《国际商务 International Business》课程教学资源（PPT课件）04 Ethics in International Business

《市场营销学》课程授课教案（双语）Chapter 6 Business Markets and Business Buyer Behavior

《商务智能：数据分析的管理视角 Business Intelligence, Analytics, and Data Science：A Managerial Perspective》教学资源（习题，原书第4版）chapter 1 An Overview of Business Intelligence, Analytics, and Data Science

《大学计算机基础》 《英语阅读》 《英语写作》 《英语听力》 《英语口语》 《雅思专项培训》 《高等数学》 《管理学》 《财务管理》 《Marketing Principles》 《Statistics Analysis》 《Introduction to Business Law》 《Introduction to Accounting》 《Financial Information for Decision Making》 《Quantitative Analysis for Business》 《运筹学》

《商务智能：数据分析的管理视角 Business Intelligence, Analytics, and Data Science：A Managerial Perspective》教学资源（教师手册，原书第4版）03 Descriptive Analytics II：Business Intelligence and Data Warehousing

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1 学科基础课平台必修课 《高等数学》 《概率论与数理统计》 《财务管理学》 《会计学基础》 《管理学》 《市场营销学》 《统计学》 《微观经济学》 《会计专业导论》 《线性代数》 《Financial Management》 2 学科基础课平台选修课 《经济写作》 《数据库原理与应用》 《国际商法》 《经济法》 《计量经济学》 《文献检索》 《逻辑学》 《公司战略与风险管理》 3 专业课平台必修课 《中级财务会计》 《成本会计学》 《高级财务会计》 《审计学》 《会计学专业毕业论文 1》 《宏观经济学》 《会计学专业毕业论文 2》 《Accountant in Business》 《Taxation (UK)》 《审计与认证业务》 4 专业课平台选修课 《ERP 沙盘模拟》 《Excel 操作训练》实践 《财务分析》 《财务管理理论专题》 《财务管理学》实习 《非盈利组织会计》 《高级财务管理学》 《公司治理》 《管理会计学》 《国际财务管理》 《国际会计》 《会计毕业实习》 《会计理论专题》 《会计认识实习》 《会计软件实务》 《会计软件实务实验》 《会计史》 《会计手工模拟实习》 《会计信息系统》 《会计信息系统课程设计》 《会计职业社会调查》 《会计制度设计》 《金融会计》 《审计案例》 《审计理论专题》 《审计学课程实习》 《税法》 《税务筹划》 《西方财务会计》 《西方财务会计学》 《运筹学》 《资本运营与价值管理》 《资产评估》 《社会责任会计》 《会计学学年论文 1》实践 《会计学学年论文 2》实践 《Management Accounting》 《Accounting Financial Accounting》 《Financial Accounting》 《Corporate and Business Law》 《Performance Management》 《财务报告》 《P1 公司治理、风险管理及职业操守》 《P2 Corporate Reporting》 《P3 商务分析》 《P4 Advanced Financial Management》 《P5 Advanced Performance Management》

▪ Enterprise Functional Systems ▪ Enterprise E-business systems ▪ Knowledge management

ECENOMIC S Business fluctuations have been a Persistent Feature of Capitalism

7.1 Learn what Big Data is and how it is changing the world of analytics 7.2 Understand the motivation for and business drivers of Big Data analytics 7.3 Become familiar with the wide range of enabling technologies for Big Data analytics 7.4 Learn about Hadoop, MapReduce, and NoSQL as they relate to Big Data analytics 7.5 Compare and contrast the complementary uses of data warehousing and Big Data technologies 7.6 Become familiar with select Big Data platforms and services 7.7 Understand the need for and appreciate the capabilities of stream analytics 7.8 Learn about the applications of stream analytics