Uygulamalı Bilimler Lisans Veri Analitiği
George Mason University
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Fairfax, Amerika Birleşik Devletleri
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Kampüste
Süre
4 yıllar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
USD 4.897 / per semester *
Son başvuru tarihi
01 Jun 2024
En erken başlama tarihi
Aug 2024
* devlet içi tam zamanlı eğitim (12-15 kredi); 16,980 USD - eyalet dışı tam zamanlı eğitim (12-15 kredi); 1.803 USD - zorunlu öğrenci ücreti
Tanıtım
College of Computing ve College of Science ile işbirliği içinde sunulan Veri Analitiği konsantrasyonu, teknoloji ile ilgili bir alanda Uygulamalı Bilimler Önlisans (AAS) derecesine sahip öğrenciler için tasarlanmıştır.
Bu konsantrasyon, öğrencilere veriye dayalı karar verme için gerekli teknolojiler ve metodolojiler hakkında bir anlayış sağlamak için tasarlanmıştır. Finans, pazarlama, operasyonlar, iş/devlet istihbaratı ve büyük miktarda veri üreten ve tüketen diğer bilgi yoğun gruplarda veri bilimcisi ve analisti olmak isteyen öğrencilere yöneliktir.
Müfredat
Derece Gereksinimleri
Toplam kredi: 120-126
Tüm Mason Core gereksinimlerini karşılamanın yanı sıra, öğrencilerin sekiz konsantrasyondan birinin gereksinimlerini karşılaması gerekir.
Bu konsantrasyon, Mühendislik ve Bilgisayar Fakültesi ile işbirliği içindedir. Tam kabul koşulları programın web sitesinde görüntülenebilir.
Öğrencilerin, bir BT kursu için önkoşulu karşılayan herhangi bir kursta C veya daha iyi olması gerekir. Veri Analitiği konsantrasyonu ile BAS ile mezun olmak için, öğrencilerin temel, konsantrasyonlarında C veya daha iyi olması ve kurs kurslarına başvurması gerekir.
Temel Gereksinimler
- BAS 300 Mesleki Yeterlilikler Oluşturma 3
- BAS 490 Araştırma Yöntemlerine Giriş 3
- BAS 491 Uygulamalı Bilimler Bitirme (Mason Çekirdek) 3
Konsantrasyon Gereksinimleri
- MATH 108 İş Uygulamalarına Giriş (Mason Core) 3 veya MATH 113 Analitik Geometri ve Analiz I (Mason Core)
- STAT 250 Giriş İstatistik I (Mason Core) 3
- STAT 350 İstatistiklere Giriş II 3
- STAT 362 Bilgisayar İstatistik Paketlerine Giriş 3
- STAT 463 Keşifsel Veri Analizine Giriş 3
- IT 102 Ayrık Yapılar 3
- IT 109 Bilgisayar Programlamasına Giriş 3 veya IT 106 IT'ye Giriş Bilgisayar Programlamayı Kullanarak Problem Çözme
- IT 209 Nesne Yönelimli Programlamaya Giriş 3 veya IT 206 BT Problem Çözme için Nesne Yönelimli Teknikler
- IT 309 Python 3'te Veri Yapıları ve Algoritmalar veya Java'da IT 306 Veri Yapıları ve Algoritmalar
- IT 343 IT Proje Yönetimi 3
Uygulamalı Kurs
Aşağıdakilerden 9 kredi saatlik uygulamalı kurs seçin. Listede olmayan dersler, danışmanla görüşülerek seçilebilir.
- CDS 301 Bilimsel Bilgi ve Veri Görselleştirme
- CDS 302 Bilimsel Veriler ve Veritabanları
- CDS 303 Bilimsel Veri Madenciliği
- STAT 455 Deney Tasarımı
- STAT 456 Uygulamalı Regresyon Analizi
- STAT 460 Biyoistatistiğe Giriş
- STAT 462 Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik
- STAT 465 Parametrik Olmayan İstatistik ve Kategorik Veri Analizi
- STAT 474 Anket Örneklemesine Giriş
- SYST 469 İnsan-Bilgisayar Etkileşimi