– [ ] INFS5700-商业分析导论
🔺优点：
入门级别的课程，覆盖Power BI、SAS、Excel的基本操作
难度不大，学分好拿，课程安排的很合理，没有太难的编程任务。
🔺缺点：
内容很表面，大部分的内容自学也可以搞定
SAS教的没有深度，业界基本上用不到
小组组队的水平参差不齐，很有可能遇上躺平队友，影响体验！
🔺总结：
适合无数据经验的宝子，或者你想水一门课拉一下GPA，对于学过Python、数据分析有基础的人，会觉得在浪费时间。
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– [ ] INFS5710-商业分析IT基础设施
🔺优点：
实践性很强，课程内容会涉及到SQL数据管理、数据仓库、Hadoop，对于数据工程方向有帮助。
🔺缺点：
作业很折磨人，要对SQL语法掌握很熟练，期末的考试偏难，需要对数据库的管理系统很熟悉，比一般的课程要多动手练习。
🔺总结：
对零基础的宝子不是很友好，完全没有接触过的慎选。适合想要进数据分析、数据工程、数据库管理的人，或者已经学过SQL，想要对IT技能进行加强的。
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– [ ] INFS5720-商业分析方法
🔺优点：
课程内容都是干货，有较高的就业价值，商业分析、数据科学、金融建模、咨询等等行业都在用Python进行数据分析。
作业设计也很合理，不像IT基础那样机械，更多的是实战案列，但是难度会很高。
🔺缺点：
对编程基础的要求很高，期末考试的难度会很大，组队的作业压力也会很大。
🔺总结：
对于完全不会编程的同学，建议先把Python自学一下，不然真的会被虐哭的。很适合想要做数据分析、机器学习、商业智能、量化分析的人。
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– [ ] INFS5730-社交媒体分析
🔺优点：
结合社交媒体的热点，涉及文本的分析、网络挖掘，对市场营销、数据分析方向很适合。
对R语言进行学习。涉及到SAS Viya，虽然不被常用，但是一些大公司采用SAS做分析。
🔺缺点：
R语言会有些冷门，学会字后可能用到的机会少，理论知识偏多，商业实践不足，更多的实在研究社交网络关系。
🔺总结：
适合对市场分析、社交媒体营销 感兴趣的同学。
原文链接：https://www.normaera.com/test/19603.html
