当我们用手机查看外卖送达时间、收到电商平台“猜你喜欢”的推荐、甚至看到城市交通系统的拥堵预测时，背后都是一套复杂的商业分析系统在高效运转。
世界经济论坛将大数据分析列为未来五年全球最紧缺的岗位之一，要求分析师能通过利用这些隐含在宝贵数据资源中的信息，在具体业务场景中发挥情感与决策支持作用。商业分析，这一融合了技术、商业与决策科学的领域，正站在时代的风口。
那么，如何才能培养出驾驭这种复杂性的下一代决策者？南加州大学马歇尔商学院的Cosimo Arnesano教授以其独特的“跨界”路径，给出了一个深刻答案。在他看来，商业分析与精密科学共享同一底层逻辑：从复杂系统中提取信号，构建模型，揭示规律，最终指导行动。
Cosimo Arnesano教授拥有多元化的教育背景：他先后在南加州大学获得生物医学工程硕士与博士学位，并在罗马大学取得能源与环境工程博士学位及医学工程硕士学位；本科阶段，他同样在罗马大学攻读工业工程。此外，他还曾于加州大学尔湾分校攻读生物医学工程硕士，专注于生物系统光学显微镜与光谱学等领域。这些系统的学术训练为其奠定了宽广而坚实的知识基础。
自2013年加入南加州大学以来，Arnesano教授的研究与教学路径也体现了跨学科融合的特点。他最初从事生物医学工程研究，随后转向商科领域，如今在马歇尔商学院讲授运营管理、数据科学等本科与研究生课程。其早年在工程与医学领域的学术积累，为他在商科教学、特别是数据科学方向提供了扎实的理论支撑。
在学术工作之外，他还具备丰富的业界经验。他曾担任全球科学仪器领先企业赛默飞世尔科技的投资组合与企业战略经理，并曾在卡尔蔡司公司负责学术管理及科学机构客户合作。这些角色使他能够持续将学术见解与行业实践相结合。与此同时，他在科研领域已积累十五年经验，主要研究方向包括荧光显微镜与光谱学、拉曼及近红外光谱学、光学系统设计以及数据分析建模。
正是这种跨越工程、医学与商学的复合背景，使他在课程设计与学术指导方面更具优势。他在HIREP开设的商业分析课程，注重融合多学科知识与实际商业应用；在论文指导方面，则聚焦于项目管理、机器学习等前沿方向，为学生提供多角度的学术支持。
Arnesano教授的课程始终以数据科学为核心，其教学目标清晰明确——引导学生掌握如何运用数据驱动决策，使数据成为解决问题与制定策略的有效工具。
想要顺利修读这门课程，学生需具备一项基础前提：掌握统计学与代数知识。Arnesano教授将统计学视作数据科学的“通用语言”，认为只有牢固掌握这一基础，才能在后续的数据处理、分析与建模学习中流畅进阶。因此他建议，学生最好在高中或大学初级阶段就夯实这方面的知识，为深入学习做好准备。
“对学生有一个基本前提要求：必须掌握好基础的统计学和代数知识。”
相较之下，他对编程技能的要求则显得更为包容。“无论是R、Python还是Excel，我都会从最基础的内容开始讲解。”他提到，时常有学生在开课时对编程感到忧虑，甚至曾有学生在第一堂课后就坦言“教授，我完全不懂编程”。而他总是给予鼓励：“不必担心，你完全可以掌握。”实际上，他会从最初步的操作教起，逐步带领学生入门，帮助他们逐渐克服对编程的畏难情绪。
除了关注学业基础，Arnesano教授也格外理解学生在职业前景上的困惑。这份理解源于其个人经历：当年选择专业时，他同样感到迷茫，最终进入环境工程领域，而今却投身于商业相关的工作。因此，他常常与学生分享：得去尝试，只有经历过不同的事，才能真正知道自己喜欢什么、想做什么。
在他看来，检验对某个研究领域是否感兴趣的最好方式，就是投身其中进行实践。这种体验无需太久，几个月便已足够，但若不迈出尝试的脚步，便永远无法确认是否适合。
Arnesano教授还注意到，许多学生加入他的项目时，并不带着明确具体的目标，只是单纯想“看看这究竟是什么样的领域”。每当听到这样的回答，他都感到欣慰，因为他认为，保持开放、愿意尝试的心态，本身就已走在寻找正确方向的道路上。
在课程评估方面，Arnesano教授并不只依赖考试与作业，而是将相当大的评分比重放在“课堂参与度”上。他欣赏主动发言的学生，同时也非常理解那些性格内向的学生。为此，他积极鼓励他们“克服胆怯”，因为他深知，未来无论是进入顶尖大学进行学术报告，还是任职知名企业向高管进行演示，表达能力都至关重要。
这一信念源于他的亲身体验：研究生时期的他曾十分害羞，第一次在同行面前展示论文时几乎难以开口；而如今，他能够日均授课数小时，从容进行公共演讲。他坚信：“表达能力是通过练习获得的，关键是要勇敢迈出第一步。”
Arnesano教授也时常收到学生的个人求助，无论是撰写推荐信，还是关于学位选择与职业方向的咨询——例如在多个专业或学位之间犹豫不决。他认为，自己在HIREP的课堂教学与课后指导，正是帮助学生厘清这些困惑的重要契机。
学生通过应对课程中的挑战、完成作业与项目，能够亲身体会“学好这个领域究竟需要什么”，从而更清楚地觉察自己的内心反应：是感到有趣并心生热爱，还是觉得困难重重、难以投入。这种直观的感受，能帮助他们判断自己是否真正适合该领域。
此外，教授会细心观察学生的具体表现：他们完成项目作业的认真程度，在课堂上是积极提问、回答问题，还是能进一步提出具有挑战性的见解。从这些细节中，他可以评估学生是否具备在该领域深入发展的潜力。Arnesano教授始终愿意成为学生的支持者，主动为他们提供推荐信及其他帮助，为他们的学术与职业道路提供助力。
“非常喜欢教授的授课风格，富有激情，幽默风趣，上课想走神都难。”
“教授讲述的都是目前为止相对最先进的模型知识，让我有了与世界接轨的感觉。我们可以提出任何相关的不清楚的问题，教授也会逐个解答，非常亲切。”
“教授课程的内容非常丰富生动，课堂氛围非常好，助教课程的设计很合理，帮助我们理解和消化教授课程的内容，也给research方法和paper的写作打下了坚实的基础；
我学会了machinelearning、更多的统计模型以及论文写作的技巧，这对我接下来的大四以及研究生甚至是未来可能的博士学术旅程都有很大的好处。
我认为对于不管是高中生还是本科生都是很好的锻炼，很值得参加！”
“教授课结构非常清楚，补充了我计算机科学背景下统计和分析相关知识的不足。教授本人也很亲和，线下课结束之后花额外的时间来解答我关干美国研究生电请的疑惑。
助教老师能很清楚地指出文章结构和表达，不清楚的地方，并自给出详细的指导。
非常感谢班主任老师一直在群里解答疑惑，跟进论文的进度。”
对统计分析、数据挖掘、优化方法以及人工智能在商业决策中的应用的学生。
修读商业分析、数据科学、应用统计、管理信息系统等相关专业，以及未来希望从事于数据分析、业务咨询、运营管理、供应链优化、市场营销分析等领域的工作。
你将收获⬇️
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