本课程提供方法的导论概述, 数据分析领域的概念和当前的实践. 讨论的主题包括数据收集, 分析和可视化以及统计推断方法的知情决策. 学生将利用当前的统计软件探索这些主题. 一些重点也将给予数据分析的道德原则.

本课程着重于设计数据库时的基本设计考虑. 具体主题包括设计方案的性能分析, 系统配置和管理一个流行的数据库系统. 本课程也提供数据库系统的算法和机器组织的深入分析.

本课程的重点是收集, 准备, 并分析数据以创建可视化, 指示板, 还有可以用来传达关键业务见解的故事. 学生将学习如何组织和简化数据分析项目，并利用当今最流行的可视化工具有效地强调其含义.

本课程 探索 数据 挖掘  方法和工具, 查阅   分析 对大量 数据集的分析中存在的问题,  和非结构化数据. 学生将学习概念和技术 到 发现模式 在大型数据集, 哪些 支持组织决策.

本课程涵盖分析工具的应用, 技术, 营销管理的策略与方法. 学生学习分析市场数据, 使管理决策基于数据驱动的事实和客户洞察. 使用市场分析工具为场景建模, 学生们学习组织如何衡量相对于他们的营销努力的投资回报, 推动业绩并加强活动的有效性.

这门课是建立在理论基础上的, 财务管理的策略与实践, 强调基于计算机的建模和预测. 学生学习使用分析工具模拟金融场景. 财务决策对财务报表分析的影响, 现金预算, 资本确定成本, 资本预算, 包括资本结构的选择. 多种技术, 比如灵敏度和场景分析, 优化方法, 蒙特卡罗模拟, 回归分析也包括在内.

本课程是在商业分析课程的顶点课程之前进行的，允许学生应用从之前课程中获得的知识，为所选的企业开发分析策略. 给定一系列的选项, 学生将在给定的场景下研究并选择最佳的分析策略. 本课程采用案例研究, 采用基于问题和项目的方法来制定战略.

在本课程中，学生通过开发一个项目计划来实现一个重要功能的分析，来展示分析学的综合知识, 在商业分析战略课程中选择的组织的单位或部门. 学生应用分析工具, 技术, 使用相关的基于项目的方法来驱动所选公司的业务成果的方法和策略. 该课程允许学生开发一个专业的作品集，将突出完成整个学位课程的工作. 这可以作为一个相关的就业能力资源.

本课程向学生介绍统计学与商业应用. 本课程包括描述统计学和推理统计学. Topics included are: measures of central tendency; measures of dispersion; graphical displays of data; linear regression; basic probability concepts; binomial and normal probability distributions; confidence intervals; and hypothesis testing. 这些主题将涵盖代数和Microsoft Excel的基本知识.