Phd phân tích và dữ liệu khoa học

Kennesaw State University

Mô tả chương trình

Đọc Mô tả chính thức

Phd phân tích và dữ liệu khoa học

Kennesaw State University

Thế giới-Real Application

Tuổi Dữ Liệu Lớn ở đây. Tiến bộ công nghệ trong thế kỷ qua đã tạo ra hàng nghìn tỷ điểm dữ liệu. Thách thức đối với các tổ chức là làm thế nào để biến tất cả những dữ liệu thành thông tin hữu ích. Những người có kỹ năng để quản lý các phân tích và cung cấp những hiểu biết ra quyết định đang có nhu cầu Great.

Của chúng tôi Ph.D. Chương trình là truyền thống và sáng tạo - áp dụng và lý thuyết, một tiến sĩ cho thế kỷ 21. ứng dụng thực thế giới, với các dữ liệu thực tế, ổ đĩa quá trình học của học sinh chúng ta. Hãy xem qua một số trong những phát hiện thú vị của chúng tôi đã phát hiện ra sinh viên khi áp dụng học tập của mình.

Big Data - Thay đổi lớn

Big Data đang thay đổi không chỉ cách chúng ta đưa ra quyết định, nhưng nó đang thay đổi cách chúng ta nghĩ về sức khỏe của chúng ta, vận chuyển của chúng tôi, tài chính của chúng tôi, thông tin liên lạc của chúng tôi ... gần như mọi chiều hướng của cuộc sống chúng ta. Dịch dữ liệu lớn thành thông tin có ý nghĩa là động cơ thúc đẩy khám phá trong Sinh học, Tài chính, Kỹ thuật, Marketing, Xã hội học, Hóa học và tất cả mọi thứ ở giữa. Các tiến sĩ trong Analytics và Khoa học liệu tại Đại học bang Kennesaw là một cạnh cắt liên ngành chương trình tiến sĩ mà cầu sự phân chia giữa các ứng dụng và lý thuyết, giữa học viện và ngành công nghiệp. Chương trình tích hợp các khái niệm từ khoa học máy tính, Toán học và Thống kê với các ứng dụng trong Kinh doanh, Y tế, Giao thông vận tải và chính sách công, chuẩn bị thế hệ tiếp theo của các nhà khoa học dữ liệu.

quá trình cải thiện

Sử dụng một sự kết hợp của Yelp đánh giá và dữ liệu Twitter, với các biến dự báo truyền thống, sinh viên KSU đã được cải thiện các quy trình dự báo bán hàng cho một số doanh nghiệp - cả lớn và nhỏ. Qua khai thác Yelp đánh giá, sinh viên có thể cung cấp cho các doanh nghiệp có những hiểu biết của người tiêu dùng bất ngờ - giúp họ để phục vụ tốt hơn khách hàng của họ.

Insights mới

Sử dụng dữ liệu liên quan đến sự tham gia của gia đình, chăm sóc sức khỏe thể chất, triển vọng về tinh thần và bệnh tật, phân tích điều này dẫn đến sự phát triển của một phân loại phân mới, cung cấp những hiểu biết cải tiến vào các nhu cầu thiết bị cụ thể của cá nhân khi có tuổi.

Chiến lược tốt hơn

Sử dụng phân tích này, những hiểu biết đã được phát triển liên quan đến cách bệnh tiến triển và lây lan khắp một dân số con người sau khi một thảm họa tự nhiên, dẫn đến chiến lược tốt hơn để phân phối tiêm phòng và các phong trào tối ưu của vật tư, vật liệu.

Phân tích mẫu

Sử dụng phân tích này, những hiểu biết đã được phát triển liên quan đến mô hình tội phạm dựa trên các dữ liệu thời tiết. Kết quả là, dự báo thời tiết có thể được sử dụng để góp phần xác định các chiến lược thực thi pháp luật tối ưu.

tìm mối quan hệ

Sử dụng dữ liệu thu thập được từ Bộ Giao thông Vận tải Cục Giao thông Vận tải thống kê, sinh viên KSU đã có thể xác định các yếu tố gây ra sự chậm trễ nhất trong du lịch hàng không và sử dụng thông tin này để giảm thiểu thời gian đi lại khi bay trong lãnh thổ Hoa Kỳ trong ba năm qua. Dữ liệu cũng được thu thập từ Cơ quan Thông tin Năng lượng Mỹ cho thấy mối quan hệ có thể có giữa nhiên liệu hàng không và tiêu thụ năng lượng và sự chậm trễ máy bay và hủy bỏ. Thông tin này có thể được sử dụng bởi các hãng hàng không để giúp trong việc đưa ra quyết định khi thời tiết và tình tiết giảm nhẹ khác làm cho chuyển hướng và hủy các chuyến bay cần thiết.

Làm một sự tác động

Phân tích này dẫn đến việc xác định các thực hành tốt nhất để thu hút, giữ chân và cung cấp hỗ trợ cho các chuyên gia giáo dục STEM qua các môn phụ cá nhân Hóa học, Sinh học, Toán học và Vật lý tại trường K-12. Các tác động bao gồm gia tăng sự tham gia của học sinh và ý định học sinh ghi danh trong các môn sau khi tốt nghiệp. Trong năm 2015, Quỹ Khoa học Quốc gia công nhận nghiên cứu này với một giải thưởng được tài trợ để tiếp tục phát triển những hiểu biết giáo dục STEM và thực hành tốt nhất.

Phân tích đổi mới

Thay vì phân tích dữ liệu có cấu trúc từ cột gọn gàng và dãy số bố trí trên bảng tính, thuật toán tìm kiếm mới này cho phép các nhà nghiên cứu sử dụng dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như những gì hiện có trong email, tweet hoặc văn bản, ví dụ. Họ cũng có thể thực hiện phân tích trên video và các tập tin âm thanh.

Chương trình giảng dạy

Cấu trúc chung của KSU Ph.D. Chương trình sẽ bao gồm ba giai đoạn:

  • Giai đoạn 1: Yêu cầu Pre-Chương trình
  • Giai đoạn 2: Các môn học
  • Giai đoạn 3: Dự án Engagement và nghiên cứu / luận án

sinh viên theo đuổi bằng tiến sĩ Khoa học Analytics và dữ liệu sẽ được yêu cầu để có 48 giờ học, 6 giờ các môn tự chọn trải qua bốn năm, nghiên cứu luận án (12 giờ tối thiểu) và thực tập (12 giờ tối thiểu). Trong tổng số, mức độ này là một giờ tối thiểu 78 tín chỉ của khóa học, thực tập và làm luận văn.

Trường này cung cấp các chương trình về:
  • Anh
Thời gian và Giá
Khóa học này là ở trường
Start Date
Ngày bắt đầu
Tháng 9 2019
Duration
Thời hạn
4 năm
Toàn thời gian
Price
Giá
290 USD
Information
Deadline
Tháng 2 1, 2019
Locations
Hoa Kỳ - Kennesaw, Georgia
Ngày bắt đầu : Tháng 9 2019
Hạn cuối hồ sơ Tháng 2 1, 2019
Ngày kết thúc Tháng 8 31, 2023
Dates
Tháng 9 2019
Hoa Kỳ - Kennesaw, Georgia
Hạn cuối hồ sơ Tháng 2 1, 2019
Ngày kết thúc Tháng 8 31, 2023