聚焦 | 联合培养硕士项目主任张家伟教授解读数据分析与商业计算专业

上海纽约大学和纽约大学斯特恩商学院联合硕士数据分析与商业计算（Data Analytics and Business Computing）项目主任、纽约大学斯特恩商学院教授张家伟，日前就联合硕士项目的课程设置、入学新生情况及申请人背景等问题，与上海纽约大学研究生招生办展开了一场对话。

8月10日（星期六），张家伟教授将在成都参加2020年夏季入学联合硕士项目说明会，感兴趣的同学和家长请点击文末“阅读原文”或扫码报名。

以下是研究生招生办整理的对话内容：

研究生招办：

张教授您好，很多同学都对上海纽约大学和斯特恩商学院联合办学的数据分析与商业计算硕士很感兴趣。您能否为大家介绍一下这个专业？

张家伟教授：这个专业是为了培养学生通过分析数据而做出决策的能力。从收集数据，到根据数据产生观点并驱动决策，再到最后产生实际应用价值，是数据分析这个专业在实际运用场景中的整个过程。这个专业的设立旨在培养学生相应的实操技能，把已采集的数据经过建模的方式处理分析后，产生有观点的决策，并且通过商业沟通与协作等能力将其落实，最终转化成实际的商业价值。

（数据驱动决策过程图）

研究生招办：

 同学来自世界不同国家和地区，专业背景也不尽相同。请问您在设计数据分析与商业计算这个专业的时候是如何平衡课程难度的？

张家伟教授：教授们在设计课程难度时都融入了自己独特的教学方法，以使拥有不同学习背景的同学们在我们的课程中学到既适合当前知识掌握程度，又能进一步挑战自我的内容。在这里我想用一些例子来给大家解释。

首先，以我所教授的“决策模型与分析”（Decision Models and Analytics）这门课为例，在同学感到跟进课程进度有困难的时候，能通过参与教授每周固定的咨询时间（office hour）提出疑问并得到指导。课程结束之前还有专门的复习时间，这些都可以帮助大家完成课后作业，巩固新知。对于想要再进一步探索专业内容的同学，我还增加了一堂课专门涵盖进阶内容，他们可根据需要来选择是否参加。如果学有余力或对课程内容感兴趣，这些更高阶的话题有助于学生在结课之后继续学习。

“Python编程入门”（Intro to Python Programming) 的Manuel Arriaga教授，则会用另一种方法来解决这个平衡难度的问题。因为他在斯特恩商学院教授三门不同级别的Python课程，所以对有较好编程基础的同学额外准备了高阶的独立项目。这门课程的设计以Python初级为基础。初级水平的同学可通过此课程循序渐进提升编程能力；对于过去已有丰富编程经验的同学，可以在现有技能的基础上自由选择，并在教授指导下完成高阶独立编程项目。Arriaga教授希望通过这种方式，让不同编程基础的同学都能学到有益的相关内容，使专业能力在原有基础上有所提升。

(数据分析与商业计算项目同学与美国运通首席审计官、Stern校友会主席Alan Gallo合影)

研究生招办：

 在第一届学生入学之前，我们就听说不少课程都是教授们为该专业专门重新设计的。学生们对课程的反馈如何？

张家伟教授： 我们很多资深教授之前都是教授MBA和EMBA课程的，而管理类硕士的侧重点和理学硕士（Master of Science）不同，所以很多的内容都需要重新准备。我们的硕士项目更加注重技术性和实践性，设计内容的时候，教授们也格外注重激发大家对于学习内容的思考。

尽管我们录取了很多学术和专业背景非常有竞争力的学生，他们在课后有时也会反馈课程进度较快，学习任务较重。对于这样的反馈，教授会先考量课程所教授的内容是否为行业必须，如果答案是肯定的，则会鼓励同学继续探索；如果有时是因为涉及的理论基础比较深，同学们接受起来比较困难的话，则会在后续的课时适度调整授课方式。

研究生招办：

 除去课堂时间，同学们还有其他机会和您进行交流吗？

张家伟教授：我很喜欢学生能跟我们多一些交流，也尽量给学生提供多种交流机会。我已经和我们项目的同学吃了四次午饭，轻松一点的氛围更能增进了解。固定的咨询时间（office hour），我都会在办公室和学生一对一聊天，了解他们对专业的需求甚至是将来的工作打算。除咨询时间之外，我还鼓励学生有任何疑问都可以随时给我发邮件，或约时间当面沟通。几周之前，我和同学们还一起去参观了布鲁克林酒厂，了解这家企业的数据化运营策略。

(张家伟教授带领同学参观布鲁克林酒厂，探讨数据分析在行业的运用)

研究生招办：

 我们相信教授与同学们的紧密交流一定会极大程度地提升他们的学习体验与收获。最后一个问题是，对于打算申请这个专业的同学，什么样的背景是您认为比较重要的？

张家伟教授：我们的课程对数学知识没有特别深度的要求，但是需要微积分的基础。所以申请人不一定需要有专业的数学背景，但要有清晰的逻辑思考能力、分析和解决问题的能力，这些能力是我们考察同学是否是合适申请人时更加重要的标准。对于有较强数学专业背景的申请人来说，我们的项目会引导他们深入探索数学理论的实际运用。

我们专业设置的一个学习目标，就是如何将商业问题转化成数学模型，并且根据模型获取优化方案。所以，逻辑思考和抽象能力就非常重要，能够帮助同学们把问题翻译成对的模型。

在编程语言方面，这个专业设置了Python课程，学生会在学期中深入学习内容。此外，我强烈建议学生对R语言有一定的熟练掌握。这个专业里有不少建模优化和数据挖掘的内容，对R语言的熟悉，可以让同学尽快适应这一年高强度的学习。

NYU SH - NYU Stern 联合硕士项目说明会（成都站）

活动时间：2019年8月10日 （周六），下午2-4点
活动地点：成都茂业JW万豪酒店 成都市锦江区东御街19号

活动介绍

想了解更多关于数据分析商业计算和计量金融专业的招生信息和申请流程吗？

如果你恰好在成都或者周边城市，不要错过8月10日和我们的招生官见面的机会，还有机会和数据分析与商业计算项目主任张家伟教授面对面交流，了解课程要求。活动流程
- 项目主任张家伟教授分享与问答
- 招生办详细解读联合硕士项目的课程特色
- 往届招生数据与学生背景介绍
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中文版：“数据分析”  “计量金融”

英文版： “MSDABC”    “MSQF”

上海纽约大学和纽约大学斯特恩商学院正致力于设立与发展一年制硕士项目。目前共设有两个联合培养硕士项目，分别为计量金融理学硕士项目；数据分析与商业计算硕士项目。两个项目都旨在培养立志于在中国与亚洲地区发展商业生涯的优秀毕业生。

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我们的联合培养硕士项目为来自全球的优秀本科毕业生精心设计，能够为学生提供专注于商业领域的全球化领先教育机会。该联合项目为学生设置了十二个月的全日制英文课程，学生将于夏季学期先前往地处纽约的纽约大学Stern商学院进行学习，并随后在上海纽约大学完成秋季与春季学期课程。毕业后，学生将获得纽约大学理学硕士学位（已获中国教育部认可）。

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 计量金融理学硕士学位

MS in Quantitative Finance

计量金融理学硕士项目为帮助学生融入金融领域快速发展的市场建构而设立。学生将于严格紧凑的课程学习中进一步掌握与现代全球金融领域有关的专业知识，其中包括交易与金融产品设计、承销与证券化、资产与企业管理及其它知识。

数据分析与商业计算硕士学位

MS in Data Analytics & Business Computing

数据分析与商业计算理学硕士项目培养学生掌握不同数据分析工具的使用方法，以解决当今大数据时代中的商业问题与挑战。通过学习一系列与商业、数据科学、管理科学有关的跨领域课程，学生不仅能掌握坚实的定量分析与计算能力，而且能进一步培养商业管理与策略设计能力，在飞速发展的大数据时代里抢占先机。

如有疑问，请联系上海纽约大学研究生招生办公室。

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