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一、第一学期课程安排（9月至12月）
在第一学期，学生将从基础课程入手，主要学习数据分析的主要工具。
课程内容包括统计学基础（R）、Python编程、SQL与数据管理，以及基础机器学习课程（Python）。
此外，学生每周还需参加由职业发展中心主办的职业课程（MSBA职业课程）。该课程内容丰富且实用，主要包括求职规划和各种面试技巧。
职业课程邀请往届学长和学姐回校授课，分享他们的求职经验，同时教授诸如案例面试、产品面试、SQL技能面试和数据工程师面试等相关技巧。
冬季（第二学期课程安排：1月至3月）
在第二学期，学生将深入学习商业分析的核心内容。课程分为三部分，包括商业基础、数据管理和决策模型，旨在帮助学生掌握关键的分析方法和决策工具。
此外，学生参加“行业研讨会”，通过与行业专家的交流，深入了解数据分析在实际业务中的具体应用，拓宽了行业视野和实践经验。
三、春季学期课程安排（3月至6月）
第三学期主要集中于高级分析课程，旨在帮助学生将数据分析技能应用于实际场景。课程共包括三节内容，分别为客户分析、竞争分析和运营分析。通过学习实际案例和相关工具，学生能够掌握解决复杂商业问题的能力。
与此同时，学生们积极参加“行业研讨会”，为即将到来的暑期实习做好充分准备，以增强职业技能并建立行业联系。
四、暑假安排（6月至9月）
暑假期间，学生需完成8到10周的实习，这是该项目的关键部分，有助于学生获得实际工作经验。
五、Fall#2（第四学期课程安排：九月至十二月）
学生可以根据自己的兴趣选择选修课，如互联网客户分析、娱乐数据分析、医疗数据分析和数据可视化等。
同时进行Capstone Analytics项目，这是一个团队合作的项目。学生将在真实的商业案例中应用所学知识，解决实际问题，并通过最终的研究报告展示他们的成果。
六、Capstone Analytics项目安排
Capstone Analytics Project (AAP) 是UCLA MSBA项目的一个重要特色，旨在让学生有机会运用所学知识解决真实的商业分析问题。学生将组成四人小组，与一家高速成长的企业合作，在一个学期内完成研究项目，并最终提交一份详细的研究报告。
Capstone项目涵盖了编程与数据管理、模型开发与构建、商业分析以及行业应用等领域，均由知名企业赞助开展。
学生通过与企业客户的直接合作，提高了技术能力和沟通技巧，同时更深入地探讨了课堂以外的兴趣领域。此外，Capstone项目为学生接触潜在雇主提供了宝贵机会，扩展了职业网络，为毕业后的职业发展奠定了坚实基础。
以上是加州大学洛杉矶分校数据分析硕士课程的相关安排。
