本课程涵盖了企业环境中安全的基础知识. 包括风险和漏洞的覆盖, 威胁建模, 政策的形成, 控制和保护方法, 加密和身份验证技术, 网络安全, 密码学, 人员和人身安全问题, 还有道德和法律问题. 这门基础课程是对以后的安全课程中深入讨论的许多后续主题的介绍. 注意:本课程有监考. 如果学生使用在线监考，这种考试需要额外的技术.

本课程侧重于设计数据库时的基本设计注意事项. 具体的主题包括设计方案的性能分析, 一个流行数据库系统的系统配置和管理. 本课程还提供了数据库系统的算法和机器组织的深入分析. 注意:本课程有监考. 如果学生使用在线监考，这种考试需要额外的技术.

本课程探讨与资讯系统管理相关的各种问题. 主题包括:战略规划, 组织技术资源, 优先选择信息技术的方法, 人员配备, 人事管理, 和评估. 注意:本课程有监考.

本课程结合软件开发构建web应用程序, 数据库, 并将云概念引入现代网络开发课程. 学生将在这三个领域运用现有技术进行设计, 开发, 并在基于云的环境中部署web应用程序. 主题将包括web框架, 模型-视图-控制器或模型-视图-视图/模型架构, 前端和后端技术, 异步web请求, 数据库集成, 安全, 以及云部署设计决策. 注意:本课程有监考.

本课程侧重于组织的信息技术基础设施的管理和治理. 主题包括大型网络基础设施的管理, 云管理, 系统管理, 数据中心的管理机制, 网络虚拟化, 云安全和基础设施治理问题和方法. 解决了商业、科学和大数据等多个应用领域.

本课程着重于信息技术在组织中的价值. 对许多组织来说，IT是一种成本，对另一些组织来说，它是一种战略优势. 强调IT组织的组织效率和领导力，以提高业务价值和组织绩效. 在最后一个学期完成课程.

学习理论和教学设计模型是教学设计领域的两大基本支柱. 在本课程中, 学生将学习形成的学习理论和哲学, 影响, 支持这个领域. 学生也将学习教学系统理论, 模型, 教学设计的系统方法. 在本课程中, 学生将应用这些理论, 策略, 并以教学模式创造学习, 教学设计或培训活动在他们选择的设置, 包括业务, 行业, 政府, 医疗保健, 课堂教育. 在课程结束时, 学生将制定如何为教学设计职业生涯做准备的计划.

在本课程中, 学生将应用设计原则来创建一个学习活动，其中包括使用新的和新兴的技术. 学生将研究协作和网络工具在学习环境中的使用和价值. 交付平台和软件也将探讨其对教学策略的影响. 在课程中完成的项目将成为学生作品集的一部分.

在本课程中, 学生将学习在在线环境中管理和提供教学内容的实践. 学生将与一个实用的学习管理系统(LMS)进行交互，以管理设计, 发展, 交付, 以及对可重用学习内容的评价.

本课程涵盖广泛的医疗保健战略问题，包括政策, 的指导方针, 标准, 流程, 以及管理和实现企业级信息所需的控件. 将信息视为医疗保健组织的战略资产, 对信息质量的各种风险进行管理并确保其适当使用的流程.

本课程探讨不同住院病人的临床工作流程需求, 门诊, 以及紧急医疗保健环境. 它涵盖了文档, 审查, 映射, 并绘制临床工作流程信息和流程. 本课程还涵盖了病人护理的改进与工作流程映射和变更管理之间的联系, 作为医疗保健中基于证据的决策的一部分.

本课程介绍检索的过程, 分析, 报告情报来做出医疗决策. 它涵盖了提取技术, 将数据从大量的运营数据库转换和加载到企业数据仓库, 同时也意味着确保决策建立在干净可靠的信息基础上. 该课程还包括报告收集到的医疗保健情报的方法.

当审计, 技术, 或者合规性成为安全举措的驱动因素，最终的程序在战略上是分散的, 无功, 和严格的. 此外，几乎没有人(如果有的话)保证最大的威胁正在得到解决. 另一方面, 风险评估对资产进行价值评估, 评估当前控件, 并提供数据，以提高在一个受控的保护, 积极主动的, 灵活的态度. 本课程教授一种结合操作安全性的安全方法, 风险评估, 测试、审查和缓解，以证明其价值. 采用基于项目的风险评估方法，包括, 项目定义和准备, 数据收集, 技术信息, 物理数据采集, 分析, 缓解, 建议, 和报告. 注意:本课程有监考.

连接不同设备的网络, 服务, 用户已经成为最普遍的技术之一，这导致了互联网在经济和技术上的巨大成功. 今天, 网络似乎消失了, 只有当它们失败或被攻击者破坏时才会受到关注. 而防火墙和虚拟专用网是网络安全的支柱, 仅仅建立在这些基础上的战略是不够的. 本课程涵盖了一个更全面和系统的方法，以网络安全，包括监控, 事件响应, 取证, 虚拟化和云, 安全协议, 密码学, 还有网络服务

当大多数人想到信息安全时，脑海中浮现的形象是黑客:神秘的人, 出于政治或利益动机, 非法侵入计算机系统窃取数据或造成破坏. 但这种犯罪分子确实存在, 有道德的黑客为寻求测试和改进其安全计划和技术的组织提供所需的服务. 本课程深入探讨道德黑客行为，包括侦察, 扫描, 脆弱性分析, 剥削, 和报告. 学生将在实践中使用当前的工具和方法，这也为他们准备了认证道德黑客(CEH)考试. 注意:本课程有监考.

本课程提供方法的介绍性概述, 数据分析领域的概念和当前实践. 涉及的主题包括数据收集, 分析和可视化以及统计推理方法的知情决策. 学生将使用当前的统计软件探索这些主题. 一些重点也将给予数据分析的伦理原则.

这门课程的重点是收集, 准备, 分析数据来创建可视化, 指示板, 以及可以用来传达关键业务见解的故事. 学生将学习如何构建和简化数据分析项目，并使用当今企业使用的最流行的可视化工具有效地突出其影响.

本课程探讨数据挖掘方法和工具, 探讨了海量数据集分析分析中的问题, 非结构化数据. 学生将学习在大型数据集中发现模式的概念和技术, 哪些支持组织决策.

本课程系统地探讨企业运作的外部环境-法律和监管, 宏观经济, 文化, 政治, 技术, 和自然. 另外, 本课程将研究外部商业环境分析所带来的关键机会和威胁. 学生将应用场景规划到选定的行业，并在风险和不确定性存在的外部环境中综合趋势.

本课程为管理人员介绍经济分析的基本概念和方法. 强调现实世界的决策. 应用关键的经济学概念，如市场需求, 市场供应, 市场均衡, 边际分析, 生产, 成本, 收入, 利润, 而市场结构构成了本课程的核心内容.

在当今复杂和高度监管的商业环境中，有效的领导需要的不仅仅是基本会计实践的工作知识. 管理人员必须充分掌握复杂的财务和管理会计概念，并能够在处理日常职责时轻松地应用它们. 管理人员还必须深谙错综复杂的公司治理和资产保护. 在本课程中，学生将对这些关键功能和问题有清晰的理解. 学生将学习财务会计的基本方面, 包括专业结构, 财务报表的相互关系, 以及多种形式的财务分析. 另外, 管理会计的功能方面将被涵盖, 包括规划, 决策, 以及绩效评估.

商业和心理学领域的简要历史和概述，以及与它们的整合相关的问题和机会的讨论. 主题包括大脑组织和支配, neuroethics, 神经语言学编程, multiminds, 思维导图和积极心理学在工作环境中的应用. 包括应用认知心理学和神经科学的最新发现来解决工作场所中的当代问题.

本课程侧重于系统论的应用, 社会心理学概念, 组织生命周期, 和生物学原理对企业运作的理解. 包括对基本业务原则的回顾, 多元智能, 组织的情报, 组织文化, 情商, 仿生学和组织DNA.

本课程将探讨心理对管理者和组织领导者的发展和行为的影响. 主题包括:追随者的影响，自然vs. 培养领导者, 个性与领导风格的关系, 行为决策偏差, 战术, 操作, 以及战略决策 , 群体思维, 以及情景规划.

本课程涵盖了基本的编程原理. 学生将学习计算机程序的基本元素，如数据类型, 作业, 条件分支, 循环, 功能, 递归, 基本数据结构, 程序调试, 和测试. 注意:本课程有监考.

本课程涵盖了至少具有一定编程背景的个人的基本编程原理. 主要主题是结构化编程, 解决问题, 算法设计, 自顶向下逐步细化, 软件生命周期. 主题包括测试, 数据类型, 运营商, 重复和选择控制结构, 功能, 数组, 和对象. 学生将用相关的编程语言设计、编码、测试、调试和记录程序. 注意:本课程有监考.

本课程介绍如何使用面向对象的方法构建软件. 学生在问题分析中学习和反思, 面向对象设计, 实现, 和测试. 支持软件构建的概念和原则, 学生将设计, code, 测验, 调试, 并使用Java编程语言记录程序. 基本数据类型, 控制结构, 方法, 类被用作可重用软件组件的构建块. 自动化单元测试, 编程风格, 除了面向对象的抽象技术外，还强调了工业实践, 封装, 和组成. 注意:本课程有监考.

本课程将提供该职能所需的知识和实践技能, 设计, 政府, 计算机网络的实现和Linux操作系统的基本管理. 课程的前半部分涵盖了计算机网络的基础知识, OSI组网模型, TCP/IP协议套件, 基本协议, 无线网络, 虚拟化, 云计算, 监控, 和故障排除. 第二部分介绍Linux操作系统的概念, 包括安装, 包, 文件, 过程, 磁盘 & 用户管理、日志记录和系统安全. 注意:本课程有监考.

本课程向学生介绍统计学与商业应用. 本课程包括描述统计和推论统计. Topics included are: measures of central tendency; measures of dispersion; graphical displays of data; linear regression; basic probability concepts; binomial and normal probability distributions; confidence intervals; and hypothesis 测验ing. 这些主题将涉及使用代数和微软Excel的基本知识. 注意:本课程有监考.