夏季学期：商业和技术基础 ————————
第一学期侧重于统计、编程和在当今商业环境中使用分析等基础知识。在整个暑假期间，将学习使用 Python 和 R 等工具解决分析问题。
MSBA 6111 商业要领（3 学分）
介绍财务会计、营销、运营和战略等核心业务学科的基本概念和应用，重点介绍它们与业务分析的联系。该课程旨在提高学生的商业头脑，使他们能够有效地与组织的关键职能领域合作。
MSBA 6121 数据科学家统计学概论（3学分）
本课程旨在培养统计思维，即理解变异并使用数据来识别可能的变异来源。具体技术包括基本的描述和推理程序以及回归建模。重点是理解此类分析与决策的相关性。
MSBA 6311 数据科学编程（3 学分）
根据最近的行业调查，Python 是组织用于数据分析的最受欢迎的工具之一。在本课程中，学生将探索 Python 在通用计算、数据分析、网站抓取和数据可视化等任务中的新兴流行。学生首先学习 Python 语言的基础知识，然后学习如何应用功能强大且流行的以数据科学为重点的库中的功能。此外，参与者还将学习高级编程技术，例如 lambda 函数和闭包。大部分课堂时间都花在完成实际的动手练习上。
MSBA 6131 R 商业分析导论（3 学分）
通过 R 介绍业务分析的关键流程、构建块和用例，包括数据采集、工程、可视化、探索性和预测分析的基本概念以及业务分析项目的生命周期。
MSBA 6321 数据管理、数据库和数据仓库（3 学分）
数据库建模和设计、规范化的基础知识；提取、转换和加载；数据立方体和建立数据仓库；数据预处理、质量、集成和管理问题；数据库和存储技术的进步。
MSBA 6355 建设和管理团队（0.5 学分）
学习和练习团队管理的核心基本技能；培养对团队领导职能的欣赏；学习有效的团队决策和冲突管理工具；评估组织内部和跨组织和国家边界的团队问题。
秋季学期：核心分析课程 ————————
对于 MSBA 学生来说，秋季意味着探索性分析和数据可视化、预测分析和大数据课程。
MSBA 6411 探索性数据分析和可视化（3 学分）
数据探索的基础知识；检测数据中的关系和模式；聚类分析、分层和基于分区的聚类技术；从数据中归纳规则；多维数据可视化的进展。
MSBA 6421 预测分析（3 学分）
预测建模和数据挖掘的基础知识；评估预测模型的性能；机器学习和统计分类与预测；逻辑回归；决策树；朴素贝叶斯分类器；支持向量机、集成学习、深度学习及其在结构化和非结构化数据中的应用。
MSBA 6331 大数据分析（3 学分）
探索大数据基础设施和生态系统，摄取和管理大数据，利用大数据进行分析；Hadoop、MapReduce、Sqoop、Pig、Hive、Spark；大数据 SQL，大数据机器学习，大数据实时流；云计算和其他大数据的最新发展..
MSBA 6441 通过计量经济学和实验进行因果推断（3 学分）
业务环境中的受控实验、实验设计、A/B 测试；专门的统计方法；计量经济学基础，工具变量回归，倾向得分匹配。
MSBA 6355 建设和管理团队（0.5 学分）
检查团队有效性的个人、团体和组织方面；学习和练习团队管理的核心基本技能；培养对团队领导职能的欣赏；学习有效的团队决策和冲突管理工具；发展一般诊断技能，以评估组织内部和跨组织和国家边界的团队问题。
MSBA 6141 道德和数据隐私（1 个学分）
探索在数据分析管道的不同阶段（从数据收集和存储到分析和使用）做出的选择的道德、社会、伦理和法律后果。学生学习数据科学中伦理思想的基础知识，了解科学工作中伦理困境的历史，研究与机器学习相关的公平、透明度和算法偏差问题，并探索现代数据科学中与伦理和隐私相关的独特挑战。
春季学期：高级分析和体验式学习 ————————
将加入 Carlson 分析实验室，作为学生团队的一员，为真正的客户开展为期 14 周的体验式学习项目。
MSBA 6431 商业分析高级问题（3 学分）
时间序列数据的分析、解释和预测；网络分析、挖掘数字媒体和社交网络、社区检测和朋友推荐的基础知识；个性化技术和推荐系统。
MSBA 6451 决策优化和模拟（3 学分）
决策分析、优化、线性和整数规划、风险分析、启发式、模拟、决策技术的基础知识。
MSBA 6345 分析项目的咨询性问题解决和敏捷管理（1.5 学分）
全栈分析项目的项目管理：确定可交付成果和方法；收集需求（用例、用户故事）；对项目进行估算和人员配备；监控项目状态（可视化方法）；敏捷项目中的团队角色。
MSBA 6355 建设和管理团队（0.5 学分）
检查团队有效性的个人、团体和组织方面；学习和练习团队管理的核心基本技能；培养对团队领导职能的欣赏；学习有效的团队决策和冲突管理工具；发展一般诊断技能，以评估组织内部和跨组织和国家边界的团队问题。
MSBA 6511 商业分析体验式学习（6 学分）
将在整个课程中学到的分析方法、技术和工具实际应用于现实世界的问题（例如在营销、战略、运营/供应链、信息技术、财务、会计领域为真实的商业客户提供咨询或人力资源）以及结果、解释、见解和建议的开发和呈现。
选修课（2学分）
