Member-only story
UMN MSBA 第二學期短回顧 — 課程
距離上次寫文章轉眼半年了，在 UMN MSBA program 的第二個學期也在今天結束（因為疫情這屆是秋季開學，第二個學期是 spring semester；往年 UMN MSBA 是夏季開學），這學期剛好也是一二輪申請結果出爐的時間，在 Linkedin 和個人郵箱都收到一些人詢問就讀體驗，就趁最後一學期開學前的空擋，整理一下第二學期的課業回顧。
先上張第二學期的課表吧！
如果把商業分析比喻成料理，那 第一學期 學習的就是工具和觀念，比方火侯、刀工、備料，而這學期則是把這些工具和食材結合在一起，真正的烹飪出一道佳餚，四門課程都舉足輕重、互相完整了業界從頭一個專案會用到的各種能力。
Big Data Analytics
Big Data 這門課由 Professor De Liu 教授，涵蓋業界常用的各種大數據分析工具及運用，工具方面從 Hadoop、Hive、Spark，到 AWS，運用部分包含大數據資料處理、分析（spark SQL、streaming data processing、spark machine learning）等，詳細的技術內如就不贅述。
個人覺得是非常棒的一門課，架構清楚、資源豐富，如果有問題，教授更是秒回訊息，可以看出在這堂課上的用心程度，而這… 也反映在大量的作業上，每週都有 lab 和作業（上機實際操作）、課前自我小考（考試之外會有 survey 可以提問，上課會針對大家的考試及提問做解答和延伸練習）、一次期末專案、兩次大考。（這真的刺激了，期中考三個小時、期末考… 就在昨天剛考完，四個小時。除了選擇題，還有上機實際操作，從作業到大考，這練習量如果跟著好好做，想忘記都難）
Exploratory Data Analytics
這門課的教授將轉任於哈佛商學院，所以之後還有沒有並不清楚，課程內容主要在透過小組作業，建立一套邏輯架構，解決真實商業問題。商業分析的世界，有的時候比起建模（ 不論是 descriptive 或 predictive analysis），更重要的是一開始先了解問題和資料本身（有哪些 feature、之間有什麼關聯） ，Data Exploration 這也是建模前的一個必要過程，而這堂課的重點就在這兩點，每次作業都要求寫出一個 logic chain，怎麼一步步解決問題，不一定是真的要建模，比方給你一堆 mobile game 的市場、用戶資料，讓你決定要開發什麼產品、在哪裡上市，這沒有標準答案、更難以用 ROC 或者 accuracy 來衡量，比較偏向邏輯思維；第二部分就是方法，整學期的作業其實我們這組也只用了 Association Rule、Clustering、LDA 等方式，並不是特別複雜。
