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课程介绍

基础课

  • 管理学

    本课程的目标是让你为成为一名有效的领导者、团队成员和管理者,且无论你的职业道路如何,你能成为懂得如何组织好员工的优秀分析者。 本课程将通过关注不同的知识基础和技能来实现这些目标。包括:可以用哪些准则来分析和改善组织的绩效?你如何在组织的各个层面上对积极结果产生影响?如何保持高的道德标准?我们将研究设计激励制度,激励员工、有效运营团队、做出良好决策、谈判,利用多样性以及组织工作分配的原则。

  • 营销学

    营销学是现代商科教育的基础之一。从学生的角度来看,全面、基础广泛的跨学科培训与高等教育的发展趋势一致,这也将使学生全方位受益。对市场营销有基本了解的学生在未来的就业市场中将更具竞争力。本课程将系统性地学习市场营销理论,帮助学生构建市场营销整体知识框架,同时运用相关理论揭示日常商业活动背后的营销理论。本课程将综合运用教材、经典案例、实验调查和二手数据分析的多重方式进行教学。


  • 管理信息系统

    课程主要介绍管理信息系统的发展现状及应用,内容包含管理信息系统介绍、电子商务全球化、商务模型、数据库管理、信息系统与企业战略、信息系统商业伦理问题、新兴信息技术、商务智能、信息系统安全等方面。

  • 数据管理和数据库

    本课程旨在为学生提供分析,评估,设计,实施和管理业务数据库所需的基本知识。主题包括与关系和面向对象的数据库处理相关的术语和基本概念;关系数据库的设计和实现;以及使用Access和PostgreSQL 应用程序。

  • 商业数据结构与算法

    本课程目的是介绍商业数据结构的基本概念以及由此产生的算法。尽管本课程比应用程序更注重理论,但贯穿本课程介绍的作业,示例和案例有助于弥合理论概念与实际问题解决之间的差距。我们将通过直观地动画化数据结构和算法的示例,从而加深我们对整个课程中探索的数据结构和算法的操作和功能的理解。本课程中的要点包括递归、基本数据结构(包括堆栈、队列、链表、树、图等),以及算法分析的基础。

  • 运筹与决策分析

    本课程旨在介绍在商务决策过程中涉及的管理科学理念、技巧、模型及其应用,涵盖的内容包括:线性规划、分布和网络模型、项目管理、库存模型、排队模型、拟真、预测等。本课程介绍Operations Management/Operations Research (OM/OR)相关领域的知识,重点是运用科学的方法进行决策。课程中会结合不同的案例,学习理论知识的同时,学生也可以了解到OR相关理论在实际生活中的运用以及作为分析师的关注点,并具备相关的建模解决实际问题的能力。

核心课

  • 大数据治理与商业模式

    本课程将概述数据治理和商业模式,课程涵盖了基于商业模型、职位、角色职责、组织沟通、规章制度、隐私、数据道德、风险管理而建立的基础治理结构。课程将讨论如何在数据管理中持续性的改进数据质量。随着数据量的增加和数据用途的扩大,在大数据背景下如何保证数据质量将成为一个重要的挑战。本课程将利用案例研究、前沿发展趋势、技术和实践演练等来研究数据治理与商业模式。


  • 数据挖掘及商务应用

    数据挖掘的挑战是将原始数据转换为有用的信息和可操作的知识。数据挖掘是发现数据集中模式的计算过程,其中涉及人工智能,机器学习,统计和数据管理相交叉的方法。本课程将介绍数据挖掘中的关键概念和技术,包括用于分类、回归、关联分析、聚类、离群值检测等的特定算法和技术。通过本课程的学习,学生将广泛了解到数据挖掘的主要实现方法及其在商业问题上的应用方向。在实践上,学生将有机会探索各种数据挖掘技术,这些技术将应用于涉及实际数据的问题。

  • 深度学习基本原理与实践

    本课程是教授本科高年级学生深度学习的基础理论和应用方法。理论基础方面,课程会教授一些深度学习模型会涉及到的基础机器学习原理以及深度学习的理论原理。应用方面,课程会带领学生学会如何使用一些常用的深度学习模型,并且指导学生在实际场景中应用深度学习技术。

  • 数据统计与计量分析

    本课程将从个人和商业对大数据分析的需求出发,主要介绍计量经济学和大数据统计的基本概念、理论和方法,例如,统计分析、计量分析、数据建模、模型选择、以及优化决策等。除了学习基本的理论模型和工具,重点将放在实际应用与经济解释。此外,学生将学习如何应用R语言对真实经济数据进行大数据分析。

  • 数据智能与决策分析

    本门课程以离散事件仿真技术为基础,教授如何利用现实系统的数据进行分析、建模和决策。我们将主要针对缺乏闭式解但拥有丰富数据资源的决策问题。本门课程将讲解关于仿真的数学、统计学背景,并介绍如何利用仿真解决实际问题。具体介绍的主题包括数据收集和输入数据分析、建模技术、随机数生成、离散事件仿真方法、仿真数据分析、方差缩减以及先进的仿真软件。

选修课

  • 创业思维和管理

    本课程会与同学们分享创新创业思维和模式的有关知识与实例。探讨适合当今中国的科技、商业大环境,以及深圳、大湾区的域特点下的创新创业机会与路线。分析大学生创新创业的优势与劣势。让同学们对创新创业思维和模式有初步的了解,并利用课程机会构思自己的创新创业计划,为今后的竞赛参与、毕业设计、以及就业创业打下基础。

  • 高级电子商务与管理

    现代商业活动很大一部分依赖于电子商务。在这门课中: 1:学生将了解常见的电子商务商业模式,并学习如何及何时使用这些模式。 2:学习覆盖互联网的通信基础、安全、云等重要技术,以及定位、跟踪等底层技术。 3:在工业的各个部门几个重要的应用,包括可视化分析以及电子物流商务系统。

  • 社交网络及数字营销

    本课程将为学生提供社交网络和数字营销的概述、综合、与应用,包括: 介绍社交网络和数字营销的背景和基础 讨论社交网络和数字营销的典型案例 学习数字营销分析常用的基本方法。完成本课程后,学生将了解社交媒体和数字营销的背景知识,包括社交媒体的商业影响,如博客、微博和产品评论、社交网络平台、病毒式营销、搜索引擎广告和优化、数字广告、移动营销,网红营销,直播营销,利用开放式创新、众包的公共智慧。

  • 商务谈判学

    谈判是在两个或更多相互依存的当事方之间达成协议的艺术和科学。本课程将帮助学生了解在不同情况下谈判的理论和过程,认识有效谈判的组成部分,并分析在谈判中的行为。本课程主要是体验式课程,让学生有机会通过参与大量的谈判练习,将自身经验与阅读材料以及课堂讨论中提到的原理三者结合起来,培养发展适合自身的谈判技巧。

  • 行为与实验经济学

    课程主要围绕如何运用科学实验方法研究经济学问题。近年来经济管理研究日益注重关于经济行为主体的真实行为,这使得运用行为和实验经济学研究方法来研究经济行为主体的决策行为以及研究市场现象变得日益重要,行为和实验经济学家也屡次获得诺贝尔经济学奖。正是由于行为和实验经济学研究方法的运用,我们对个体行为和市场现象有了更加深入和准确的理解。在本门课程中,学生将会了解到运用行为和实验经济学研究方法在经济管理中的应用,并且掌握如何设计和实施经济管理实验。此外,学生将掌握在经济管理及社会科学定量研究和政策评估、因果推断的黄金准则:随机控制实验方法和自然实验的相关统计计量方法。课程也将简略介绍行为金融及其在金融实践中的应用。

  • 运营管理

    本课程介绍与组织(例如公司,非营利组织和政府)的运营相关的高级课题。本课程的目的是为学生提供建模,数学分析技能和管理洞察力的能力,以批判性地理解,分析和优化组织的运营决策和实践。这样的培训使学生为处理生产和运营管理中的各种问题做好了准备。 同样,这些知识对于各个领域的职业也很重要,包括一般管理,企业活动,投资银行业务(例如业务重组,合并和收购),风险投资(例如评估新的业务计划)和管理咨询(业务重组改进)。

  • 商务分析中的随机模型

    本课程介绍了基础随机模型与随机过程,包括泊松过程、更新理论、离散和连续时间马尔科夫链、排队论等,以及这些概念在解决实际商务管理问题中的应用。

  • 大数据管理与 ERP

    本课程从 ERP 系统原理出发,讲述 ERP 发展及各个模块的作用,并在此基础上使用具体的 ERP系统训练学生对于真实系统的应用。

  • 消费者行为学

    本课程提供消费者行为领域的理论观点、研究方法和实证结果。本课程借鉴了行为经济学、社会心理学和学术营销的研究成果,旨在对消费者行为领域进行广泛的探索。通过这门课程,学生不仅可以获得有关消费者行为的知识,还可以培养实验设计思维,增强因果关系分析的能力。


  • 国际商务学

    本课程讲授国际商务的性质、形式和范围。内容包括宏观与微观两个层面。宏观方面讨论国际政治、经济和文化环境对国际商务的影响;微观方面讨论企业走向海外市场的模式选择;跨国公司在海外生产、销售及财务等领域的经营管理问题。