当越来越多的学生在本科阶段获取了数据分析的知识后，基础扎实的学生开始向更深入的领域迈进，这个时候就需要比普通数据分析硕士项目更加深入的课程项目来支持这种需求。东北大学数据分析工程学硕士项目就是一个这样的存在。本篇小编为大家简单介绍这个项目以及相关课程。 

东北大学机械和工业工程学院提供数据分析工程理学硕士学位，以满足当前和未来市场对相关劳动力的需求。虽然这个项目的核心课程是由工程学院提供的，但选修课可以从分布在东北大学各个学院的不同学科中选择。项目旨在帮助学生能够满足对专业人员不断增长的需求。这些专业人员接受过高级数据分析培训，能够将大量数据流转化为可理解和可操作的信息，以用于关键行业的决策：包括医疗保健、智能制造、供应链和物流、国家安全、国防、银行、金融、营销和人力资源。课程为学生准备一系列全面的课程知识和任务，包括收集、存储、处理和分析数据；报告统计数据和模式；通过数据分析得出结论和见解，并提出可行的建议。

项目培养目标

• ?通过数据分析发现改进系统、流程和企业的机会；

• ?应用优化、统计和机器学习方法来解决涉及来自多个来源的大量数据的复杂问题；

• ?从各种来源收集和存储数据，包括物联网(IoT)，即一个由设备和传感器、客户接触点、流程、社交媒体和人员组成的集成网络；

• ?与技术团队合作设计和构建大型复杂的SQL数据库；

• ?使用数据挖掘、大数据算法和数据可视化的工具和方法来生成用于分析和决策的报告；

• ?创建从企业的多个来源收集的数据的集成视图；

• ?理解并向决策者解释数据分析的结果；

• ?自主设计和开发分析项目

数据分析工程基础

课程提供旨在为学生准备数据分析工程高级课程的主题和技能。涵盖与概率、特征值和特征向量、聚类分析、文本挖掘和时间序列分析相关的方法的基本概念和实现。为学生提供一个学习如何使用现代数据结构和应用计算方法进行数据清理操作的机会。

分析的计算和可视化

课程为学生提供机会，学习如何使用可视化工具和技术进行工程、医疗保健运营、制造和相关应用中的数据探索、知识发现、数据故事和决策制定。课程涵盖用于数据挖掘和可视化的Python和R基础知识。向学生介绍静态和交互式可视化图表和技术，通过关注颜色编码、形状选择、空间布局和注释等细节来揭示信息、模式、交互和比较。

下面我就简单介绍一些和数据科学相关的硕士项目的美国大学的信息，

加州大学圣地亚哥分校

MS in Machine Learning and Data Science

约翰霍普金斯大学

MS in Data Science

乔治城大学

MS in Data Science and Analytics

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