最终，数据驱动投资。几乎每一个伟大的企业背后都有一个分析头脑。这个系是我们著名的应用统计、管理信息系统和运营管理课程的所在地。所以无论是在信息系统中检测统计偏差的能力还是设计一个不可能出现偏差的系统，信息系统，统计系的主要目标，和管理科学提供高质量的课程，旨在为学生在公共和私人市场部门的职业生涯做好准备。
学院
头
- 约翰·Mittenthal博士
教授
- Chakraborti，Subha
- 科克伦,詹姆斯
- 杜拉，何塞
- 灰色，布莱恩
- 哈雷，大卫
- HALE，JOANNE.
- Keskin是Burcu
- Lodree,艾美特
- 麦克马纳斯，丹尼斯
- Melnykov，Volodymyr.
- 梅洛克，谢里芬
- Mittenthal，John.
- 佩里,马库斯
- Raja，Uzma
- 撒切尔夫人,杰森
副教授
- 巴雷特，布鲁斯
- 卡特,米歇尔
- 约翰斯顿，艾伦
- 王，秦
- •,梅苏特耶
助理教授
- 瓶，格雷戈里
- 陈，媛媛
- Dayian，Iman.
- 弗里曼，尼克
- Hudnall，Matthew.
- 耶拿，瑞利
- Kim，Overnoo.
- 李，丹海
- Melnykov,雅娜
- 帕顿,杰森
- Saifee，Danish.
- Sengul Orgut, Irem
- 马刺制造者,加里
- 朱,徐闻
教师
- Casselman,布拉德
- 詹妮弗麦克米兰
课程
管理信息系统
本课程将突出显示现代数据驱动组织内使用的一种或多种核心编程语言（例如，Java，Python），以获取数据收集，操作和分析。该课程的第一部分将专注于基本的编程知识和实践。The second portion of the course will emphasize the development of programmatic solutions, which will acquire data (e.g., web content, social media data, geospatial data, sensor-based data) through the integration of APIs and/or web services as well as ethical scraping techniques and then store the data in a modern backend database.
本课程将涵盖现代数据驱动的组织中数据库设计和管理的必要性。该课程的第一部分将专注于关系数据库设计以及用于存储和访问结构数据的SQL。The focus of the second portion of the course will highlight modern database structures/systems (e.g., Apache Hadoop, graph databases) as well as their query languages for storing, accessing, and analyzing more unstructured data or data having relationships not easily queried by traditional databases. Additional topics may include data cleansing, query optimization, and extract-transform-load (ETL) processes.
数据通信和网络;对企业的影响及其与设计和实施有关的问题。在多个网络架构配置中评估的安全性和操作要求。
管理信息系统的动机、建设和应用。主题包括IS战略对齐、信息密集型业务流程和决策制定。业务分析技术被强调用于诸如TPS、电子商务、管理报告系统和数据仓库等系统。
深入处理信息系统业务解决方案的软件工程技术。
本桥梁课程旨在向学生介绍使用Python编程语言进行应用程序开发的基础知识。学生将获得使用Python作为编程语言的当代应用程序开发的基本理解。学生将熟练地创建函数式Python脚本，以在系统开发领域构建各种应用程序。Python提供了一个简单和通用的开发环境，适用于从简单的脚本应用程序到大型企业应用程序的项目。除了核心编程基础，本课程还将纳入系统开发最佳实践，如团队协作、版本管理、文档、单元测试、风格和标准。在此过程中，学生将探索Python开发生态系统中可用的大量标准库，以完成各种解决问题的任务。
在双教练的经验学习，商业信息系统的环境，向教员和组织管理报告。在实习期间开始的项目将在余下的课程中继续进行。
介绍了系统分析和设计的技术和方法，包括进行项目范围，要求诱导，要求定义和操作规范。
项目级别范围，人员配置，规划，调度，监测和控制增值信息技术业务解决方案的技术和方法及预算中的技术和方法。
课程内容包括基本采购系统应用、供应商关系与评估、采购战略规划、采购技术、价值分析与成本分析。
在通过实施医疗保健IT (HIT)提供更好的医疗保健服务的方法上，分散的医疗保健环境正在经历深刻的转变。本课程概述医疗保健环境以及HIT在启用服务交付功能方面的作用。具体来说，本课程旨在为学生提供知识和技能，以理解HIT在创建和管理跨连续体护理系统中的作用。此外，本课程为学生提供管理高等卫生技术学院及其在复杂卫生保健领域的同化所必需的知识和技能。
强调关系DBMS的商业业务应用。主题包括语义数据建模，归一化，过程触发器，企业集成，ODBC，N层体系结构，电子商务应用程序和性能调整。
系统级概念，方法，工具和技术用于模型驱动，数据密集决策。主题包括：在数据仓库和DAT MART和分析程序中构建数据，信息和知识和分析程序。
介绍企业级治理、架构、分析、设计、采购、集成和部署的技术和方法。
本课程审查了与保护信息系统相关的管理问题和实际影响。本课程侧重于威胁环境，安全策略和规划，加密，安全网络，访问控制，防火墙，主机硬化，应用安全，数据保护，事件响应以及TCP / IP的网络和审查。明确的理论理解支持一个大型实际组成部分，学生学习使用当代安全软件来使用动手方法来保护和评估信息系统和网络基础设施。
本课程为学生提供信息安全管理的坚实基础，并强调其人的因素。作为这一理解的一部分，我们将探索人类，作为一个组织的雇员和组织产品和服务的消费者，如何感知对他们自己、他们的数字资产、他们的隐私和他们的组织附属机构的威胁。我们还探讨了这些感知是如何在他们作为组织内部人员的行为中运作起来的，从而要么破坏要么促进安全管理实践。
本课程旨在教授学生如何制定和应用一个组织的信息安全管理计划。主题包括治理和安全策略、威胁和漏洞管理、事件管理、风险管理、信息泄漏、危机管理和业务连续性、合规管理，以及安全意识和安全实施注意事项。学生还将接触到与网络安全和网络空间(如隐私、知识产权和网络犯罪)相关的国家和国际政策和法律考虑。
本课程介绍了网络犯罪和数字取证的主题。学生将学习网络犯罪和方法的不同方面，以发现，保护和分析数字证据。它们将接触到不同类型的软件和硬件工具，并使用它们来执行基本的调查。网络犯罪和数字取证是越来越重要的研究领域。从第一响应者的角度来看，学生还将理解证据法。工具变得越来越强大，攻击更复杂。因此，毕业生越来越需要调查这些罪行的技能。
没有可用的描述。
没有可用的描述。
没有可用的描述。
面向即将完成硕士学位课程的学生开放。管理与管理信息系统特定问题的监督研究与调查。
探索是开发和交付研究问题。重点是探索科学方法，理论建设研究和查询方法。提供了一个框架，用于进行MIS研究。
该博士研究研讨会将为学生提供强大的基础，以便进行严谨的安全和隐私研究项目所需的理论和方法，这些项目导致适合在主要期刊上出版的稿件。这种知识是我们术语的“程序知识”，就像你无法通过阅读读书时学习如何骑自行车一样，学生必须参与实际的研究活动来学习必要的知识。在本课程中，学生将首先批判地审查领先的MIS期刊的安全和隐私研究出版物，然后根据这些研究，设想一个完整的研究项目，包括相关的研究问题和适合问题的研究设计。
本课程考察了设计和执行关于信息系统现象的研究项目的过程。学生将获得一个欣赏的挑战和问题，与应用不同的研究方法，管理信息系统现象。
该研讨会讨论了系统建模的基础和原则以及社会科学研究方法。该研讨会还通过检查研究流程，方法和策略，信息系统研究，理论，系统建模以及MIS的性质，培养成为组织科学和信息系统研究社区的主要原因。研究。
该独立研究课程部分地满足了博士学位的所需博士级研究硕士学位。根据本论文顾问的指导，学生对完成博士论文的研究进行了研究。采用各种研究技术和方法，学生们致力于理论和/或应用研究主题，目的是为该领域做出新的贡献。
运营管理课程
在电子表格建模分析的基础上，本课程提供了更深入的了解优化和仿真。课程主题包括离散优化，二元性和灵敏度，大规模优化，多目标优化，动态编程和蒙特卡罗以及强调实际应用的过程模拟。除电子表格外，学生还将学习专业优化和仿真软件，包括启发式方法和算法。广泛使用软件。
本课程将解决与商业运营的设计和管理有关的重要概念和问题，包括制造，分销，物流，运输和服务运输。该课程将展示某些定量方法可以应用于运营管理中出现的问题的分析和解决方案。
为参与者提供广泛了解哲学和方法，用于提高各种组织环境中的组织效果。
没有可用的描述。
本课程要求学生申请他/她对运营管理领域的知识，以识别和模拟用于改进的操作问题和/或过程。此外，学生必须提供他/她能够传达对问题或过程的理解的能力的证据，描述所执行的分析，并有效地组织书面报告和相应的口头呈现。
没有可用的描述。
面向即将完成硕士学位课程的学生开放。对管理和运营管理中的具体问题进行有监督的研究和调查。
对线性规划的理论和应用进行了严格的研究。介绍了用于求解线性程序的AMPL和OPL Studio等软件工具。
这是一个学习环境，旨在让博士生接触到与运营管理研究相关的广泛问题和主题。
特殊主题。
没有可用的描述。
统计课程
对管理决策有用的统计和概率方法的广泛介绍。主题包括图形显示，数值摘要，基本概率模型，置信区间，假设检测和回归分析。
使用SAS管理数据管理。强调来自商业或科学研究项目的数据的收集和管理。
本课程为学生提供洞察力和理解数据管理的先进方面。重点将放在计算机技术上，用于从科学研究项目的准备和清理数据以及以企业为导向的项目，以进行先进的水平分析。将涵盖用于检测，量化和校正数据质量的技术。
详细研究数据挖掘技术，包括逻辑回归、神经网络、决策树、一般分类器理论和无监督学习方法。数学细节和计算机技术被检查。SAS编程语言和SAS的Enterprise Miner将用于完成这些任务。也可以使用其他包。
重点是统计数据分析的实际方法及其解释。主题包括简单和多元的线性回归，回归模型解释，回归诊断，转换对依赖性和独立变量，定性的独立变量，回归推断，模型构建的策略，预测时间序列数据的方法。广泛使用统计软件。
重点是统计数据分析的实际方法及其解释。主题包括实验的设计和分析（完全随机设计，随机块设计，因子设计，2 ^（k-p）分数阶段设计，响应表面优化），多变量推理，尺寸减少，分类和聚类。广泛使用统计软件。
开发组织，探索和总结数据的基本概念;可能性;常见概率分布;抽样和采样分布;使用参数和非参数程序的手段，比例和差异的估计和假设检测;功率分析;合适的善良;应急表。统计软件包广泛使用，以促进对结果的有效分析和解释。重点是在方法和选择适当的统计技术上，用于分析实际情况。
多元分析、判别分析、典型相关、因子分析、聚类分析及主成分的方法及业务应用。
随机变量的分布，随机变量的矩，概率分布，联合分布，变量变换技巧。
统计数据的总结数据;可能性;常见概率分布;抽样和采样分布;使用参数和非参数程序的手段，比例和差异的估计和假设检测;功率分析;合适的善良;应急表;简单的回归和单向分析方差分析。
没有可用的描述。
没有可用的描述。
没有可用的描述。
Gauss-Markov定理，线性系统的解决方案小于全等级，矩阵的广义逆，二次形式的分布，以及一般线性模型的估计理论和理论。
各种非参数统计方法的理论和应用是用于单样本，两个样本和多样本问题的涵盖。基于P-P和Q-Q图的图解分析，覆盖了Chi-Square和Kolmogorov-Smirnov试验等合适技术的良好。使用Minitab，SAS和STATACT等计算机软件。
主题包括对当前统计软件，统计计算，非线性优化，统计模拟的数值方法以及计算机密集型统计方法的最新进步。
统计学专题。
仅对研究生接近完成课程的研究生。统计高级学生特定问题的独立研究与调查。
没有可用的描述。