Решение реальных задач Эпоха больших данных уже наступила. Научно-технические достижения последнего столетия привели к возникновению огромного количества данных. Организации стремятся понять, каким образом превратить все эти данные в полезную информацию. Существует ОГРОМНЫЙ спрос на специалистов, умеющих управлять данными, анализировать их и вычленять из них информацию, важную для принятия решений. Наша программа аспирантуры сочетает в себе традиции и инновации и включает в себя прикладные и теоретические дисциплины, благодаря чему является идеальным примером современной программы аспирантуры. Обучение студентов осуществляется с использованием реальных данных и инструментов для решения реальных задач. Узнайте, какие удивительные открытия смогли сделать наши студенты, применив на практике знания, полученные во время обучения. Большие данные — большие перемены Большие данные меняют не только то, как мы принимаем решения, но и наш поход к вопросам здоровья, транспорта, финансов, общения и почти всех остальных аспектов жизни. Трансформация больших данных в содержательную информацию стимулирует научные открытия в области биологии, финансов, инженерии, маркетинга, социологии, химии и всех смежных наук. Программа аспирантуры по направлению «Теория анализа и обработки данных» Государственного университета Кеннесо представляет собой передовую междисциплинарную программу, в которой объединены практика и теория, научные и производственные аспекты. В рамках данной программы концепции, заимствованные из информатики, математики и статистики, сочетаются с практическими методами, принятыми в сфере бизнеса, здравоохранения, транспорта и общественной политики, что позволяет подготовить специалистов по обработке данных нового поколения. Усовершенствование процессов С помощью обзоров с веб-сайта Yelp и данных Twitter в сочетании с традиционными прогнозными переменными студенты университета Кеннесо усовершенствовали процессы прогнозирования сбыта нескольких компаний — как больших, так и маленьких. Путем анализа обзоров Yelp студенты предоставили этим компаниям ранее неизвестные им сведения о потребителях, благодаря чему они смогли повысить качество обслуживания своих потребителей. Новая аналитическая картина В рамках этого анализа были использованы данные, связанные с семейными делами, физическим состоянием, мироощущением и заболеваниями, что привело к развитию новой системы сегментов, благодаря чему удалось достичь более глубинного понимания потребностей людей в специальных устройствах, возникающих на разных возрастных этапах. Улучшенные стратегии Посредством этого анализа были собраны сведения, связанные с тем, как заболевания развиваются и распространяются среди населения после стихийного бедствия. Эти сведения позволили усовершенствовать стратегии распределения вакцин и добиться оптимального распространения оборудования и материалов. Анализ паттерна С помощью этого анализа на основе метеорологических данных были собраны сведения, связанные с характерными чертами преступлений. Благодаря этому теперь прогнозы погоды могут использоваться в качестве источника данных для разработки оптимальных стратегий работы правоохранительных органов и правоохранительных мер. Определение взаимосвязей и закономерностей С помощью данных, полученных от Бюро транспортной статистики Министерства транспорта США, студенты университета Кеннесо смогли определить факторы, вызывающие большинство задержек при авиаперелетах, и благодаря этой информации в течение последних трех лет им удалось свести к минимуму время в пути при перелетах по США. Помимо этого, были получены данные от Энергетической информационной администрации США. Задача заключалась в том, чтобы обнаружить возможную связь между топливом, используемым компанией, и энергопотреблением и случаями задержки и отмены рейсов. Теперь авиакомпании могут руководствоваться этой информацией при принятии решений, когда в связи с погодными условиями и другими обстоятельствами изменение маршрутов рейсов и их отмена неизбежны. Оказание влияния Благодаря этому анализу удалось определить лучшие методы привлечения и удержания специалистов-преподавателей в области точных наук и естественно-научных дисциплин (STEM) в отдельных подотраслях химии, биологии, математики и физики в школах K-12 и оказания им поддержки. Среди результатов можно отметить повышение вовлеченности учащихся и их желание заниматься этими дисциплинами после выпуска. В 2015 году Национальный научный фонд присудил авторам этого исследования денежный приз, чтобы предоставить им возможность продолжить поиск ценной информации о STEM-образовании и его лучших методах. Инновационный подход к анализу Ранее исследователи анализировали структурированные данные, представленные в виде цифр, точно распределенных по столбцам и строкам электронных таблиц. Благодаря новому алгоритму поиска они могут использовать неструктурированные данные, например данные, содержащиеся в электронных письмах, записях в Twitter или сообщениях. Помимо этого, они могут осуществлять анализ видео- и аудиофайлов. Программа обучения Как правило, программа аспирантуры университета Кеннесо состоит из трех этапов:

Этап 1 — требования для зачисления на программу Этап 2 — обучение на программе аспирантуры Этап 3 — участие в проекте, подготовка исследования или диссертации

Студентам, желающим получить степень кандидата наук (Ph.D.) по специальности «Теория анализа и обработки данных», требуется набрать 48 зачетных пунктов за курсы и шесть зачетных пунктов за дополнительные курсы в течение четырех лет, а также провести диссертационное исследование (не менее 12 зачетных пунктов) и принять участие в стажировке (не менее 12 зачетных пунктов). В общей сложности для получения ученой степени необходимо набрать как минимум 78 зачетных пунктов за курсы, стажировку и диссертацию.

Программа преподается на:
английский

Просмотреть 2 других курсов в Kennesaw State University »

Последнее обновление: May 11, 2018
Форма обучения: Campus based
Дата начала
Сент. 2019
Duration
4 Года
Полное имя
Цена
290 USD
По местоположению
По дате
Дата начала
Сент. 2019
Дата окончания
Авг. 31, 2023
Сроки подачи документов

Сент. 2019

Location
Сроки подачи документов
Дата окончания
Авг. 31, 2023
Прочее