多伦多大学 University of Toronto
Master of Management Analytics
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项目情况

管理分析涉及对影响管理决策的因素的精确理解，以及设计数据和分析解决方案以支持这些决策。

它包含从实际业务数据中提取见解所需的多种技能，包括：

对管理问题有深刻的了解
识别数据源并创建分析数据集
设计，验证和实施分析解决方案
有效地传达您的结果

项目时长

MMA课程为期9个月，从八月到五月。

项目排名

在加拿大排名第一
北美排名第8
世界排名第17

就业情况

2019年MMA班98％的毕业生在毕业后的 6 个月内成功找到了工作。
在包括战略咨询，金融，卫生保健，生命科学，政府，零售，市场营销，网络分析，电信和银行业在内的众多管理学科中，对高级分析技能的需求都很高。

四年制本科学位或同等学历：

相关学位的四年制学位，例如但不限于计算机科学、统计学、数学、工程、物理科学、经济学或商业。

最后一年的课程要求最低中 B 平均水平（U of T Scale 为 3.0）。预计被录取的学生的 GPA 将高于最低要求。

定量能力：

需要证明在涵盖科目的定量课程中具有高水平的熟练程度（最低 B 平均水平）。

掌握数学（至少包括微积分和线性代数）是必不可少的，涵盖概率和统计的课程。

在定量能力证明不明显的情况下，申请人必须提供补充材料。

编程能力：

精通计算机编程

可以通过在一门或多门计算机科学课程或广泛依赖计算机编程的课程中的最低 B 平均成绩来证明。

英语语言能力：

申请人必须通过以下方式之一证明用英语交流的能力：

a)大学本科学位，教学和考试语言为英语
b)在标准化英语语言测试中表现令人满意。

要求托福至少 100 分，写作和口语至少 22 分，或雅思学术考试最低 7.0 分，所有单项至少 6.5 分。

两封推荐信：

您的推荐人必须在线填写两份推荐表。虽然两份推荐信都应该是学术推荐信，但具有一定工作经验的申请人可以提交一份学术推荐信和一份公司推荐信。如果有在定量课程中教过你的教授的推荐信就更好了。

GMAT/GRE：

鼓励通过高 GMAT/GRE 分数展示学术能力。

入学面试：

所有被录取的候选人都将接受面试。

8-9月

Introduction

Analytics in Management
管理中的分析
Data-based Management Decisions
基于数据的管理决策
Bootcamps (SAS, SQL, R, Python)
训练营
Python for Computer Science
适用于计算机科学的Python

9-12月

Analytical Tools and Techniques

Structuring and Visualizing Data for Analytics
结构化和可视化分析数据
Modeling Tools for Predictive Analytics
预测分析的建模工具
Big Data Analytics
大数据分析
Tools for Probabilistic Models and Prescriptive Analytics
概率模型和规范分析工具

1-4月

Managerial Uses of Analytics

Improving Customer Value with Analytics Leveraging AI and Deep Learning Tools in Marketing
通过分析提高客户价值在营销中利用AI和深度学习工具
Analytics for Marketing Strategy
营销策略分析
Analytics Insight Using Accounting and Financial Data
使用会计和财务数据的Analytics Insight
Optimizing Supply Chain Management and Logistics
优化供应链管理和物流

Management Analytics Practicum9月至4月