助和支持。