悉尼大学moc是什么意思

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本文目录一览：

• 1、悉尼大学moc是什么意思
• 2、悉尼大学moc是什么专业
• 3、悉尼大学|MOC最新课改-Data Analytics专业解析

悉尼大学moc是什么意思

悉尼大学商科MOC（Master of Commerce）项目下的专业选择十分丰富，涵盖八大领域，分别是会计、商业分析、商业经济、商业信息系统、金融、供应链管理、市场营销和管理。这些专业为学生提供了广泛的知识体系，帮助他们在商业领域取得成功。

会计专业强调财务报告、审计和会计准则等方面的知识，旨在培养具备专业技能的财务分析师和会计师。商业分析专业则专注于数据分析与商业决策，帮助学生掌握如何利用数据来支持商业策略。商业经济专业关注经济理论和政策，培养学生对全球经济的理解能力。商业信息系统专业结合了信息技术与商业管理，旨在培养能够设计和管理信息系统的专业人士。金融专业致力于培养具备金融市场、投资和风险管理知识的金融专家。供应链管理专业则强调物流、采购和供应链优化，培养具备供应链管理能力的专业人才。市场营销专业注重品牌管理、消费者行为和市场策略，帮助学生掌握市场营销的核心技能。管理专业则提供了全面的企业管理知识，旨在培养能够领导组织发展的管理人才。

悉尼大学商科MOC项目为学生提供了多样化的学习机会，旨在培养具备跨学科知识和实际应用能力的专业人才，满足他们在快速变化的商业环境中取得成功的需求。

悉尼大学moc是什么专业

悉尼大学的MOC是商科硕士（Master of Commerce）的专业学位。

1、MOC是面向全球招生的职业性商科研究生课程，旨在培养具备独立思考、批判性思维和创新能力的商业领袖和管理人才。MOC课程设置了不同的专业方向，包括会计、金融、市场营销、国际商务等。

2、MOC课程需要完成12门课程，可以在一年或两年的时间内完成。其课程设置包括商业核心课程、专业核心课程和选修课程。商业核心课程主要涵盖商业环境、管理、市场等方面的基础知识；专业核心课程则是各个专业方向的必修课程，主要涵盖该专业领域内的实践和理论。

3、MOC课程毕业后，学生将具备深入的商业知识和经验，能够在企业、政府和非营利组织等各种领域中担任领导和管理职位。同时，MOC课程还为学生提供了丰富的实践机会，如企业咨询项目、商业案例分析和模拟商业决策等，可以提升学生的实践能力和职业竞争力。

悉尼大学录取的流程：

1、申请：申请阶段，申请人需要在悉尼大学的官方网站上填写在线申请表，并提交相关的申请材料，如个人简历、学术成绩单、语言成绩证明、推荐信、个人陈述等。

2、分类：悉尼大学将申请人根据申请的学位和专业分类，进行初步筛选。符合条件的申请人将进入下一轮面试和评估。

3、面试和评估：悉尼大学会对申请人进行面试和评估，以了解其个人背景、潜力和适应能力。面试和评估将由悉尼大学的招生委员会或招生办公室的工作人员负责。

4、录取通知：通过面试和评估后，悉尼大学将对符合条件的申请人发出录取通知书。录取通知书包含录取条件、入学时间、注册费等信息。

5、接受录取：申请人收到录取通知后，需要在规定时间内接受录取，并按照通知书上的要求完成相应的入学手续和注册。 红鳌留学网

悉尼大学|MOC最新课改-Data Analytics专业解析

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在本文中，我们将深入探讨悉尼大学商学院Master of Commerce (MoC)学位下最热门的专业——Data Analytics（简称DA）。在2021年的课程改革之前，DA专业源自Business Analytics 和 Big Data in Business两个专业合并。接下来，我们将逐一解析DA专业课程设置、方向介绍、最热门的机器学习选课路径以及具体课程内容。

DA专业课程以及开课时间

DA专业的课程设置循序渐进，旨在培养学生从基础到高阶的数据分析技能。课程主要分为统计学、信息系统、营销学、运输与物流等多个方向，覆盖编程、数学统计学基础、机器学习等多个领域。

DA方向大体介绍

DA专业课程以QBUS、INFS、ITLS、MKTG等课程为核心，旨在培养学生掌握数据处理、分析、管理等技能，以及如何将数据分析应用于不同行业和领域。例如，QBUS课程专注于数据分析方法与技巧，INFS课程则涉及信息系统生命周期，而MKTG课程则探讨数据分析在营销学中的应用。

最热门的机器学习选课路径

为了构建坚实的机器学习基础，学生通常会按照以下路径选择课程：首先学习QBUS5001打好统计学基础，然后通过BUSS6002、QBUS6810、QBUS6840逐渐深入机器学习领域，最终在QBUS6850课程中掌握深度学习等热门技术。

DA具体课程介绍

以下是DA专业部分热门课程的详细介绍：

QBUS5001: Foundation in Data Analytics for Business

内容：统计学基础，包括数据类型、概率论、概率分布、假设检验和线性回归模型。难度：对统计学小白具有挑战性，但对于本科学过统计学的学生相对简单。推荐指数：五颗星。

BUSS6002

内容：大数据入门、基础模型介绍和营销学应用。难度：适合编程初学者，初次接触Python。推荐指数：五颗星。

QBUS6810: Statistical Learning and Data Mining

内容：机器学习工作流程、核心概念、统计学机器学习模型。难度：适中，比BUSS6002稍难，但课程设计更合理。推荐指数：五颗星。

QBUS6820: Business Risk Management

内容：风险管理、风险测量和优化决策。难度：适中，需要较强英文阅读能力，涉及基础数学。推荐指数：四颗星。

QBUS6830: Financial Time Series and Forecasting

内容：金融时间序列预测。难度：适中，涉及较多推导，考试难度适中。推荐指数：三颗星。

QBUS6840: Predictive Analytics

内容：预测分析，应用于金融数据和其他领域。难度：适中，适合大多数学生，推荐指数：五颗星。

QBUS6850: Machine Learning for Business

内容：机器学习高阶课程，涉及深度学习和推荐系统。难度：较高，推荐指数：五颗星。

本文总结了DA专业的课程设置和内容，旨在帮助学生构建坚实的数据分析基础，并深入了解机器学习在商业领域的应用。对于希望在数据分析领域深耕细作的学生而言，这些课程将提供宝贵的知识和技能。

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