信息系统、统计和管理科学课程

将探索通过信息技术的使用进行业务流程协调和决策，强调组织在日益全球化的市场中使用信息技术。

本课程是一个介绍性的专注于介绍的计算机编程课程。该课程为学生提供了学习分析解决技术，软件开发技巧和C＃编程语言的语法的机会，以解决常见业务问题。要想在这门课上及格，必须精通计算机。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

第二次创业过程编程的学生追求的管理信息系统专业。要想在这门课上及格，必须精通计算机。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

介绍了逻辑数据建模、RDBMS以及它们在企业中的应用。主题包括异常/正常化、数据库连接性能、n层架构、查询操作、存储过程和完整性触发器以及Web应用程序。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

实现国际数字数据交换，以支持商业运作。在支持事务性知识工作者、电子商务和电子商务应用的多种网络架构配置中评估的文化、法律、安全和操作需求与国际标准。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

数据通信和网络;对业务企业的影响以及与设计和实现有关的问题。在多个网络架构配置中评估安全性和操作需求。

高级软件工程、应用程序模式和文件结构的研究和应用。学生设计、构建和测试有效信息管理的软件结构。

提出了系统分析和设计技术中的中级技能。重点是系统开发和交付工具，方法，标准和流程。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

系统分析和设计技术的高级技能。重点放在企业级系统开发、定制方法的创建、架构标准的创建、度量标准和业务策略一致性上。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

本课程评估信息和流程要求，以支持组织中的业务决策。学生概念化，设计，开发和提供基于模型的信息系统，旨在支持有效的管理决策。

先进的软件工程技术的开发，开发，部署，测试，文档，并评估IT为基础的大型企业解决方案。转换，迁移，培训，维护和运营计划和预算的强调。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

本课程探讨与保护信息系统相关的管理问题和实际意义。本课程重点介绍威胁环境、安全策略与规划、密码学、安全网络、访问控制、防火墙、主机加固、应用安全、数据保护、事件响应、TCP/IP的联网与回顾。清晰的理论理解支持大量的实践部分，学生学习使用当代安全软件来保护和评估信息系统和网络基础设施使用实践方法。

本课程旨在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的不同方面，以及发现、保护和分析数字证据的方法。他们将学习不同类型的软件和硬件工具，并用它们来进行初步调查。网络犯罪和数字取证是日益重要的研究领域。学生还将从急救人员的角度了解证据法。工具变得越来越强大，攻击也越来越复杂。因此，人们越来越需要与技能的毕业生，以调查这些罪行。

学生可以申请最多的3个学分MIS 491.对他们的学位。

学生通过竞争性程序在核准的业务或公共部门组织的任务选择。学生可以申请最多的3个学分MIS 492.对他们的学位。

MIS专题。学生最多可申请9个学分MIS 497.对他们的学位。

本课程将突出一个或多个核心的编程语言的现代化，数据驱动型组织中用于数据采集，处理和分析的目的（例如，使用Java，Python）。课程的第一部分将着重于必要的编程知识和做法。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组织中数据库设计和管理的要点。课程的第一部分将关注关系数据库设计以及用于存储和访问结构化数据的SQL。课程第二部分的重点将突出现代数据库结构/系统(如Apache Hadoop，图形数据库)以及它们用于存储、访问和分析更多非结构化数据或传统数据库难以查询的关系数据的查询语言。其他主题可能包括数据清理、查询优化和提取-转换-加载(ETL)过程。

数据通信和网络;对业务企业的影响以及与设计和实现有关的问题。在多个网络架构配置中评估安全性和操作需求。

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。

深入处理软件工程技术的信息系统业务解决方案。

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，包括进行项目界定、需求提取、需求定义和操作规范。

技术和项目层面的作用域，人员，计划，调度，监控和控制的时间和预算范围内的增值信息技术业务解决方案的开发方法。

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。

技术和项目级系统开发和交付的方法介绍，包括界面设计，平台的限制，应用架构，测试，质量控制，安全性和性能评估。

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。

客户关系管理、方案开发、范围谈判、基于组件的成本计算、知识管理、软件模块和可交付的集成、系统部署和变更管理的技术和方法。

强调关系数据库管理系统的商业应用。主题包括语义数据建模、规范化、流程触发器、企业集成、ODBC、n层体系结构、电子商务应用程序和性能调优。

系统级概念，方法，工具和技术，模型驱动的，数据密集型的决策。主题包括：结构化数据，信息和数据仓库和数据集市DAT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。

本课程探讨与保护信息系统相关的管理问题和实际意义。本课程重点介绍威胁环境、安全策略与规划、密码学、安全网络、访问控制、防火墙、主机加固、应用安全、数据保护、事件响应、TCP/IP的联网与回顾。清晰的理论理解支持大量的实践部分，学生学习使用当代安全软件来保护和评估信息系统和网络基础设施使用实践方法。

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的不同方面，以及发现、保护和分析数字证据的方法。他们将接触不同类型的软件和硬件工具，并使用它们进行初步调查。网络犯罪和数字取证是日益重要的研究领域。学生还将从急救人员的角度了解证据法。工具变得越来越强大，攻击也越来越复杂。因此，人们越来越需要与技能的毕业生，以调查这些罪行。

没有可用的描述。

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没有可用的描述。

面向即将完成硕士学位课程的学生开放。对管理和管理信息系统的具体问题进行有监督的研究和调查。

探索信息系统的开发和交付研究问题。重点探索科学方法、理论建设研究和探究方法。为管理信息系统研究提供一个框架。

本次博士研究研讨会将为学生提供坚实的理论和方法论知识基础，以开展严格的安全与隐私研究项目，使其稿件适合在领先期刊上发表。这种知识就是我们所说的“程序知识”，就像你不能通过阅读来学习如何骑自行车一样，学生必须从事实际的研究活动来学习必要的知识。在本课程中，学生将首先批判性地审查安全和隐私研究出版物，从领先的信息管理系统期刊，然后，基于这些研究，构想一个完整的研究项目，包括一组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。

本研讨会讨论系统建模的基础和原理以及社会科学研究的方法。研讨会还通过检查研究过程，方法，和策略，信息系统研究背景，概念，理论，系统建模的应用，和MIS研究的性质，培养成为组织科学和信息系统研究社区的贡献者的动机。

本独立研究课程部分完成博士学位所需的博士级研究论文学时。在博士论文导师的指导下，学生进行研究以完成博士论文。通过使用各种研究方法和方法，学生致力于理论和/或应用研究主题，以期在该领域做出新的贡献。

本课程是对运营管理领域的介绍，并探讨企业用于生产和交付产品或服务的活动和资源的设计和管理。主题包括运营策略、产品和过程设计、全面质量管理、统计质量控制、供应链管理、位置分析、预测、库存管理、运营计划和精益/JIT业务流程。要想在这门课上及格，必须精通计算机。这门课的学生只能试三次，不包括退学。

简介管理信息系统，并使用Microsoft Excel，SQL，和Python的业务决策基于计算机的系统应用程序的组件。要想在这门课上及格，必须精通计算机。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

管理科学概念及其在决策中的应用。主题包括线性规划、运输模型、整数规划、动态规划、排队论、决策论和网络模型。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

生产和服务系统的计划和控制。注意预测、生产计划、调度、物料管理和生产控制。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

可用于控制制造业或服务行业质量的统计方法。主题包括用于变量和属性的休哈特控制图表;过程能力分析;验收抽样计划;实验设计;全面质量管理;和六西格玛原则。重点是对这些技术的理解，设计，实现和解释。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

物流涉及的规划和物质流的控制，并组织相关的信息。本课程涵盖了物流系统的规划，组织，并特别强调对决策的定量方面这些活动的控制。

本课程包括回顾运输的关键要素，如运输方式、运输采购、成本最小化技术、国际贸易条款和新兴技术。

本课程教授使用模拟作为研究复杂问题、系统和过程的工具。通过对现有仿真模型的分析和新模型的开发，涵盖了仿真的基本概念和统计评估。模型开发和分析将使用电子表格软件和商业上可用的过程模拟软件。本课程的主要目标是帮助您建立关于使用、开发和分析的仿真建模的基本理解。本课程的另一个重要目标是在你做管理决策的过程中建立一个更有纪律和理性的过程。通过本课程的学习，您将在理解和使用仿真模型来支持管理决策方面变得更加自信。要想在这门课上及格，必须精通计算机。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

本课程旨在让商科本科学生掌握使用数据和分析来解决运营管理问题的基本概念和工具。学生使用计算机编程和软件来操作数据，进行分析和开发模型。本课程还教授蒙特卡罗模拟和逻辑回归方法以及如何应用这些方法来解决业务问题。本课程的最终学习成果是学习如何为一个复杂的业务问题开发一个数据驱动的解决方案策略，并使用业务分析方法来产生可操作的见解和建议，以改善业务运营或解决特定的问题。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

对各种环境中各种调度活动的广泛研究。主题包括应用于项目、车间、装配线、平行机器系统、劳动力和运输的调度。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

库存控制技术的基础知识和库存管理在组织的整个供应链中的作用。本课程涵盖的主题包括存货成本组成部分，存货的类型和用途，订购的过程，计划存货水平，以及与存货管理相关的指标。学生仅限于这一课程的两次尝试，不包括提款。

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。

为设计、评估、分析、控制和改进过程而进行的战略、战术和技术的分析性研究。重点是灵活性设计、精益、六西格玛、约束管理等主题，以及OM分析工具的过程应用，如模拟、排队分析和价值流映射。

学生通过竞争的过程被选中，在批准的商业或公共部门组织的作业。学生可以申请最多的3个学分OM 492对他们的学位。

营运管理专题课程。学生最多可申请9个学分OM 497对他们的学位。

本课程提供运营管理的概念和在数据驱动决策中的应用。重点是数据清理、数据分析、问题制定和结果解释，使用基于电子表格的建模和解决程序，包括优化和模拟方法。

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。

本课程提供运营管理的概念和在数据驱动决策中的应用。重点是数据清理、数据分析、问题制定和结果解释，使用基于电子表格的建模和解决程序，包括优化和模拟方法。

本课程将讨论与商业运作的设计和管理相关的重要概念和问题，包括制造、分销、物流、运输和服务运作。本课程将演示如何运用定量方法分析和解决运营管理中出现的问题。

本课程提供设计、管理和分析供应链运作所需的框架和定量方法，以支持企业的商业策略。学生将从六个供应链驱动因素(设施、库存、运输、信息、采购和定价)来研究供应链运作的结构。学生将开发分析模型，并通过案例分析和实例分析供应链结构和绩效之间的关系。

各种生产，物流和服务环境调度活动的广泛调查进行了讨论。典型的主题包括项目调度，作业车间调度，路由相关的问题和人力资源的调度。

原理，模型和规划，分析和控制库存系统的技术进行了讨论。主题包括在确定性和随机性库存模型及其应用的深入分析。这些限制并在实践中这些模型的有效性得到解决。

进行了深入的，在制造规划和控制中使用的系统的分析研究都包括在内。在实践中（如MRP和JIT）使用替代的方法进行了研究。

为学员提供在广泛的组织环境中用于提高组织有效性的理念和方法的广泛理解。

课程包括基本采购概念和定量技术，以分析采购实践，选择供应商，管理供应风险，并改进操作采购决策。

在系统设计和分析中研究随机和确定的数学和计算机模型的管理应用。

没有可用的描述。

本课程要求学生运用他/她在运营管理领域的知识来识别和建模有针对性的运营问题和/或流程以进行改进。此外，学生必须提供证据证明他/她对问题或过程的沟通理解能力，描述所进行的分析，并有效地组织这些材料，以便撰写书面报告和相应的口头报告。

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。

讨论了决策过程中的概率模型。关注的假设，发展，和管理影响的动态规划，排队分析，和决策分析。

非线性建模和优化的理论和应用方面，如无约束和约束优化，对偶，障碍和内点方法，大规模优化。

整数和离散建模和优化的理论和应用方面，如有效的不等式，转换，分支和界，列生成，分支和切割。

本课程将对生产和运营经理所处理的各种决策问题所使用的模型和程序进行定量研究。采用数学建模和优化软件包求解这些模型。

对随机单、多物品库存模型进行了严格的数学处理。采用数值分析和软件包来实现和分析这些模型。

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。

介绍基本统计概念在商业应用中的使用。主题包括广泛的图表;描述性统计;集中趋势和变化的度量;回归，包括曲率变换;抽样技术;设计;条件概率;随机变量;概率分布; sampling distributions; confidence intervals; and statistical inference. Computer software applications are utilized extensively. Emphasis throughout the course in on interpretation. Computing proficiency is required for a passing grade in this course. Students are limited to three attempts for this course, excluding withdrawals.

本课程将更深入地探讨统计技术，包括更集中地回顾推理。此外，还将介绍6种替代常用参数检验的非参数方法以及抽样概念和基本线性模型。

本课程探讨了R语言的语法及其统计数据分析，计算和图形的能力。

本课程提供统计学习领域的介绍，是理解庞大而复杂的数据集的基本工具。

开发组织，探索和总结数据的基本概念;概率;常见的概率分布;抽样和抽样分布;使用参数和非参数程序对均值、比例和方差进行估计和假设检验;动力分析;拟合优度;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。

实验方差和设计分析，包括随机化，复制和阻塞;多重比较;相关性;简单和多元回归技术，包括变量选择，异常值检测和模型诊断。统计软件包广泛使用，以促进对结果的有效分析和解释。重点是对实际情况的适当分析。

数据分析使用多元线性回归，包括剩余地块，转换，假设试验，异常诊断，协方差分析，可变选择技术和共线性。类似地讨论的逻辑回归用于处理二进制值独立变量。

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。

序统计理论，点估计，区间估计和假设检验。

学生最多可申请9个学分圣497.对他们的学位。

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。

本课程提供学生对数据管理的高级方面的洞察力和理解。重点将放在编制和清理科学研究项目数据的计算机技术以及面向商业项目的计算机技术，以便进行高级别的分析。将涵盖检测、量化和纠正数据质量的技术。

数据挖掘是选择，探索和建模大量数据以揭示先前未知的数据模式。将讨论在业务环境中完成这些任务的技术。

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。

本课程探讨了R语言的语法及其统计数据分析，计算和图形的能力。

重点是统计数据分析和解释的实用方法。主题包括简单和多元线性回归，回归模型解释，回归诊断，因变量和自变量的转换，定性自变量，回归推理，模型建立策略，预测时间序列数据的方法。大量使用统计软件。

重点是统计数据分析和解释的实用方法。主题包括实验的设计和分析(完全随机设计、随机区组设计、析因设计、2^(k - p)部分析因设计、响应面优化)、多元推断、降维、分类和聚类。大量使用统计软件。

本课程提供统计学习领域的介绍，是理解庞大而复杂的数据集的必要工具。

数据可视化是探索和理解数据的强大工具之一。本课程旨在向学生介绍使用免费和开源的R计算机编程进行数据探索和演示的有用的可视化技术。还介绍了R语言的基本语法和功能。

开发组织，探索和总结数据的基本概念;概率;常见的概率分布;抽样和抽样分布;使用参数和非参数程序对均值、比例和方差进行估计和假设检验;动力分析;拟合优度;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。

在数据分析的背景下讨论了多元线性回归的建模问题。这些方法包括使用残差图、转换、假设检验、离群值诊断、协方差分析、变量选择技术、加权最小二乘和共线性。同样地讨论了多元逻辑回归在处理二值因变量时的应用。

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。

序统计理论，点估计，区间估计和假设检验。

汇总数据的统计方法;概率;常见的概率分布;抽样和抽样分布;使用参数和非参数程序对均值、比例和方差进行估计和假设检验;动力分析;拟合优度;应急表;并进行了简单回归和单因素方差分析。

介绍了实验的设计和分析。主题包括阶乘、部分阶乘、块、不完全块和嵌套设计。其他讨论的方法包括田口法、响应面法和协方差分析。

统计方法在控制和改进制造产品，包括统计过程控制与变量和属性控制图，和过程改进与设计的实验。重点放在技术的设计、实现和解释上。

没有可用的描述。

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的延续ST 555，重点介绍估计和假设检验的一般理论和大样本分布理论。

高斯-马尔可夫定理，小于满秩的线性系统的解，矩阵的广义逆，二次形式的分布，一般线性模型的估计和推断的理论。

一般线性回归的理论模型和推理程序，变量选择程序，和替代估计方法包括主成分回归，稳健回归方法，岭回归，和非线性回归。

介绍了一样本、两样本和多样本问题的各种非参数统计方法的理论和应用。拟合优度技术，如卡方检验和柯尔莫戈罗夫-斯米尔诺夫检验，以及基于P-P和Q-Q图的图形分析。使用MINITAB、SAS、STATXACT等计算机软件。

主题包括目前的统计软件，统计计算，非线性优化，统计模拟，并在计算机密集型统计方法的最新进展数值方法进行了调查。

本课程提供现代统计学习工具的理论、方法及应用。

统计学专题。

只对即将完成课程的研究生开放。统计学高级学生独立研究和调查具体问题。

没有可用的描述。