数据分析
学习做出数据驱动的业务决策所需的关键技能.
商业决策不再是盲目的. 组织通常收集业务数据, 但他们需要知道如何解读这些信息的领导者，以便将其转化为可操作的信息.
竞技宝app下载的数据分析理学学士学位将为您提供将数据转化为商业优势的培训和知识.
数据分析在现代商业中的价值
“没有数据，你只是一个有观点的人.”
数据分析中的数据
- “数据科学家”是排名第三的职业 Glassdoor评选的2020年美国最佳工作.
- 根据IDG的数据 & 分析在美国，组织越来越关注数据驱动的计划，或者已经实施了这些计划.
- 商业-高等教育论坛的一份报告 显示了对数据科学和分析工作的主要需求;
95%的雇主 被调查者认为这是一种“很难找到”的技能.
数据分析如何帮助竞技宝app下载的学生
在完成数据挖掘活动时，分析项目推动了我的思维. 真正帮助我理解分析学的是竞技宝app下载整个学期进行的案例研究. 这就要求我运用每学期所学的知识，在一个问题上完成多种定量方法...我在多尔曼担任助理产品经理, 分析是将产品有效、高效地推向市场的关键.
-海莉·哈特威克，20年
拥有数据分析学位，你能从事什么工作?
数据科学家
业务/数据情报分析师/专家
分析与洞察经理
数据和报告主管/经理
数据策略和实现解决方案经理
医疗保健数据分析师
你将学习使用大数据分析和云计算工具
表
SQL
R
Python
火花
AWS
向数据分析专家学习
你的课程将提供学习和处理商业数据的实践经验.
获得数据分析学士学位需要上哪些课程?
主修核心(51学时)
MIS 1250基础数据分析I - 3学分
OPS 1100运营管理入门- 3个学分
MIS 1350数据分析基础II - 3学分
OPS 1200业务流程管理- 3个学分
MIS 2140编程I - 3学分
MIS 2100视觉分析商业智能- 3学分
MIS 3200数据库设计与实现- 3学时
MTH 3340统计学II - 3学时
cs3140数据分析编程- 3学分
MTH 2870线性代数与矩阵理论- 3学时
MTH 3150数据科学:知情决策- 3学时
MTH 3450数据挖掘商业分析- 3学分
MIS 3350广告. 数据库管理. & 可视化分析- 3学分
MTH 4500商业企业预测与模拟技术- 3学时
MIS 4100机器学习技术应用预测建模- 3个学分
MIS 4300数据分析顶点项目- 3学分
MIS 4200大数据要点 & 云计算- 3个学分
选修课(3学时)
选修课- 3学时
数据分析课程
BSA 1200数据分析基础I(3学分)
本课程是为初学数据可视化实践的学生设计的. 学生将学习与描述从钻入数据获得的关键见解相关的表术语. 将采用动手的方法来教授表中简单和复杂可视化的重要概念和技术. 将讨论的课程主题包括交叉标签, 地理地图, treemap, 饼图和条形图, 具有不同标记类型的双轴和组合图表, 突出显示表格和散点图. 学生将利用这些经验来构建交互式仪表板. 完成本课程的学生将具有与表 Desktop I基本原理一致的技能水平.
BSA 1300数据分析基础II(3学分)
本课程建立在bsa1200学习的基本概念之上. 学生将提供经验丰富的表电源用户的技能. 他们将接触到专业的桌面工具，典型的扎实的工作经验与表. 课程主题包括对创建和连接数据源的回顾, 开发数据子集, 执行表计算, 执行高级表计算, 创建和使用参数, 数据提取, 比较的措施, 场景地理编码, 查看分布, 基本统计与预测, 使用仪表板讲故事. 完成本课程的学生将具有与表 Desktop II基本原理一致的中级表技能水平.
BSA 2100商业智能可视化分析(3学分)
本课程探讨设计可视化的最佳实践，观众可以很容易地理解和使用. 完成本课程后, 学生将能够制定战略步骤，以优化可视化分析过程, 在可视化中有效地部署预先注意的属性, 建议设计可视化，以最大限度地降低误导消费者寻找数据见解的风险, 有效地使用图表来回答特定的问题. 他们还将能够描述识别仪表板和故事设计的视觉最佳实践的过程. 完成本课程的学生将准备完成认证考试，以获得表 Desktop合格助理的资格. 它也将为学生渴望完成表桌面认证专业人员的认证考试提供坚实的基础.
BSA 3100数据分析编程(3学分)
本课程将引导学生在一个动手的环境中，促进从零到英雄的Python编程过渡. 内容理念将推进在MIS 2140中学习的Python编程原理的基础知识. 本课程的具体内容领域是在python中使用各种数据格式，包括MS Excel工作表, XML, HTML和JSON文件, 部署要创建的NumPy和Pandas库, 构造和操作数据数组, 以及用于数据绘图和可视化的Matplotlib和Seaborn模块. 的技能, 用于有效管理数据清理的工具和最佳实践, 准备和争论将被讨论.
BSA 3200数据科学的知情决策(3学分)
在这个课堂上, 学生将探索如何将商业领域的知识与数据科学的基本原理结合起来，制定数据驱动的策略来实现既定目标. 工业标准CRISP-DM模型中固有的基本概念过程, 即从业务理解到数据理解的系统进展, 准备, 对建模和部署进行了检查. 将考虑区分有监督和无监督的数据挖掘方法和应用预测建模的现实场景. 介绍了与部署分析模型相关的关键特征，如泛化和过拟合. 与负责任的数据科学和道德实践相关的主题也将包括透明度, 可解释性和公平性.
BSA 3300高级数据库管理和可视化分析(3学分)
结构化查询语言(SQL)仍然是世界上最常用的计算机语言之一. 在商业世界中更好地定位职业, 参加本课程的学生将以MIS 3200中获得的SQL技能为基础，提供数据库解决方案. 通过密集的实践学习课程, 将学习定义保存数据的结构的最佳实践，以便分析相关数据特性中的关系，从而影响业务决策. 重点强调MySQL的关键思想，以增强学生的创造力, 修改, 超越微软Excel和Access的限制，探索和总结数据.
BSA 3400商业分析数据挖掘(3学分)
加强学生对制定战略责任的准备, 战术和操作决策, 本课程探讨了挖掘数据中的非随机模式以创造商业价值的各种技术和方法. 突出显示所涵盖的内容区域，包括对数据挖掘过程的概述, 最初的数据探索需要什么, 降维技术, 预测和分类方法, 挖掘记录之间的关系, 社交网络分析和文本分析. 通过商业案例研究的视角, 学生将获得对给定问题陈述的算法选择的感知, 同时通过分析可使用的每种挖掘算法的优缺点来平衡此过程.
BSA 4050企业预测与模拟技术(3学分)
本课程提供了一个全面的介绍预测方法，用于预测未来的数据从过去的时间, 收集的数据. 在其他可能的用例中, 学生将在如何使用预测技能来帮助零售商店预测销售方面有很强的背景知识, 能源公司预测储量, 需求和价格, 教育机构预测入学人数，政府预测税收收入和支出. 重点将放在如何揭示过去的模式, 通过部署指数平滑等定量预测技术，预计将携带到未来数据的数值数据, 回归预测, 分层预测和实际预测问题. 其他将涉及的重要领域包括学习如何结合预测, 处理复杂的季节性模式, 每小时处理一次, 每日及每周数据, 预测计数时间序列和其他例子. 通过这次经历, 学生将提高他们的准备应用分析工具，企业优化未来的战略战术和运营规划，并尽量减少不确定性.
应用预测建模的机器学习技术(3学分)
尽量减少商业决策和计划中的不确定性, 本课程研究如何利用机器学习算法来最佳地提取嵌入数据中的事实. 案例研究将用于介绍, 解释, 说明机器学习算法的应用. 所涉及的算法将以信息为中心, 相似, 基于概率和错误的机器学习技术，以利用和利用预测建模的价值. 学生将对数据分析的三个基本支柱有深刻的理解, 即描述性, 预测性和规定性分析，因为它适用于数据分析的现实世界-无论是客户, 金融, 市场营销, 医疗保健, 供应链, 人力资源, 政府和体育分析, 举几个例子.
BSA 4200顶点项目(3学分)
数据分析程序的顶点经验被设计为一个从业者的领域，用于综合程序中学到的概念，以从现实生活中提取可操作的见解. 真实的数据将来自信誉良好的数据存储库. 分析源数据集, 学生们将把在课程中学到的分析方法与从Kaggle等已完成的公共领域收集到的鼓舞人心的想法结合起来, GitHub和BitBucket关于有效管理分析项目从开始到成功结束的最佳实践. 以CRISP-DM模型为指导, 学生将综合数据库管理, 数据可视化, 机器学习, 项目管理, 咨询沟通和人际交往技能，以了解数据分析项目的整个生命周期. 完成的顶点项目将被记录在GitHub或Bitbucket中，作为参考项目，以证明学生为企业界做好了准备.
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