Students may take one semester break, typically during the summer term. Choosing this option will extend the total program duration to approximately 24 months.
McDaniel College 的到校课程通常连续三天进行，每天上午 8:30 开始。前两天课程大约持续到下午 6:00，最后一天大约在下午 4:00 结束。为确保有足够时间完成项目安排，建议学生不要预订最后一天晚上 7:00（美东时间）之前的返程航班。
Day 1 CPT项目选择：
毕业要求：30学分
项目时长：24个月
数据分析理学硕士 Master of Science in Data Analytics（STEM） 旨在帮助学生培养数据分析、统计建模、计算工具应用和数据沟通能力，适合希望进入数据分析、商业分析、数据科学、机器学习应用或数据驱动决策相关领域发展的学生。
通过项目学习，学生将获得数据可视化与数据叙事、统计分析与预测建模、数据分析编程、机器学习与人工智能应用、商业分析和数据驱动战略等方面的实践经验。项目结合技术训练、真实项目和 liberal arts 教育基础，不仅帮助学生掌握如何分析复杂数据，也强调如何批判性地思考数据驱动决策背后的伦理、社会和战略影响。
该项目的 General Data Analytics 方向共 30 学分，适合希望保持数据分析技能灵活性，并将其应用于多个行业场景的学生。该方向提供较广泛且灵活的数据分析基础，涵盖数据分析、统计建模、数据管理和应用分析等内容。学生将学习使用行业常见工具进行数据准备、探索性分析、建模和结果解读，并通过真实问题练习将分析能力应用到不同领域中。同时，学生也可以根据自己的兴趣选择 elective 课程，进一步定制学习方向。
必修课程（24 学分）：
ANA 500 - Foundations of Data Analytics ANA 505 - Data Mining: Algorithms and Applications ANA 510 - Statistical Modeling ANA 515 - Data Preparation ANA 522 - Fundamentals of Programming in Python ANA 530 - Quantitative Reporting and Modeling ANA 535 - Forecasting ANA 540 - Applied Machine Learning
二选一课程（3 学分）：
ANA 525 - Qualitative Methods OR ANA 566 - Special Topics in Data Analytics
Capstone 课程（3 学分）：
ANA 555 - Practicum in Applied Analytics, Data Communication & Ethics
毕业要求：33学分
项目时长：28个月
商业分析方向 Business Analytics（36 学分） 适合希望将数据分析能力应用到商业决策、战略规划和组织管理中的学生。该方向强调如何把实际商业问题转化为可分析的数据问题，并学习如何处理大型、复杂的数据集，从中提取能够支持决策的关键洞察。
通过该方向学习，学生将重点培养 business intelligence、decision analytics 和 data-driven management 相关能力。项目不仅关注技术分析本身，也强调如何将分析结果清晰传达给非技术背景的利益相关方，使数据洞察能够真正服务于组织决策和业务战略。
ANA 500 - Foundations of Data Analytics ANA 505 - Data Mining: Algorithms and Applications ANA 510 - Statistical Modeling ANA 515 - Data Preparation ANA 522 - Fundamentals of Programming in Python ANA 530 - Quantitative Reporting and Modeling ANA 535 - Forecasting ANA 540 - Applied Machine Learning
二选一课程（3 学分）：
ANA 525 - Qualitative Methods OR ANA 566 - Special Topics in Data Analytics
Capstone 课程（3 学分）：
ANA 555 - Practicum in Applied Analytics, Data Communication & Ethics
毕业要求：36学分
项目时长：28个月
人工智能方向 Artificial Intelligence（33 学分） 适合希望深入学习 AI 应用，并进入自动化、模式识别、智能决策支持和高级分析相关岗位的学生。该方向关注快速发展的人工智能领域，帮助学生理解如何运用先进分析方法，构建智能化、数据驱动的系统。
通过该方向学习，学生将接触机器学习、深度学习和 AI-focused modeling techniques 等内容，并理解在实际部署 AI 解决方案时需要考虑的伦理问题和实践挑战。项目不仅强调技术模型本身，也关注如何在真实应用场景中使用预测模型和自适应模型，支持更高效的数据分析和决策过程。
完成该方向后，学生可以为未来进入 AI analytics、machine learning application、predictive modeling、intelligent decision support、automation analytics 等相关领域打下基础。该方向比较适合希望将数据分析能力进一步延伸到人工智能应用场景中的学生。
必修课程（24 学分）：
ANA 500 - Foundations of Data Analytics ANA 505 - Data Mining: Algorithms and Applications ANA 510 - Statistical Modeling ANA 515 - Data Preparation ANA 522 - Fundamentals of Programming in Python ANA 530 - Quantitative Reporting and Modeling ANA 535 - Forecasting ANA 540 - Applied Machine Learning
二选一课程（3 学分）：
ANA 525 - Qualitative Methods OR ANA 566 - Special Topics in Data Analytics
Capstone 课程（3 学分）：
ANA 555 - Practicum in Applied Analytics, Data Communication & Ethics
General Data Analytics、Business Analytics 和 Artificial Intelligence。General Data Analytics 更偏通用数据分析能力；Business Analytics 更强调将数据用于商业决策和战略规划；Artificial Intelligence 则更侧重机器学习、深度学习、预测模型和智能决策支持等内容。
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