B.S. 分析-应用数据科学的焦点
120
学分
75%
最高转学分
类类型
100%的在线
下次开始日期
2024年9月30日
每学分成本

应用分析解决现实世界的问题与数据科学学位

如果你是一个问题解决者,对技术有亲和力, 编程和科学方法, mg不朽情缘试玩的B.S. 以应用数据科学为重点的分析学可能很适合你. 100%的在线课程强调动手技术技能,课程是针对现实世界的挑战量身定制的. 你将学会发展, 通过与行业需求和当前技术趋势相一致的应用课程管理和优化数据系统.

程序的可用性

在现场

受欢迎的技能

熟练掌握SQL, Python, R和Tableau.

100%在线课程

参加适合你繁忙生活的课程.

现实世界的实践者

向有经验的分析专家学习.

 

B.S. 分析-应用数据科学焦点概述

获得广泛的基础知识,包括行业标准工具

十个主要的领域课程,这是所有三个B共有的.S. 业务分析重点领域, 帮助你建立广泛的基础知识,包括:统计学, 分析数学, 道德, 沟通, 数据库, 编程, 网络安全, 分析建模, 数据可视化和机器学习. 动手作业提供了获得SQL技能的机会, Python, R和Tableau, 以及其他工具. 

不管你选择哪个重点领域, 作为这个项目的学生, 你将学习运用分析方法和工具来解决问题, 使用业务领域知识和数据进行决策, 向广大听众阐述和展示自己的见解, 分析各种情况下潜在的偏见和伦理影响, 并在管理中实施最佳实践,以优化性能或保护敏感数据. 

在应用数据科学的七个重点领域课程中补充主要领域课程,并定制您的B.S. 根据你的职业兴趣选择分析学. 你会提高你的技术技能, 增加你的数据系统经验,完善你的沟通和项目管理技能,为各种职业道路做准备. 

培养编程、数据管理和云计算方面的技术技能 

这要归功于该项目对动手技术技能的关注, 您将准备好处理现实世界的数据问题. 你对机器学习的熟练程度, SQL, 数据仓库, 云计算和数据库管理将有助于提高您在技术驱动的行业中的市场竞争力. 在你的学习过程中, 您将面临的挑战是创建可扩展的解决方案来处理大型数据集,以便使它们对各个行业都有价值. 

除了技术技能, 你也会提高你的沟通和项目管理技能, 在任何需要领导计划或团队的角色中,哪些是必不可少的. 

获得数据系统的实践经验

侧重于数据系统的实际方面,如数据工程技术和信息系统架构. 你将熟悉操作系统, 外围技术和用户界面,并探索架构组件之间的互操作性, 以及每个元素的当前技术和趋势. 课程提供管理和优化数据系统的实践经验. 

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未来开始日期

个别课程的开始日期可能会有所不同,并可能发生变化. 请 索取免费资料 & 咨询招生顾问,了解最新的课程开始日期.

2024年秋季
9月
30
推荐注册机构:
9月20日
2024年秋季
11月
11
推荐注册机构:
11月1日
2025年春季
1月
6
推荐注册机构:
12月27日
2025年春季
2月
17
推荐注册机构:
2月7日
2025年春季
3月
31
推荐注册机构:
3月21日
2025年夏天
可以
19
推荐注册机构:
5月9日
2025年夏天
6月
30
推荐注册机构:
6月20日
2025年秋季
8月
18
推荐注册机构:
8月8日
2025年秋季
9月
29
推荐注册机构:
9月19日
2025年秋季
11月
10
推荐注册机构:
10月31日
2026年春季
1月
5
推荐注册机构:
12月26日
2026年春季
2月
16
推荐注册机构:
2月6
2026年春季
3月
30
推荐注册机构:
3月20日
2026年夏天
可以
18
推荐注册机构:
5月8日
2026年夏天
6月
29
推荐注册机构:
6月19日

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B.S. 分析-应用数据科学重点课程 & 课程

120学时
基础通识教育
英语作文
120年英格 -大学写作(4)

在本课程中, 学生获得必要的写作能力,以完成分析和论证论文支持的二次研究. 各种各样的作业, 从个人反思开始, 相互建立, 当学生发展想法回应, 批判, 并综合其他人的立场. 学生系统化和组织知识的方式将有助于他们的所有课程. 本课程也强调批判性阅读的要素, 有效的写作风格, 适当的语法和机制, 语言清晰, 以及逻辑性和凝聚力的发展. 最后提交一份扩展的、有文件记录的研究论文.

数学
数学160 -大学代数(4)

本课程旨在为学生准备应用微积分和离散数学,并为其他课程中使用的分析推理提供所需的数学背景. 主题包括函数和它们的图形, including exponential and logarithmic functions; complex numbers; systems of equations and inequalities; matrices; basic principles of counting and probability; and other selected topics. 注意:本课程有监考考试。.

以数学150基础代数为先决条件,最低成绩为“C”。. 这门课可以算作大学选修课.

社会与行为科学

以下课程6个学分:
选择人类学, 经济学, 地理位置, 历史, 政治科学, 心理学, 和社会学. 必须选择至少两个不同的学科来满足要求吗.

科学

以下课程6个学分:
理科的两门课程. 一门课程必须有实验部分.

艺术 & 人文学科
人和211 -批判伦理学导论(2)

批判伦理学使用批判性思维来绕过个人信仰和灌输的限制,从而得出应该做什么以及为什么要改善人类状况. 相应的, 本课程的目标是帮助学生提高他/她的道德分析和评价技能,以帮助学生做必须做的事情, 在该做的时候, 运用批判性思维.

从以下课程中获得4个学分:
从艺术中选择, 英国文学, 美术, 人文学科, 音乐, 哲学, 宗教或戏剧学科.

额外通识教育
PF 121 -基本学习策略(二)

本课程为学生在学术上和他们选择的职业中成为成功的终身学习者做好准备. mg不朽情缘试玩课程要求高水平的自主学习,并注重在工作场所和课堂上所需的技能,这些技能很容易在两种环境之间转换. 课程内容包括时间管理策略, 目标设定, 阅读理解, 提高沟通技巧, 包括利用电子工具参与虚拟环境.

OR PF 321 -学习策略(2)

本课程为学生在学术上和他们选择的职业中成为成功的终身学习者做好准备. mg不朽情缘试玩课程要求高水平的自主学习,并注重在工作场所和课堂上所需的技能,这些技能很容易在两种环境之间转换. 本课程包括提高沟通技巧的策略, 包括利用电子工具参与虚拟环境. 课程中的作业和活动是为了模拟工作场所的团队合作而设计的.

通讯150 -人际沟通(4)

通过运用批判性和创造性思维, 本课程的学生将培养一套沟通技巧,以增强他们的个人和职业关系和努力. 本课程将侧重于技能发展的关键领域,如自我, 感知, 听, 语言信息, 对话, 的关系, 冲突管理, 说服, 以及演讲技巧.

OR SPCH 100 -言语交流(4)

本公开演讲基础课程旨在提高学生批判性思考和口头沟通的能力. 理论和实践提供在各种口语情况. 每个学生都被要求在听众面前发言, 但是课堂作业也包括阅读, 收集和组织信息, 写作, 和听力.

220年英格 研究写作:探索职业认同(4)

这是一门中级课程,侧重于研究论文的写作. 本课程的学生通过研究和练习与他们自己的学习和工作领域相关的写作惯例,为成为专业话语社区的积极参与者做好准备. 通过提醒大家注意学科写作的惯例, 该课程还为学生准备高年级大学写作和高级学术话语的特殊惯例. 课程活动包括三篇扩展研究论文, 跨学科交流的半正式写作, 和阅读培养批判性参与学科对话.

PF 106 -电子表格简介(1)

本课程侧重于使用电子表格来解决业务问题.

数学215 -统计概念(4)

本课程向您介绍统计学及其在各个领域的应用. 这门课程涵盖了描述性统计和推断性统计. 包括的主题有:抽样技术, 数据类型, experiments; measures of central tendency, 离散度测量, 数据的图形显示, 基本概率概念, 二项和正态概率分布, sampling distributions and Central Limit Theorem; confidence intervals, 均值的假设检验, 或者是一个或两个群体的比例, 线性回归.

BUSA 200 -数据库基础(2)

这门入门课程的重点是将信息技术应用于使用数据库的商业策略. 学生将获得当前数据库技术的工作知识, 包括关系数据库概念, 数据库设计, 数据提取, 在使用数据库应用程序时使用数据仓库.

所需主要地区
BUSA 250 -商业SQL (2)

本课程介绍使用结构化查询语言(SQL)进行数据分析。. 学生将学习如何将SQL应用于数据探索分析和商业问题解决.

101年薪酬 -用电脑解决问题(二)

今天,许多组织利用计算机和信息系统来存储数据, 组织, 分析, 并总结数据来解决问题. 因此,计算机是一种工具,可以使学生在许多不同的领域受益. 用计算机解决问题的核心是使用算法研究结构化思维. 本课程是为没有编程经验的学生设计的,并教授算法的构建模块, 包括变量, 表达式, 选择和重复结构, 功能和参数, 数组处理.

300年数据 -分析学入门(4)

本课程介绍商业和数据分析的基础知识. 学生将学习商业问题框架, 数据争吵, 描述性和推断性统计, 数据可视化, 以及分析中的数据叙述.

310年数据 -数据可视化(4)

本课程介绍使用业界领先的可视化工具的数据可视化基础知识,并侧重于基于项目的学习. 学生将学习如何开发仪表板,并根据数据有效地发现洞察力.

BUSA 350 -分析建模原理(4)

本课程介绍分析建模的原理. 学生将学习探索性数据分析, 回归, 分类, 聚类, 模型的解释, 模型评估.

400年数据 -机器学习原理(4)

学生将学习主要机器学习算法背后的基本概念, 创建典型机器学习模型的基本步骤, 不同算法的优缺点, 使用不同的性能指标对模型进行评估. 最终, 学生将能够使用Python语言通过机器学习算法构建预测模型. 在实际机器学习练习中的常见问题及其解决方案也将被讨论.

450年数据 -分析学高级主题(4)

本课程涵盖高级分析主题, 包括使用流行平台的大数据分析, 模型解释策略, 模拟, 优化, 以及分析报告和演示方法. 还包括对模型评估的伦理考虑的讨论.

495年数据 - 分析 Capstone (4)

这个顶点课程的目的是评估学生综合和整合他们在整个课程中发展起来的知识和技能的能力. 本课程通过一个包括问题框架在内的综合项目,为学生提供展示分析学关键领域能力的机会, 数据准备, 数据可视化, 数据分析, 模型开发, 模型的解释, 以及报告展示

数学254 -数据分析数学(4)

本课程介绍微积分和线性代数的基本概念,为数学建模提供基础. 它还涵盖了一些超出入门级别的统计主题,包括几个离散概率分布, 以及微积分镜头下的连续概率分布. The focus is not on proof nor on excessive hand computations; instead, 它是关于运用数学并将其与现实世界的情况联系起来. 在编程工具的帮助下,通过可视化和数值计算使概念具体化.

CYSC 250 -专业网络安全(4)

本课程是一门面向非技术专业学生的广泛性网络安全课程. 它的目标是装备一个单身汉?本科学历,没有网络安全知识, 除了报纸上的报道, 具备必要的网络安全知识. 本课程介绍网络安全的组织、人员和技术方面. 更具体地说, 它涵盖了(1)治理, 标准, 以及组织领域的风险管理主题, (2)安全意识, 隐私, 人类领域的道德和网络威胁, (3)网络空间, 关键的部门, 以及技术领域的新兴话题.

关注领域

应用数据科学:

204年薪酬 -计算机网络原理(二)

本课程是对该功能的介绍, 设计, 政府, 以及计算机网络的实现. 主题包括网络基础设施, 体系结构, 协议, 应用程序, 以及OSI网络模型. 注意:本课程有监考考试。.

250年数据 -分析程式设计(4)

本课程介绍基本的通用编程概念和?给分析学学生的技巧. mg不朽情缘游戏网址的目标是让学生掌握?具备分析和解决问题的必要编程技能. 主题包括?布尔值,数字,循环,函数,调试,?Python的细节?(如NumPy,?熊猫,?Jupyter?笔记本),R的细节?(如列表,?数据框架,因子,应用,?RMarkdown),?的过程?数据检索,清理,?集成、转换和丰富以支持分析.

430年数据 —数据工程?技术(4)

这?课程涵盖了基本的方法和方法?广泛使用的技术?in?工程数据. 主题包括应用程序编程接口(API),?web抓取,提取转换负载(ETL),以及大规模使用的分析?PySpark.?

云200 -云基础(2)

本课程探讨云计算的概念, 包括财务影响和商业价值, 金融需求, 部署, 风险, 和安全. 动手练习帮助学生获得云计算环境的经验, 确定给定部署场景的技术和安全需求, 实现建议的云部署场景, 解决现有云计算场景的技术问题.

管理信息系统310 -信息系统架构 & 技术(4)

本课程提供一般系统理论的概念概览,然后是分布式信息系统架构结构的概念和技术概览, 操作系统, 网络操作系统, 外围技术和用户界面. 将探讨这些架构组件之间的互操作性,并对每个架构元素的当前技术和趋势进行回顾. 本课程将不再强调, 虽然不能忽略, 大型机体系结构支持更适用于客户机/服务器计算的信息体系结构. 将充分探讨客户机/服务器计算的各种交互类别以及这种系统的好处和影响.

伊特430 -资讯科技项目管理(四)

本课程介绍信息技术项目管理的概念和启动技术, 规划, 执行, 监控, 控制资源以完成特定的项目目标. 讨论了项目管理的技术和行为两个方面. 而重点是信息技术项目, 这些原则遵循了从项目管理协会获得的九个项目管理知识领域?项目管理知识体系?指南,第三版?并且,因此,适用于任何项目的管理. 主题将包括集成, 范围, time, 成本, 质量, 人力资源, 通信, 风险, 采购管理. 强调项目管理软件的使用.

415年数据 -数据仓库架构(4)

成功完成本课程后, 学生将能够设计和实现数据收集流程和数据仓库架构,以支持适用于解决典型操作的数据挖掘和业务分析建模, 组织遇到的供应和需求问题. 学习将由相关文本支持, 讲座, 研究论文, 协作会议和项目, 无论是个人的还是团队的.

OR

业务分析:

ACCT 202 -非专业财务/管理会计(4)

本课程是财务与管理会计的入门课程. 它是为非会计专业的学生设计的. 财务会计强调通用财务报表如何向管理层以外的用户传达有关企业业绩和地位的信息. 它强调会计如何处理和呈现信息. 本课程还考察了财务报表的主要元素. 本课程的管理会计部分研究内部报告和决策. 本课程帮助那些希望以清晰的方式学习“数字意味着什么”的人, 简洁和概念性的方式,而不是专注于会计过程的机械方面.

BSAD 220 -商业法(四)

对商业中遇到的日常法律问题的研究,重点是法律程序领域, 合同, 机构, 就业法, 商业组织和侵权行为, 与这些和其他领域有关的案件.

经济210 -微观经济学概论(4)

经济理论导论,涉及企业和个人的决策如何受到经济力量的影响. 重点放在需求、供给、市场均衡分析和基本市场结构模型. 讨论了看不见的手作为经济决策的驱动力以及市场外部性. 本课程侧重于提供一种平衡的方法来研究经济主体的行为及其全球影响和结果.

301年国际泳联 -金融原理(4)

本课程旨在概述金融领域,并为更高级的金融课程提供基础. 主题包括商业和金融信息的来源, 财务报表分析, 金钱的时间价值, 风险的性质和度量, 金融机构, 投资及公司财务.

管理312 -管理学原理(四)

本课程探讨管理的基本概念和过程. 学生将探索规划的功能角色和过程, 领先的, 组织, 控制包括管理者角色. 培养学生在当今竞争激烈的环境中所需要的与管理职能相关的技能.

MKTG 300 -市场推广(4)

理论、策略和方法是营销知情实践的基础. 学生调查市场营销对组织或事业的重要性, 营销不同阶段的相互关系, 商品和服务的市场营销, 分析和识别市场, 定价策略和数字营销策略.

OR

医疗分析:

HCM 210 -医疗保健基础(2)

本课程将提供有关健康的基本信息, 医疗保健, 还有医疗保健系统. 学生将熟悉各种类型的医疗保健组织, 利益相关者, 以及医疗保健问题,以塑造他们对医疗保健服务系统不同组成部分的理解. 通过对健康信息的探索, 学生将讨论和分析医疗保健专业在医疗保健中的作用.

他150 -医学术语(二)

本课程将介绍医学术语的命名和使用基础. 重点将放在前缀的基本原理上, 道根, 后缀连接来建立一个广泛的医学词汇.

他200 -健康资讯管理概论(2)

向学生介绍健康信息管理(HIM)专业人员在各种医疗保健环境中的作用. mg不朽情缘游戏网址将讨论HIM专业人员的教育和资格要求,以及对美国高等教育的概述.S. 医疗保健提供系统,以及各种报告和认证要求.

他320 -健康数据(4)

本课程向学生介绍各种类型, 定义, 的关系, 使用, 以及对来自医疗保健功能和流程的数据的解释. 学生将探索通常用于病人护理的信息标准和健康数据的表示, 报告, 报销, 质量改进项目.

他350 -健康资讯学(4)

本课程将涵盖健康信息学的历史, 信息基础设施的设计和挑战, 以及当前的问题. 主题将包括HIPAA和其他立法, 电子健康档案的应用, 以及卫生信息系统的其他临床和行政应用.

他470 -健康资讯系统(4)

本课程从管理企业内部存在的信息系统的角度考察医疗保健组织. 确定临床和医疗保健交付过程以及它们如何与信息系统相关是一个主要焦点. 本课程的目的是确定当今医疗信息系统管理面临的关键问题, 检查它们的原因, 并为这些问题制定合理的解决方案. 具体的联邦法规, 供应商的解决方案, 财务影响,因为他们涉及到医疗保健信息系统也进行了检查.

他485 -健康资讯系统的应用(2)

本课程将要求学生应用健康信息管理软件, 工具, 以及真实医疗状况和问题的技术. 重点将放在电子健康记录的应用上, 常用的数据工具和报告, 并对决策进行适当的分析.

HCM 442 -医疗保健管理的法律问题(4)

理解文化能力, 道德, 政策, 在不断发展的医疗保健系统中,法律对医疗保健专业人员是必要的. 本课程将为学生提供实用的知识和应用伦理的方法, 法律, 以及降低风险的文化决策框架. 主题将包括法规遵从性, 病人的同意, 私隐及保密, 文化能力.

大学选修课

下列课程17学分:
大学开设的本科课程(发展教育课程除外).

额外的需求

所有学生必须通过大学写作(eng120), 基础学习策略(PF 121)或学习策略(PF 321)在参加任何200级或以上的课程之前. 在mg不朽情缘试玩注册的30小时或更少的转学学分的学生需要通过PF 121基本学习策略来代替PF 321学习策略. 人际沟通(通讯150)或言语沟通(SPCH 100)必须在注册任何300级或以上的课程之前完成. 学生还必须满足大学代数能力要求.

学术未成年人

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了解更多

B.S. 分析-应用数据科学重点项目细节

职业机会

数据科学家

数据科学家将大量数据提炼成可用于战略决策的可用格式.

数据工程师

数据工程师构建和维护数据和数据管道,以使组织的信息可用和可访问.

机器学习工程师

机器学习工程师与数据科学团队合作设计, 开发和维护机器学习系统.

B.S. 分析知识 & 一套技能

通过以下课程,你可以获得雇主所需要的技能:

B.S. 分析-应用数据科学焦点常见问题