Licenciatura en Ciencias [BS] [Ciencia de datos y análisis] From Marist College

Análisis es un término hermano que se utiliza principalmente en entornos empresariales para caracterizar el análisis de datos empresariales para describir, predecir y mejorar el rendimiento empresarial. Estas disciplinas incluyen análisis estadístico, aprendizaje automático, minería de datos, modelado probabilístico, programación informática, informática distribuida y de alto rendimiento y gestión de bases de datos.

 Graduados de ciencia de datos & El programa de análisis desarrolla una comprensión profunda del campo, aprende a administrar datos de manera efectiva, está preparado para aplicar técnicas estadísticas para el análisis de datos y aprende a explorar datos, comunicar los hallazgos del análisis de datos a través de visualizaciones y construir modelos a partir de datos para describir fenómenos y hacer. predicciones sobre sucesos y eventos futuros. Los estudiantes de este programa aprenden a desarrollar aplicaciones de minería de datos a gran escala, así como a implementar algoritmos y diseñar, construir y gestionar grandes sistemas de datos distribuidos ("big data")

La Facultad de Ciencias de la Computación y Matemáticas ha anunciado recientemente que a partir del semestre de otoño de 2016 los estudiantes tendrán a su disposición una especialización y una especialización en ciencia de datos. El campo de la ciencia de datos ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años con enormes impactos en las empresas, el gobierno, la ciencia, la tecnología y el mundo académico. Las organizaciones ahora entienden que usar datos para construir modelos que predigan eventos y comportamientos futuros es clave para revolucionar la forma en que compiten, producen e innovan.

Especialidad en ciencia de datos y análisis. Áreas de énfasis:

• Implementar algoritmos para la agregación, limpieza y análisis de datos
• Manipule grandes cantidades de datos y cree modelos a partir de los datos que puedan usarse para describir fenómenos y hacer predicciones sobre sucesos y eventos futuros.
• Explore datos para identificar su significado e impacto, y comunique los hallazgos del análisis de datos con visualizaciones y técnicas gráficas adecuadas.
• Diseñar, crear y gestionar grandes sistemas distribuidos de “big data”