必修科目
管理导论（3学分）
《管理导论》是商学院所有本科生的必修科目。本质上，管理学既是一门科学，也是一门艺术，同时具备动态性。本科目旨在让学生全面理解管理学在当今全球竞争日趋激烈的商业环境中的重要性，为学生讲授基础的管理学理论、概念与原则，重点讲解管理的四大核心职能，即规划、组织、领导与控制。完成本科目后，学生将能熟练掌握管理学的基础理论，并将课堂所学的知识应用于实际商业场景中。本科目致力于帮助学生建立科学的商业与管理分析框架，为后续学期的高阶管理相关科目做好准备，进而在未来培养出专业的管理能力。
微观经济学（3学分）
经济学是研究社会如何分配稀缺资源的学科，传统上可分为微观经济学与宏观经济学两大核心领域。微观经济学聚焦于研究家庭与企业如何制定决策，以及二者在特定市场中的互动行为。本科目的核心目标是引导学生熟练掌握微观经济学的基础原理与分析工具，并将其灵活应用于各类经济主题与议题的分析中，涵盖的内容包括：市场结构（完全竞争与独占市场）、生产成本、工资决定机制、资源市场、市场失灵、政府政策（税收与监管）、所得不均、贫穷问题、污染治理、医疗保健与国际贸易等。
宏观经济学（3学分）
本科目为学生建立完整的宏观经济学基础，涵盖核心理论、模型与现实世界的政策应用场景。学生将深入分析国民所得、消费、投资、货币与通货膨胀、利率、失业率等核心概念，同时探讨经济短期波动与长期成长之间的关联性。本科目核心聚焦于凯因斯经济学，包括货币政策与财政政策在稳定经济周期中的作用。透过本科目的学习，学生将掌握评估经济政策及其对全球与国内经济影响的专业分析工具。
财务学原理（3学分）
本科目旨在完整涵盖基础财务学的核心主题，学生将学习财务管理、财务报表、现金流量评价与股票市场的基础概念。本科目讲授财务学的基础理论，以及企业财务管理核心决策中所使用的基础量化工具，涵盖的内容包括：财务报表分析、货币时间价值、债券评价、股票评价、风险与报酬、资金成本、资本预算与融资决策。顺利完成本科目后，学生将能依据财务报表进行基础的财务比率分析；运用货币时间价值模型解决各类财务问题，包括金融资产定价、未来值、现值、投资报酬率、付款金额与付款期间计算；同时掌握如何透过资本资产定价模型(CAPM)计算股票的预期报酬率、证券市场线以及风险与报酬的权衡关系。
会计导论（3学分）
在现代商业环境中，准确记录与报导经济事件是企业营运的核心基础。会计学承担着关键的职能，将企业的商业活动转化为有价值的信息，供利害关系人评估企业经营绩效，并为商业活动中的财务分析与决策制定提供支撑。本科目从使用者与商业数据分析的视角介绍财务会计学，重点聚焦于商业交易流程的分析。学生将学习会计学的核心原则，并追踪经济事件从发生开始，透过会计系统转化为分录、最终呈现在财务报表中的完整流程。
营运管理（3学分）
本科目旨在向学生讲授营运管理的核心概念与实务应用。为达成此目标，本科目讲授内容包含详细的范例、习题解答与案例研究，涵盖的主题包括预测管理、产能规划、制程选择、选址分析、存货管理、品质管理、供应链管理与项目管理。
商业伦理与企业社会责任（3学分）
《商业伦理与企业社会责任》是商学院所有本科生的必修科目，此入门科目旨在探讨管理者的伦理义务与责任，以及其与股东和其他利害关系人之间的道德关系。本科目将介绍管理责任的核心理论，包括股东理论、利害关系人理论等，为学生建立商业管理中伦理议题的认知基础。本科目将讨论与商业伦理相关的各个面向，包括行销领域、科技应用、歧视问题、员工行为规范、环境保护与有疑虑的商业行为等。修完本科目后，学生将能批判性地反思商业管理中的伦理议题，建立属于自己的伦理观点，并在职场中以员工与管理者的身份解决各种伦理两难困境。
概率与统计（3学分）
本科目完整介绍应用于商业数据分析的统计学与概率论核心原理，旨在培养学生执行描述性、分析性与预测性数据分析的专业能力，以解决当前现实世界的商业问题，并为管理决策提供具实务价值的洞察。本科目将为学生建立扎实的量化分析基础，以支撑后续高阶数据分析科目的学习。
线性代数（3学分）
本科目旨在向学生讲授线性代数的基础理论、计算方法与实务应用，核心介绍线性代数的关键主题，包括线性方程组、矩阵、行列式、向量空间、特征值与特征向量。学生将学习如何分析与解决各类数学问题，并为后续的学业深造与职业发展建立扎实的数学基础。
Python编程导论（3学分）
本科目旨在培养学生运用编程解决现实世界商业数据分析问题的能力，涵盖Python语法、资料结构、函式、模组、档案处理，以及NumPy、pandas等常用库。透过案例研究的方式，学生将学习资料清洗、处理与基础分析的方法，并建立适用于商业数据场景的运算思维。本科目强调理论与实务并重，将为学生在数据分析、数据挖掘与相关领域的后续学习奠定坚实的基础。
商业数据分析导论（3学分）
《商业数据分析导论》是一门基础核心科目，旨在让学生熟练掌握商业数据分析的核心概念、方法与工具，涵盖资料收集、数据分析、商业决策模型与数据视觉化的基础知识，学生将学习如何运用数据驱动的方法解决商业问题，同时培养批判性思维与专业分析能力。本科目非常适合对商业数据分析有兴趣的学生，并将为后续的高阶科目学习提供完整的基础支撑。
数据结构与算法（3学分）
本科目的目标是向学生传授数据结构与算法的基础知识，重点聚焦于数据的高效组织方式与问题解决流程的设计。本科目将介绍核心数据结构，包括阵列、链结串列、堆叠、队列、树结构与图结构，以及相对应的排序、搜寻、遍历与动态规划等算法。本科目亦会探讨时间与空间复杂度的分析方法。透过理论讲解与实务练习，学生将学习如何选择合适的结构与算法来优化程式效能，并培养解决实务问题的能力。
商业预测（3学分）
随着商业营运变得愈来愈复杂且充满不确定性，科学预测与分析未来环境的能力已成为企业决策中至关重要的技能。本科目将向学生传授核心的预测方法，包括时间序列分析、平滑技术、分解模型、回归分析与Box-Jenkins (ARIMA)模型，并训练学生运用Minitab、SPSS等软体来应用这些工具。本科目同时强调理论与实务并重，结合案例研究与实作项目，帮助学生在真实的商业场景中有效运用预测技术。
数据管理及可视化（3学分）
在大数据时代，数据管理与可视化已成为现代管理者必备的核心技能。本科目旨在培养学生在数据处理、分析与可视化方面的系统化能力，内容涵盖资料库设计与管理、数据清洗与前处理、统计分析方法，以及各类数据可视化工具的应用。透过理论学习与实务操作的结合，学生将能够运用现代化的数据管理工具，设计有效的数据可视化解决方案，为商业决策提供强而有力的数据支撑。
商业与人工智能（3学分）
在当今信息技术快速发展的环境下，本科目旨在帮助学生理解信息系统的基础概念，并培养学生理解与应用信息技术来支援组织商业目标的能力。本科目将涵盖信息系统／信息技术(IS / IT)在各个层级的应用，重点聚焦于IS / IT如何帮助组织做出更明智的商业决策，特别强调如何透过数据分析来强化商业智能；亦会提供人工智能在商业与管理领域的实务应用内容。
数据挖掘（3学分）
本科目旨在让学生理解经典机器学习算法的原理，并能够透过程式语言建构经典算法的模型。内容将涵盖各类机器学习算法，包括回归树、分类树、随机森林、整合学习、神经网络、正则化与主成分分析。本科目特别重点鼓励学生合理应用相关理论与方法，解决商业领域的实务问题，并解读分析结果的商业意涵，以辅助商业决策制定。
深度学习与大数据（3学分）
本科目旨在让学生系统化学习并掌握与深度学习、大数据相关的核心理论、架构与常见应用场景。本科目涵盖深度学习的基础知识，包括神经网络的基本原理、反向传播机制，以及常见的激活函数与损失函数。此外，本科目亦会重点讲解主流的深度学习模型，包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)与Transformer模型。透过本科目的学习，学生将能够透过主流架构建构模型，掌握模型的训练与调优方法，进而实现商业场景中的典型应用。
建模与仿真（3学分）
在当今全球化且复杂的供应链网络中，运用建模与仿真技术分析真实管理问题的能力，对于未来的管理者与决策者而言至关重要。本科目旨在向学生传授建模与仿真的基础理论与方法，运用3D仿真平台与常见软体，将抽象的管理问题转化为可操作的分析模型。本科目主题包括供应链核心流程建模、系统营运仿真、动态决策制定，以及不确定性环境下的策略评估；亦设计了仿真游戏，让学生亲身体验供应链协调、资源分配与风险管控中的挑战。学生预计将掌握基础的建模与仿真工具，能够对实务中的供应链问题进行抽象化与分析，理解不同仿真方法的应用场景与优劣比较，并了解该领域的最新发展趋势。
商业决策方法（3学分）
本科目将介绍管理科学技术在试算表环境中的应用，以支援决策分析。教学内容包含详细的范例、问题解决练习与案例研究，涵盖的领域包括线性规划、整数规划、目标规划、非线性规划；敏感度分析；网路建模；回归分析；仿真；排队理论；以及决策分析。
电子商务（3学分）
本科目旨在帮助学生理解电子商务的基础概念，并培养学生理解与应用电子商务知识来支援组织目标的能力。本科目重点讲解与电子商务相关的技术、商业原则与议题，将涵盖电子商务的各个层面，包括电子商务的技术支援、电子商务网站设计、线上支付、安全威胁、技术解决方案、商业模式与概念、管理实务、网路行销、新兴应用、电子商务相关议题、客户关系管理等。本科目将探讨众多电子商务案例，学生将深入了解电子商务的营运模式与商业概念，理解潜在的挑战，并能够为从事电子商务领域的企业提出可行的解决方案。
社交媒体分析（3学分）
在当今数字转型、社交平台蓬勃发展的时代，具备社交媒体分析能力以洞察商业与传播动态，对于未来有志于从事行销、品牌策略或商业管理工作的学生而言至关重要。本科目旨在引导学生掌握社交媒体的核心营运逻辑，使其能够将真实的商业场景转化为合适的分析模型进行探究。学生必须扎实掌握使用者行为分析、内容传播原理、数据撷取技术与平台算法机制；初步了解社交网络架构、数字行销策略、社交媒体大数据分析，以及隐私与伦理议题；并关注商业领域中社交媒体分析的最新发展动态。
商业博弈论（3学分）
本科目面向商业智能及数据分析学士课程的高年级学生开设，以博弈论为核心分析工具，融合商业智能工具，系统培养学生的策略性问题分析与科学决策能力。科目主要讲述完全信息静态博弈、完全信息动态博弈、不完全信息静态博弈与不完全信息动态博弈。透过案例研究，学生能够将所学的方法应用于现实场景中。
作业项目（3学分）
商业智能及数据分析毕业项目是一门核心科目，旨在培养学生运用商业分析的基础理论、核心知识与专业技能解决现实世界挑战的能力。
