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机械和工业工程部门提供了科学数据分析工程硕士满足当前和预计的劳动力需求。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最新版而提供的这个项目的核心课程是工程学院,学生们可以选择选修课东北来自不同学科分布在不同的大学读书。女士的数据分析工程学位的目的是培养学生工程,科学,数学,统计背景的高级数据分析专业人员和研究人员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、人力资源、和运动。
主数据分析的科学工程计划帮助学生获得知识和技能:
- 发现机会来改善产品,流程系统,通过数据分析和企业
- 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
- 过程和探索来自各种数据源的数据,包括物联网、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和NoSQL数据库
- 使用工具和方法进行数据挖掘,大数据处理,数据可视化生成报告的分析和决策
- 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
- 设计和开发数据分析项目
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;报告描述性统计和模式;执行诊断、预测和说明性的分析;得出结论和见解;制定可行的建议;设计和管理数据分析项目。
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,统计,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个学期小时的批准(独家的预备课程)课程平均分最低为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
核心课程的掌握科学数据分析工程为学生提供一个基础算法和优化、统计、数据和知识工程,数据挖掘和可视化。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、统计学习、优化方法、数据挖掘、数据库设计和可视化。学生可以从广泛的领域选择选修课包括商业、金融、工程、医疗、制造、城市社区/城市。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,自然语言处理,和模式识别。
学术和研究顾问
所有nonthesis学生由教师指定顾问建议对各自的浓度或程序。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米氏部门的教师。然而,如果研究顾问米氏部门外,论文选择批准之前,教员为51%或更多的约会必须选为co-advisor米氏部门,和一份请愿书必须提交和批准co-advisor和米氏研究生事务委员会。论文选择学生的教师顾问建议集中在他们选择他们的研究顾问(s)。研究顾问和co-advisor必须作为论文的读者。
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部门参加学期课程。这种形式不仅有助于学生们管理自己的课程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。
学生追求学习或研究教员的指导下可以选择通过项目的选项硕士项目(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教练和学术顾问。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小时论文(我7990)或论文(即7990年)在连续两个学期。
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,第一学期的学生不得他们当前的项目,必须有一个3.300的绩点,完成了学期至少8小时的东北寻求项目所需的课程。
经验选择
科学数据分析的主人Engineering-One-Year体验性项目旨在培养学生工程,科学,数学,作为先进的数据分析和统计背景的专业人士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。这个学位课程提供学生一个机会获得严格的数据分析技能通过课程和经验学习组件。学生加速程序获得与行业领导者密切联系,获得他们的学位在一年内通过结合credit-bearing体验课程,独立研究,产业项目和合作。为期一年的计划是专为学生和专业人士进行全日制学习的灵活性和密集的奇迹并课程。程序训练学生为数据驱动工作在广泛的各种各样的行业包括智能制造、医疗、银行、金融、零售、和高科技。
毕业证书的选项
学生修读研究生学位项目工程学院有资格去追求一个工程硕士证书除了女士或结合程度。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数据分析工程的毕业证书。
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。专业发展课程,以及参与辅助课程的元素,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5374年 | 工业工程的特殊主题 | 4 |
即6600年 | 计算和可视化分析 | 4 |
即6700年 | 数据管理分析 | 4 |
或DAMG 6210 | 数据管理和数据库设计 | |
即7275年 | 数据挖掘在工程 | 4 |
即7280年 | 统计方法在工程 | 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小时从选修课列表如下。 | 8 |
项目的选择
代码 | 标题 | 小时 |
---|---|---|
即7945年 | 硕士项目 | 4 |
完成4学期小时从选修课列表如下。 | 4 |
论文选择1
代码 | 标题 | 小时 |
---|---|---|
完成学期8小时的论文: | ||
即7990年 | 论文 | 8 |
选修课程列表
下面的列表中的任何课程都将作为选修课,提供的课程和学生提供满意的先决条件和程序要求。学生可以选修课程外这个列表之前教师顾问的批准。
代码 | 标题 | 小时 |
---|---|---|
土木工程和环境工程 | ||
时间序列和地理空间数据 | ||
计算机科学 | ||
离散结构 | ||
面向对象设计 | ||
算法 | ||
人工智能的基础 | ||
游戏人工智能 | ||
数据库管理系统 | ||
计算机图形学 | ||
模式识别和计算机视觉 | ||
机器人科学和系统 | ||
算法 | ||
自然语言处理 | ||
机器学习 | ||
信息检索 | ||
数据科学 | ||
编程的数据科学概论 | ||
介绍了数据管理和处理 | ||
监督机器学习和学习理论 | ||
非监督机器学习和数据挖掘 | ||
电气和计算机工程 | ||
介绍机器学习和模式识别 | ||
先进的机器学习 | ||
工程管理 | ||
工程项目管理 | ||
经济决策 | ||
金融管理工程师 | ||
卫生信息学 | ||
卫生信息学概论和卫生信息系统 | ||
医疗数据管理 | ||
在个人卫生信息学的理论基础 | ||
卫生技术评估 | ||
医疗保健业务信息 | ||
通过信息改善病人的经验 | ||
在医疗卫生信息技术管理问题 | ||
介绍健康数据分析 | ||
工业工程 | ||
医疗系统的建模和分析 | ||
制造方法和流程 | ||
人类的表现 | ||
供应链工程 | ||
仿真分析 | ||
智能制造 | ||
统计质量控制 | ||
可靠性分析和风险评估 | ||
神经网络和深入学习 | ||
信息系统 | ||
数据科学的进步和建筑 | ||
数学 | ||
介绍数学和建模方法 | ||
优化和复杂性 | ||
机器学习和统计学习理论1 | ||
统计数据的生物信息学 | ||
数理统计 | ||
应用统计学 | ||
回归、方差分析和设计 | ||
机械工程 | ||
数学方法为机械工程师2 | ||
网络科学 | ||
网络科学2 | ||
网络经济 | ||
贝叶斯和网络数据 | ||
运筹学 | ||
Metaheuristics和应用程序 | ||
概率操作研究 | ||
库存理论 | ||
整数和非线性优化 | ||
网络分析和先进的优化 | ||
凸优化和应用程序 | ||
物流、仓储、调度 | ||
物理 | ||
网络科学1 | ||
网络科学数据2 | ||
公共政策和城市事务 | ||
动态建模环境决策 | ||
大数据的城市 | ||
地理信息系统在城市和区域政策 | ||
先进的城市空间分析系统 |
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。
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5374年 | 工业工程的特殊主题 | 4 |
即6600年 | 计算和可视化分析 | 4 |
即6700年 | 数据管理分析 | 4 |
或DAMG 6210 | 数据管理和数据库设计 | |
即7275年 | 数据挖掘在工程 | 4 |
即7280年 | 统计方法在工程 | 4 |
或6205 | 确定性运筹学 | 4 |
体验项目课程
代码 | 标题 | 小时 |
---|---|---|
完成以下项目的课程咨询你的学术顾问。即7978年必须在最后一个任期。 | ||
即7945年 | 硕士项目 | 4 |
即7978年 | 独立学习 | 4 |
合作社的经验
代码 | 标题 | 小时 |
---|---|---|
ENCP 6100 | 合作教育概论 | 1 |
合作社的工作经验 |
程序信贷/绩点要求
33个学期总需要时间
最低3.000的绩点要求