Clarkson的Data Analytics全稱(chēng)是Clarkson University的Master of Science in Data Analytics,即克拉克森大學(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士,下面將詳細(xì)介紹Clarkson的Data Analytics的項(xiàng)目特點(diǎn)/院系介紹、Clarkson的Data Analytics的研究領(lǐng)域、Clarkson的Data Analytics的研究生申請(qǐng)要求。
克拉克森大學(xué)
克拉克森大學(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士項(xiàng)目旨在通過(guò)教授學(xué)生專(zhuān)業(yè)技能,幫助學(xué)生在高速發(fā)展的行業(yè)中成為有影響力的專(zhuān)業(yè)人才??死松髮W(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士項(xiàng)目的畢業(yè)生將能夠在不同的組織環(huán)境中辨別、習(xí)得、管理、展示、分析與闡釋大量的數(shù)據(jù)。同時(shí),克拉克森大學(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士項(xiàng)目的學(xué)生還可以掌握將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為小數(shù)據(jù),改善運(yùn)行效率的技能,并理解將消費(fèi)者轉(zhuǎn)變?yōu)榭蛻?hù)的驅(qū)動(dòng)因素。克拉克森大學(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士項(xiàng)目的師生互動(dòng)十分密切,核心課程能夠確保學(xué)生從行業(yè)專(zhuān)家那里學(xué)習(xí)到關(guān)鍵技能。此外,克拉克森大學(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士項(xiàng)目還基于不同的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域開(kāi)設(shè)了一系列選修課,有助于在學(xué)生修讀課程的同時(shí),提高其專(zhuān)業(yè)水平與技能??死松髮W(xué)數(shù)據(jù)分析理學(xué)碩士項(xiàng)目通常分為三個(gè)學(xué)期,共包含33個(gè)學(xué)分,由五門(mén)3學(xué)分的核心研究生課程、四門(mén)3學(xué)分的研究生選修課程與一門(mén)6學(xué)分的畢業(yè)設(shè)計(jì)組成。
1、Database Modeling, Design and Implementation
2、Optimization Methods for Analytics
3、Probability and Statistics for Analytics
4、Information Visualization
5、Data Mining
6、Tabular Data Analytics
7、Modeling for Insight
8、Geospatial Systems
9、Computational/Machine Learning
10、Artificial Intelligence
11、Human Computer Interaction
12、Econometrics
13、Digital Signal Processing
14、Design of Experiments and Analysis of Data
15、Pattern Recognition
1、數(shù)據(jù)庫(kù)建模、設(shè)計(jì)與實(shí)施
2、分析學(xué)最優(yōu)化方法
3、分析學(xué)概率與統(tǒng)計(jì)
4、信息可視化
5、數(shù)據(jù)挖掘
6、表格數(shù)據(jù)分析
7、建模洞察力
8、地理空間系統(tǒng)
9、計(jì)算機(jī)/機(jī)器學(xué)習(xí)
10、人工智能
11、人機(jī)交互
12、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)
13、數(shù)字信號(hào)處理
14、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析
15、模式識(shí)別