文学院

计算机科学数据分析

理学学士(学士学位)

这种干计划的目的是帮助学生了解数据分析方法,以及去欣赏,可视化,描述和分析数据。

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无限可能场

需要对数据进行分析已经看到指数增长,因为越来越多的专业的认识到这种知识的价值和重要性。学生在数据分析(CSDA)计算机科学将准备充分利用他们获得的各种专业领域,包括商业,金融,建筑,工程,医学研究运用数据分析策略的技能和知识,这种跨学科计划浮现超越。该计划的毕业生都配备追求成功的事业在行业或政府,或采取在相关领域的研究生课程。

高需求职业

劳动力市场对计算机科学学位及相关学科的需求大大增长

  • 数据科学家的需求远远超过供给。
  • 根据 美国。劳工统计局的数据科学的就业人数预计在此期间增长27.9%,2016和2026之间 
  • 需要机器学习技能的职位支付$ 114,000平均

“数据科学家是排在第一位的'50最好的工作当中去美国为2019年'”


— 玻璃门

CSDA课程

在CSDA主要核心课程包括共同的15个单元芯与 应用计算机科学 程序。课程还包括在数学,科学,工程和技术专业的学生需要数学课程的核心。

课程要求

解析几何和微积分我
这当然涵盖范围,衍生物,分化,积分应用,以及积分基本定理。初级微积分定理的证明进行审查的先决条件:初等与“C”或更好的成绩。

解析几何和积分II
集成的技术,数值积分,广义积分和积分的应用。泰勒多项式,序列和系列,以及幂级数。先决条件:解析几何1以“C”的等级或更好。

线性代数
在社会科学的数学的线性方程,矩阵,决定因素,特征向量和向量空间的应用程序。先决条件:解析几何II。

离散数学课
介绍了数学需要在计算机科学。逻辑和布尔代数,离散逻辑电路(和/或/也不应用),数字系统,证明,集理论,矩阵理论,计数方法,离散概率,序列,诱导,递归,计数,和图论(包括树)秒。先决条件:初等与“C”的等级或更好。

多变量微积分
在多个变量的功能;偏微分,多重积分,和矢量演算。

介绍我的编程
这个工作室课程作为实用介绍计算媒体的基本面重点在代码计算的语言。没有被假定在计算机编程之前背景作为课程涉及的语法,码结构,编程结构,算法,数据组织和计算机应用的基本概念。概念,如程序动画,生成图形和相互作用将使用创造性的编码方法进行探讨。学生将完成每周的编程作业,在原始学期项目的概念和技术详解覆盖在使用过程中达到高潮。先决条件:无。

编程简介II
通过对网络互动体验的建筑通过建立基本编程本课程介绍中间编程概念的编程课程的经验教训。学生们将学习软件设计模式,同步和异步编程,单元测试,版本控制,主机托管,数据格式,以及如何与工作的API。学生将创建一个使用多种后端和前端技术的互动作品。可能的项目包括交互式数据可视化,网络游戏和响应式设计。

数据结构和算法(实验室,3个单元)
介绍常见的数据结构和算法在python。主题包括基本数据结构(包括数组,栈,队列和列表),高级数据结构(包括树木和图表),用于操纵这些结构的算法及其应用。先决条件:数据库设计和编程。

基于Windows的应用程序开发
学生们将学习如何使用Visual Studio创建和.NET Framework基于Windows的应用程序。本课程涵盖了这些应用程序包括事件驱动编程背后的基本概念。它会同时使用C#和Visual Basic .NET语言。学生还将创建前端数据库,创建游戏,建立自己的控制,以及编写程序与Microsoft Office软件进行交互。先决条件:介绍编程II。

数据库设计和编程
关系数据库系统的研究。主题包括标准查询语言(SQL),关系模型,安全性,规范化,函数依赖和实体关系图,数据库设计,恢复,事务处理,道德,和客户端服务器系统。该课程还涉及DBMS包,报表生成和使用Visual Studio和.NET语言作为前端数据库系统。
Prerequisite: Windows-Based App & Dev.

人工智能
本课程探讨人工智能专注于机器学习算法的开发和部署的原则。讲座和阅读作业的类的目标是提供的当代研究,最佳实践和应用进行了全面概述机器人技术,数据分析,音频分析,计算机视觉等领域的领域。与主体材料从事实际的做法将通过动手编程作业和练习,包括机器在使用传感器硬件级学习的应用和嵌入式计算平台强调。采用先进的软件框架的状态有创造性的解决问题的方法,学生将了解涉及机器学习开始开发专长与智能算法,神经网络,训练数据集和更多的核心概念。先决条件:数据库设计和编程。

高级数据结构与算法分析
关系数据库系统的研究。主题包括SQL,关系模型,安全性,规范化,函数依赖和实体关系图,数据库设计,恢复,事务处理,道德,和客户端服务器系统。该课程还涉及DBMS包,报表生成和使用Visual Studio和.NET语言作为前端数据库系统。前提条件(一个或多个):顺式120和275 CPSC。

概率统计我
介绍性概率覆盖实验设计,概率,样本空间,概率规则,独立,条件概率,贝叶斯定理公理,离散和连续随机变量,期望,时刻生成函数,并且中心极限定理..也涵盖是各种分布包括;关节,二项式,泊松,几何,正常,指数和均匀的。先决条件:解析几何ii。与“c”或更好的成绩。

概率统计II
估计理论,假设检验,线性回归,以及相关和方差分析。先决条件:数学3XX(概率和统计I)
应用统计分析 - 描述性统计,假设检验和估计,SAS编程语言,数据步的应用,SAS程序,报表生成,并与大型数据集的审查。先决条件:概率统计II。

先进的数据库开发
本课程探讨在客户端服务器和数据库开发的高级主题。它涵盖了数据库系统的规划和管理,包括视图,存储过程,触发器,索引,约束,安全性,角色,日志,维护,事务处理,XML,报告和其他相关的主题。学生将接触到一些数据库包,并会做大量的数据库编程。先决条件:数据库设计和编程。

数据挖掘
介绍了数据挖掘的基本思路。数据挖掘应用,技术和模式的调查。相对于使用侵入性道德和隐私问题的讨论。介绍了数据挖掘软件套件。先决条件:先进的数据库开发。

组合学
一个学期的介绍组合数学。主题包括枚举,生成函数,递推关系,双射的建设,介绍了图论,波利亚的定理,网络算法,以及极值组合学。先决条件:数理统计2和线性代数都与“c”或更好的成绩。

统计
本课程将学生介绍到最相关的金融和经济数据的分析统计方法和做法。主题包括自回归模型,移动平均模型,和他们的概括。课程发展是密切集中在金融系列特殊功能,如随时间变化的波动的挑战模式。先决条件:数理统计2和线性代数都与“c”或更好的成绩。

空间和地理统计
主题涵盖实际空间和地质统计分析,包括空间和时间的自相关,点图案,插值,和多变量分析。先决条件:数理统计2和线性代数都与“c”或更好的成绩。

在数理统计的话题
从统计数据和/或概率,如非参数统计,多元统计,实验设计,决策理论和先进的概率论选题。数理统计2同时二者与“c”或更好的级线性代数。

在概率统计的话题
该课程将涵盖概率主题和统计没有在程序的其他地方覆盖。一部分的通常专门用于多变量统计数据,部分b到随机过程,并且部分c概率论。部分d留给由个人教练中选择的主题。先决条件:数理统计2和线性代数都与“c”或更好的成绩。

“这是一个伟大的时刻是进入就业市场数据科学家。多数民众赞成根据来自招聘网站确实最近的数据和骰子。”


— TechTarget公司