数据分析工程,女士
Sagar Kamarthi
教授和项目负责人
232年福赛斯
617.373.3070
s.kamarthi@northeastern.edu
概述
机械和工业工程系(米氏)提供科学的数据分析工程的主人为了满足当前和预计的劳动力培训需求分析。这个学位课程提供学生一个机会来培训行业工作或获得严格的分析能力和研究经验准备博士项目健康、安全、东北大学和可持续性。raybet雷竞技雷竞技app最新版虽然这个程序的核心课程是工程学院提供的选修课可以选择来自不同学科分布在各种大学东北大学。数据分析工程学位女士是毕业设计使学生解决日益增长的需要专业人士培训先进的数据分析,可以将大型数据流转换为可理解的和可操作的信息决策的目的。需要分析的关键领域专业人士包括医疗、智能制造、供应链和物流、国家安全、国防、银行、金融、市场营销、和人力资源。
主数据分析的科学工程的目的是帮助学生获得知识和技能:
- 发现机会来改善系统、流程和企业通过数据分析
- 应用优化、统计和机器学习的方法来解决复杂的问题,涉及来自多个数据源的数据
- 收集和存储来自各种数据源的数据,包括物联网(物联网),一个集成的网络设备和传感器,客户接触点、流程,社会媒体,和人
- 与技术团队合作,设计和建造大型和复杂的SQL数据库
- 使用工具和方法进行数据挖掘,大数据的算法,用于生成报告的数据可视化分析和决策
- 创建集成视图的一个企业从多个来源收集的数据
- 理解和解释的结果数据分析决策者
- 设计和开发项目的分析
这个学位课程旨在培养学生全面的任务列表包括收集、存储、处理和分析数据;报告统计数据和模式;得出结论和见解;并给出了可操作的建议。
一般程度的要求
才有资格进入的任何学位女士,一个上线的学生必须持有学士学位,工程,科学,数学,或一个等价的字段。所有硕士学位项目的学生必须完成至少32批准课程的学期工作时间(不包括任何预备课程),最低平均分(GPA)为3.000。学生可以完成硕士学位的追求任何一个三个追踪:课程选择,项目的选择,论文选择。特定学位要求每个项目要求下可以找到这些痕迹的选项卡。学生可以追求任何程序在一个全职或兼职;然而,某些限制可能适用。
具体的需求程度
女士在数据分析工程核心课程为学生提供在运筹学基础,统计,数据和知识工程和可视化。学生可以从广泛的领域选择选修课包括商业、工程、医疗、制造、城市社区/城市。这些课程旨在为学生提供一个强大的理解概率论与数理统计、最优化方法、数据挖掘、数据库设计和可视化。选修课为学生提供描述性的知识和理解,规定性,诊断、预测分析和应用到一个特定的兴趣领域如商业、医疗、制造、城市社区/城市。另外,学生可以选择他们的选修课,这样他们就可以准备博士项目通过先进的数学课程,统计、机器学习和模式识别。
学术和研究顾问
建议所有nonthesis学生的学业导师指定各自的浓度或程序。学生愿意追求论文的选择必须首先找到一个研究顾问在其第一年的学习。研究顾问将指导学生的论文工作,论文读者(s)的自由裁量权可以转让其研究顾问。研究顾问必须全职或共同任命教师米氏部门或附属成员;否则,必须提出申请,批准的米氏研究生事务委员会。如果米氏部门以外的研究顾问,教员的50%或更多的任命必须选为co-advisor米氏部门。论文选择学生的学术顾问建议集中在他们选择他们的研究顾问(s)。
的学习计划和课程选择
建议所有新学生参加课程的米氏部门和研究生院工程熟悉部门的课程需求和研究活动以及一般的政策,程序,和期望。
为了得到正确的指导与他们的课程需求,所有女士强烈鼓励学生完成并提交一个完全签署之前的学习计划(PS)部门参加学期课程。这种形式不仅可以帮助学生管理自己的工作,但它也可以帮助部门要求课程的计划。PS形式可以在任何时候修改作为他们学位学生的进步。
每个学生的学术顾问登记前必须批准所有的课程。学生可能只使用课程批准他们的学术顾问向32-semester-hour最低要求。然而,学生可以请求米氏事务委员会代替毕业研究生选修课的批准以外的课程列表。
学生追求学习或研究教员的指导下可以选择通过项目选项硕士项目(即7945年)。一个项目必须请求米氏女士毕业事务委员会,通过教员(教师硕士项目)和学生的学术顾问。请愿书必须写明原因项目课程;目标的简要描述;以及预期成果、交付和分级方案。
学生追求课程的选择可以请求米氏毕业事务委员会代替4-semester-hour独立研究(即7978年)。一个独立的研究必须批准的学术顾问。请愿书必须明确国家教师;学习这门课程的原因;目标的简要描述;以及预期成果、交付和分级方案。的学生(即其他选项。论文或项目)不合格的独立研究。以论文或项目选择时,不能进行独立研究课程。
选择学生女士(课程,项目或论文)
学生接受到任何米氏女士项目部门的三个选项:可以选择一个课程,项目或论文。请参见项目要求选项卡顶部菜单的页面获取更多信息。女士的学生想要追求项目或论文必须找到选项,在第一年的研究中,教员或研究顾问愿意直接和监督双方同意研究项目或论文女士。此外,大学学生获得财政支持的形式研究、教学、或学费助教奖学金必须完成学期8小时的论文。强烈鼓励学生完成他们的学期8小时的论文(我7990或7990 IE)连续两个学期。
学生完成论文的选择必须展示他们的论文之前,由国务院批准。论文报告女士应当公开广告至少提前一个星期,所有的教员和学生可能出席和参与。如果认为适当的研究顾问,其他教师可能被邀请作为论文的读者提供技术意见和判断论文的质量和表示。
程序/浓度的变化
米氏部门的学生参加任何程序或浓度可能会改变他们目前的程序或浓度不早于第二学期全日制研究的开始。为了使程序或浓度变更请求被认为是由米氏研究生事务委员会,学生必须在良好的学术地位和已经完成了学期至少8小时的必修课程在他们的寻求项目东北工作。
毕业证书的选项
学生参加研究生学位项目工程学院有机会追求工程除了毕业证书或学位女士结合。有关更多信息,请参阅研究生证书课程。请注意,学生追求科学的掌握数据分析工程不合格的毕业证书的数据挖掘。
戈登工程研究所的领导
硕士学位数据分析工程与毕业证书在工程的领导
学生可以完成数据分析工程理学硕士除了工程领导获得毕业证书。学生应用和必须承认戈登工程领导项目为了追求这个选项。程序需要实现16-semester-hour课程获得毕业证书所需的工程领导,其中包括一个与多个导师自从挑战项目。集成32-semester-hour学期学位和证书需要16小时的advisor-approved数据分析技术课程。
工程业务
数据分析工程硕士学位和毕业证书在工程业务
学生可以完成数据分析工程理学硕士除了获得毕业证书在工程业务。学生应用和必须承认Galante工程业务项目为了追求这个选项。计划要求申请人在程序中获得或赚取从东北大学工程学学士。raybet雷竞技雷竞技app最新版集成32-semester-hour学期学位和证书需要16小时的数据分析工程核心课程和16个学期小时从概述商务技能课程。一起工作,参与辅助课程的专业发展元素,获得毕业证书在工程业务。
完成所有课程和下面列出的要求,除非另有指示。
核心需求
| 代码 | 标题 | 小时 |
|---|---|---|
| 即6200年 | 工程概率和统计 | 4 |
| 即6600年 | 计算和可视化分析 | 4 |
| 即7275年 | 数据挖掘在工程 | 4 |
| 即7280年 | 统计方法在工程 | 4 |
| 信息6210 | 数据管理和数据库设计 | 4 |
| 或6205 | 确定性运筹学 | 4 |
选项
完成以下选项之一:
课程的选择
| 代码 | 标题 | 小时 |
|---|---|---|
| 完成学期8小时从课程列表如下。 | 8 | |
项目的选择
| 代码 | 标题 | 小时 |
|---|---|---|
| 即7945年 | 硕士项目 | 4 |
| 完成4学期小时从课程列表如下。 | 4 | |
论文选择
| 代码 | 标题 | 小时 |
|---|---|---|
| 完成学期8小时的论文: | ||
| 即7990年 | 论文 | 1 - 8 |
课程列表
| 代码 | 标题 | 小时 |
|---|---|---|
| 工商管理 | ||
| BUSN 6320 | 业务分析基础 | 1 |
| BUSN 6324 | 预测分析为经理 | 1 |
| BUSN 6340 | 建模为业务分析经理 | 1 |
| 土木工程和环境工程 | ||
| 书7100 | 时间序列和地理空间数据 | 4 |
| 计算机科学 | ||
| CS 5002 | 离散和数据结构 | 4 |
| CS 5004 | 面向对象设计 | 4 |
| CS 5006 | 算法 | 2 |
| CS 5100 | 人工智能的基础 | 4 |
| CS 5150 | 游戏人工智能 | 4 |
| CS 5200 | 数据库管理系统 | 4 |
| CS 5310 | 计算机图形学 | 4 |
| CS 5335 | 机器人科学和系统 | 4 |
| CS 5330 | 模式识别和计算机视觉 | 4 |
| CS 5800 | 算法 | 4 |
| CS 6120 | 自然语言处理 | 4 |
| CS 6140 | 机器学习 | 4 |
| CS 6200 | 信息检索 | 4 |
| CS 6220 | 数据挖掘技术 | 4 |
| 计算机系统工程 | ||
| CSYE 7250 | 大数据架构和治理 | 4 |
| 刑事司法 | ||
| 有罪的7718 | 先进的数据分析 | 4 |
| 数据科学 | ||
| DS 5010 | 编程的数据科学概论 | 4 |
| DS 5020 | 介绍线性代数和概率数据的科学 | 4 |
| DS 5110 | 介绍了数据管理和处理 | 4 |
| DS 5220 | 监督机器学习和学习理论 | 4 |
| DS 5230 | 非监督机器学习和数据挖掘 | 4 |
| 电气和计算机工程 | ||
| EECE 5155 | 无线传感器网络和物联网 | 4 |
| EECE 5639 | 计算机视觉 | 4 |
| EECE 5644 | 介绍机器学习和模式识别 | 4 |
| EECE 7204 | 应用概率和随机过程 | 4 |
| EECE 7397 | 先进的机器学习 | 4 |
| 工程管理 | ||
| EMGT 5220 | 工程项目管理 | 4 |
| EMGT 6225 | 经济决策 | 4 |
| EMGT 6305 | 金融管理工程师 | 4 |
| 卫生信息学 | ||
| HINF 5101 | 卫生信息学概论和卫生信息系统 | 3 |
| HINF 5102 | 医疗数据管理 | 3 |
| HINF 5200 | 在个人卫生信息学的理论基础 | 4 |
| HINF 5301 | 个人卫生技术:现场部署和系统评估 | 4 |
| HINF 6202 | 医疗保健业务信息 | 3 |
| HINF 6240 | 通过信息改善病人的经验 | 3 |
| HINF 6335 | 在医疗卫生信息技术管理问题 | 3 |
| HINF 6400 | 介绍健康数据分析 | 3 |
| 工业工程 | ||
| 即5400年 | 医疗系统的建模和分析 | 4 |
| 即5630年 | 生物传感器与人类行为测量 | 4 |
| 即6300年 | 制造方法和流程 | 4 |
| 即7200年 | 供应链工程 | 4 |
| 即7215年 | 仿真分析 | 4 |
| 即7285年 | 统计质量控制 | 4 |
| 即7290年 | 可靠性分析和风险评估 | 4 |
| 信息系统 | ||
| 信息6101 | 与Python数据科学工程 | 4 |
| 信息6205 | 程序结构和算法 | 4 |
| 信息6215 | 业务分析和信息工程 | 4 |
| 信息7275 | 先进的数据库管理系统 | 4 |
| 信息7290 | 数据仓库和商业智能 | 4 |
| 信息7330 | 信息系统对医疗服务交付 | 4 |
| 信息7390 | 数据科学的进步和建筑 | 4 |
| 信息7610 | 特殊的主题自然语言工程的方法和工具 | 4 |
| 数学 | ||
| 数学5131 | 介绍数学和建模方法 | 4 |
| 数学7234 | 优化和复杂性 | 4 |
| 数学7241 | 概率1 | 4 |
| 数学7340 | 统计数据的生物信息学 | 4 |
| 数学7341 | 概率2 | 4 |
| 数学7342 | 数理统计 | 4 |
| 数学7343 | 应用统计学 | 4 |
| 数学7344 | 回归、方差分析和设计 | 4 |
| 数学7345 | 非参数统计的方法 | 4 |
| 数学7346 | 时间序列 | 4 |
| 机械工程 | ||
| 我6201 | 数学方法为机械工程师2 | 4 |
| 我7205 | 先进的机械工程师的数学方法 | 4 |
| 运筹学 | ||
| 或6205 | 确定性运筹学 | 4 |
| 或6500 | Metaheuristics和应用程序 | 4 |
| 或7230 | 概率操作研究 | 4 |
| 或7235 | 库存理论 | 4 |
| 或7240 | 整数和非线性优化 | 4 |
| 或7245 | 网络分析和先进的优化 | 4 |
| 或7310 | 物流、仓储、调度 | 4 |
| 或7440 | 运筹学工程领导力挑战项目1 | 4 |
| 物理 | ||
| 5116年的今天 | 复杂网络和应用程序 | 4 |
| 7331年的今天 | 网络科学数据 | 4 |
| 7332年的今天 | 网络科学数据2 | 4 |
| 公共政策和城市事务 | ||
| INSH 5301 | 介绍计算统计数据 | 4 |
| INSH 5302 | 信息设计和视觉分析 | 4 |
| PPUA 5261 | 动态建模环境决策 | 4 |
| PPUA 5262 | 大数据的城市 | 4 |
| PPUA 5263 | 地理信息系统在城市和区域政策 | 4 |
| PPUA 7237 | 先进的城市空间分析系统 | 4 |
程序信贷/绩点要求
32个学期总需要时间
最低3.000的绩点要求
| 1 | 论文需要大学所有学生获得财政支持的形式研究、教学或学费助教奖学金。论文主题应包括一个或多个领域的统计、数学、优化、数据挖掘、机器学习、数据库设计、大数据、可视化工具,或者预测方法。论文应培养学生研究数据和操作分析和/或准备博士项目。 |