这个小,提供的电子和计算机工程系工程学院,旨在提供一个连贯的技术在数据分析的基础和应用基础。小地址日益增长的需求在工业能够运用概率和统计背景,微积分,解决工程问题,计算和分析原则/工具来识别模式和趋势,发现集群和离群值,描述/总结数据生成的山在我们的世界。这个项目利用学院电气和计算机工程方面的专业知识,包括课程来自工程学院,理学院,科计算机科学学院
学生需要完成课程要求至少有三个课程不属于他们的主要必修课程的工作。
下面列出完成所有课程,除非另有指示。也完成任何并修课程实验室、背诵、临床或工具课程指定的地方。
注意:学生需要完成课程要求至少有三个课程并不是他们主要要求课程的一部分。
必修课程
代码 | 标题 | 小时 |
---|---|---|
EECE 5642 | 数据可视化 | 4 |
EECE 5644 | 介绍机器学习和模式识别 | 4 |
完成下列之一: | 4 | |
计算机科学基础2 | ||
计算基础的工程师 |
概率和统计
代码 | 标题 | 小时 |
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完成下列之一: | 4 | |
概率为土木工程和工程经济 | ||
噪声和随机过程 | ||
数学方法为工程师 | ||
工程概率和统计 | ||
统计数据和软件 | ||
概率和统计 |
选修
代码 | 标题 | 小时 |
---|---|---|
完成下列之一: | 4 | |
算法和数据 | ||
数据库设计 | ||
大规模并行数据处理 | ||
数据库管理系统 | ||
线性系统的基本原理 | ||
工程基础算法 | ||
数值方法和计算机程序 | ||
计算机视觉 | ||
运筹学 | ||
为工程应用数据挖掘 | ||
信息检索 | ||
应用分析 |
平均绩点要求
小2.000绩点要求