一、专业概述
该程序广泛使用统计工具，教学生如何通过提出正确的问题、选择正确的技术和实施正确的算法，将大量数据转换为有意义的信息。
要完成该课程，需要获得总共30学分的课程作业，包括6门核心课程和4门选修课程，每门课程价值3学分。
二、课程概述
核心课程
统计分析(本课程旨在为学生提供定量分析业务问题所需的基本统计工具。主题包括数据的基本抽样和分析、概率分布函数、参数估计和假设检验、拟合优度检验、方差分析、简单回归、相关性和基本非参数统计方法。)
决策模型和应用（本课程涵盖用于解决私营和公共部门的财务、营销和运营问题的主要定量技术。主题包括不确定性下的决策、马尔可夫链、线性规划、经典优化、动态规划和整数规划。）
经理的数据挖掘（本课程从管理的角度强调数据挖掘技术在业务问题中的应用。整个课程将讨论客户关系管理和财务分析等业务应用程序。为了说明的目的，还将解释一些基本的数据挖掘技术。它们包括聚类、购物篮分析、数据仓库和神经网络。）
风险和运营分析（本课程介绍使用线性、整数和非线性规划、回归和统计分析等定量工具分析与运营设计和管理相关的关键问题。它涵盖了重要的主题，例如预测、汇总计划、库存理论、运输、生产控制和调度以及设施位置等，并使用数学建模、电子表格分析、案例研究和模拟来交付材料）
商业智能技术与应用（本课程侧重于商业智能技术在大数据时代的应用。这些技术将包括数据准备、降维、聚类、分类、购物篮分析和绩效评估。整个课程将讨论客户细分和财务分析等业务应用程序。）
选修课程
管理服务运营；经济分析；网络分析和智能；业务流程分析与模拟；商业分析专题；数据库和大数据管理；供应链和物流管理；营销工程；技术实地考察；商业人工智能；信息技术管理专题。
三、毕业要求
根据中大的评分系统，学生的表现是根据考试和作业来评估的。
要毕业，必须完成规定的课程作业并达到至少2.50的累积平均绩点(GPA)。
在学期评估中获得低于2.50的累积GPA的学生将被留校察看。如果连续两个学期后没有取消缓，学生将被要求停止学习。
在课程中获得D+或以下成绩的学生必须重修该课程或参加经批准的替代课程。
