多伦多大学研究生专业排名(多伦多大学研究生专业排名前十)

多伦多大学（UofT）2024QS世界大学排名第21名

管理分析（MMA）(罗特曼管理学院)，专业排名世界第13名

数据驱动决策的世界正在快速发展——借助我们的管理分析硕士，您可以帮助领导和推动变革。如果您是应届毕业生，希望加入这个令人兴奋的领域，我们的创新计划将为您提供所需的高级数据管理和沟通技能。罗特曼 MMA 是一个与人工智能相关的硕士项目，被Vector Institute认可，提供的课程可让毕业生具备行业所需的技能和能力。

让您成为分析专业人士

MMA 是一个理论上严谨且经验丰富的学位，可帮助您获得制定未来业务决策所需的高级技能。在十一个月的深入学习中，您将学习机器学习和人工智能领域用于创新和技术驱动型经济的最新预测工具。行业对具有分析和解释数据并将其应用于解决业务问题的技能的专业人员有强烈的需求。这些正是您在罗特曼 MMA 中学到的技能。

通过我们从八月到六月底的全日制课程，掌握在管理分析领域取得成功所需的技能。MMA课程为期一学年，从八月持续到六月底。该计划的结构使您首先关注工具和技术，然后再继续将分析应用于管理情况。

管理分析涉及对影响管理决策的因素进行准确的理解，并设计数据和分析解决方案来支持这些决策。

它包含从现实世界的业务数据中提取见解所需的多种技能，包括：

深入了解管理问题。识别数据源并创建分析数据集。设计、验证和实施分析解决方案。有效地传达您的结果。

在课程期间，管理分析实习将为学生提供通过现实生活中的管理问题获得深入经验的机会。

介绍

（八月至九月）

熟悉 Rotman 并大致了解您将在课程中涵盖的主题。

管理分析基于数据的管理决策训练营（SAS、SQL、R、Python）

分析工具和技术

（十月至十二月）

在本学期中，学生将学习各种分析工具，从简单的预测模型到更复杂的学习统计模型，再到基于模拟的工具。

构建和可视化数据以进行分析用于预测分析的建模工具机器学习分析概率模型和规范分析工具

分析的管理用途

（二月至五月）

该术语着眼于组织面临的典型挑战，以及是否可以使用数据来解决这些挑战。它考虑了不同部门和部门可用的数据类型，以及如何使用它们来实现组织目标。

学生将学习 1 门核心课程以及 3 门选修课。

通过分析提高客户价值，在营销中利用人工智能和深度学习工具（核心）

选修课

营销策略分析使用会计和财务数据进行分析洞察优化供应链管理和物流用于管理分析的服务分析

“MMA 课程设计精良，第一学期侧重于核心技术技能，第二学期侧重于应用数据科学来解决财务、营销和运营挑战。”

管理分析实习

（九月至六月）

实习为学生团队提供了解决现实世界商业问题的机会。您将设计一种分析方法来解决管理问题，并与组织中的同行合作，提出分析数据集和模型开发的设计，然后执行并呈现结果。

该计划中的课程、研讨会中涵盖的主题以及罗特曼的其他资源将帮助您在实习期间针对管理挑战制定最佳解决方案。

以下是一些提供实习项目的组织：

蒙特利尔银行加拿大轮胎新书安大略省政府哈德逊湾公司IG财富管理马卡比加拿大付款罗杰斯丰业银行道明银行泰拉网联合利华团结健康维瓦使用分析为决策提供信息的示例管理分析实习秋季演示座谈会（八月至六月）

整个计划中的一系列迷你课程让您了解当前的趋势和主题。所涵盖的领域每年都会进行审查，以确保涵盖最重要的问题。每年都会涵盖某些主题，例如道德规范。

往年的座谈会包括：

· 数据分析和人工智能的道德规范

· 社交网络表示

· 客户关系管理分析

· 欺诈和洗钱检测分析

· 云计算和 MLOps

· 医疗保健分析

专业认证

随着分析作为一种职业的成熟，获得专业认证变得越来越重要。虽然获得专业认证不是计划要求，但我们将支持并鼓励您为 SAS 等组织参加专业认证考试。

主要事实

期间

· 11个月，全日制

录取

· 八月，每年一次入学

项目费用（2023 年入学）

· 国内 = 41,400 加元

· 国际 = 72,630 加元

就业率

· 98%（2022 届毕业生，六个月内）

专业排行

· 加拿大排名第 2

· 北美排名第 6

· 世界排名第 13

管理分析硕士计划说明

专业的管理分析硕士 (MMA) 学位课程提供的课程将分析深度与对业务问题和应用的关注相结合。数据获取和结构化、预测性和规范性分析、机器学习、人工智能 (AI) 和深度学习、决策分析和模拟建模等课程提供了分析深度。将分析应用于商业的课程以分析在营销、运营、供应链管理、会计和财务中的使用为特色。学生通过分析实践接触管理分析的现实应用。

MMA 学位课程采用队列模型，为期 11 个月。学生必须全日制完成一系列 14 个半课程同等课程（7.0 个全课程同等课程 [FCE]）。无法按照规定顺序学习课程的学生必须获得学术总监的特别批准才能继续学习该课程。MMA 专为有经验的毕业生设计。

最低入学要求：申请人按照研究生院通则录取。申请人还必须满足罗特曼学校下述的额外入学要求。

适当的四年制本科学位或同等学历：鉴于 MMA 课程的性质，计算机科学、统计学、数学、工程、物理科学、经济学和商业学位将是首选，但任何具有显着定量能力的课程的学位将是首选和计算部分将被考虑。

定量能力：需要证明定量科目具有高水平的熟练程度（平均成绩至少为 B）。掌握数学至关重要，至少包括微积分和线性代数，概率和统计学课程也是如此。如果定量能力证据不明显，申请人必须提供补充证据。所有录取通知书均以成功完成统计学资格考试为条件。

计算能力：表现出对 Python 编码的熟练程度。所有录取通知书均以成功完成 Python 编码评估为条件。

财务和财务会计基础的必备知识，通常通过完成大学水平的课程来证明。未完成其中一个或两个学科领域课程的申请人可以在成功完成一项或多项资格考试以证明申请人具有同等知识的情况下获得录取。

英语语言能力：申请人必须通过以下方式之一证明英语沟通的能力：

教学和考试语言为英语的大学的本科或研究生学位。

主要语言不是英语且毕业于教学语言不是英语的大学的申请人必须达到英语作为外语考试 (TOEFL) 成绩至少 100 分。 国际英语语言测试系统 (IELTS) 可能会特殊情况下可以考虑，最低分数要求为7.0。

两份学术参考文献。

论文（书面论文、视频问题和实时书面回答）。

所有成功的申请者都应表现出有效的口头和书面沟通技巧。

学术能力的展示；我们鼓励研究生管理入学考试 (GMAT) 或研究生入学考试 (GRE) 取得高分，但这不是强制性的。

招生委员会将根据申请论文、视频问题的答案、成绩和推荐信对符合所有标准的申请人进行评估。

选定的申请者将被邀请参加入学面试。录取决定将基于提交的材料和面试表现。

计划要求

学生必须在八月初至中旬之前到达校园。

在这个三学期课程中，学生必须完成一系列7.0 相当于全课程 (FCE)的课程（14 相当于半课程）。之前完成的学术工作或获得的专业称号不会授予任何高级地位。无法按照规定顺序学习课程的学生必须获得学术总监的特别批准才能继续学习该课程。

5.5 FCE（相当于 11 门半课程）对所有 MMA 学生来说都是强制性的，并按照以下结构化课程顺序完成：

科目编号 课程名称

RSM8411H 构建和可视化数据以进行分析

RSM8413H 机器学习分析

RSM8414H 概率模型和规范分析工具

RSM8431Y 0 分析座谈会

RSM8432H 0 管理分析实习

RSM8502H 基于数据的管理决策

RSM8512H 用于预测分析的建模工具

RSM8521H 在营销中利用人工智能和深度学习工具

RSM8601H MMA 自我发展实验室（学分/无学分）

RSM8901H 管理分析

1.5 FCE（相当于 3 个半课程）从以下列表中选择。注意：并非每年都会提供所有选修课。

科目编号 课程名称

RSM8001H 管理分析的因果识别

（先决条件：RSM8411H、RSM8413H、RSM8414H、RSM8512H）

RSM8002H 人才战略分析

（前提条件：RSM8411H、RSM8413H、RSM8414H、RSM8512H）

RSM8224H

使用会计和财务数据的分析见解

RSM8301H 金融中的机器学习应用

（先决条件：RSM8411H、RSM8413H、RSM8414H、RSM8512H）

RSM8415H 用于管理分析的服务分析

（先决条件：RSM8411H、RSM8413H、RSM8414H、RSM8512H）

RSM8416H 医疗保健分析

（先决条件：RSM8411H、RSM8413H、RSM8414H、RSM8512H）

RSM8423H 优化供应链管理和物流

RSM8522H 营销策略分析