上一个帖子是去年刚入学的时候发的，那个时候主要是因为有不少同学在问，所以发了一个帖子，帖子链接是 https://forum.chasedream.com/thread-1350275-1-1.html
因为那个时候刚开学，所以还没有完整的经历整个项目，所以没有太多信息。因为已经上完课毕业了，再加上暑期实习已经落地工作差不多算确定了，所以今天打算出来好好总结一下自己过去一年所学的课程。

关于课程

上了半年网课昨天终于考完试了。硕士要毕业了。决定今天出来发一个帖子
说实话这一年来学的东西挺多的，说实话港科 BA 的师资确实是非常非常强。今天过来介绍介绍项目里的核心课程。（顺序时间先后）

Visualization of business analytics(Pro Mike ：PHD of HKU ,Statistics,Director of BA program)

这门课是一门专门教大家如何商业可视化的课程。这门课会介绍非常专业的可视化技巧。对于各种情形各种变量，教授会专门介绍应当采用何种方式进行可视化。

整门课程用到最多的可视化软件是 R 和 tableau,课程会有三次 group project.教授是一个非常较真的人，所以如果不认真听课很可能会得一个不高的分数。well,you can imagine.
Data Analysis(Pro Inchi Hu : PHD  of Standford ,Statistics)

斯坦福的大教授，年轻时在北美统计坛上非常有名气。这门课虽然涉及的是一些非常基础的统计学知识（毕竟不是每个人都有统计功底），但是教授会通过自己的理解以及非常详细的商业案例，让大家学会如何采用统计的方法分析商业案例。同时课程会有一次大的 group project.

因为教授非常有名，到最后一堂课结束后大家都非常兴奋，实际上大牛教授哪怕是讲基础统计学也会有非常新颖的高度。
Business Modeling and Optimization(Pro ShaoHui Zheng: PHD of University of Columbia,Operation Management)

整个 ISOM 的 director,哥大的教授，手把手教我们学 Excel.说真的这换在大陆我没见过哪个院长教学生操作软件的。

整个课简直是 Excel 的高阶版，学完这门课后 excel 的使用技术估计达到了企业级别。而且学习了很多高级插件，很多线性规划数据分析可以直接用 Excel 完成了。
Introduction to Business Analytics(Pro BaoQian Pan, PHD of HKUST ,Operation Management)

一点都不 introduction 的课，里面学习了很多高级的统计知识，绝对不是普通的统计学的知识。

里面会介绍很多进阶的统计模型，详细介绍了逻辑回归、泊松回归、生存分析，以及线性回归等经典统计模型的实际运用。

从商业背景，到变量选择，到变量转换，到统计建模，再到模型选择，再到模型评价。

一步一步精细化商业分析，算得上是整个项目最有价值的课程之一。这门课一定要好好学。
Business Analytics in R(Pro Xinhua Zheng，PHD of University of Chicago，Statistics)

这门课是一门非常地道的编程课，其主要目的就是带领我们学会 R 编程。

同时，商业案例，统计模型也会在这门课以 R 语言的方式呈现。

学完这门课之后，使用 R 语言进行数据分析几乎是每个同学的能力之一。
Simulation of Risk and operation(Pro YingJu Chen ,PHD of NYU Stern,Operation Management)

一门采用 Arena 软件进行的运营监控课程，这们课程对类似于屈臣氏的供应链方向会有较大的参考意义。

这门课是否很有用决定于未来的工作方向。
High Dimensional Statistics with Business Application.(Pro Lilun Du，PHD of  University of Wisconsin-Madison,Statistics)

高维统计课程，整个项目最难的课程没有之一。非常硬核的统计课程，里面会学到很多非常实用的技术。

硬核的其实主要是原理，用起来肯定还是非常实用。比如拉索回归，主成分、因子分析，聚类分析等经典模型还是有的