Zastosowanie w świecie rzeczywistym

Wiek Big Data jest tutaj. Postęp technologiczny w ciągu ostatniego wieku stworzyli biliony punktów danych. Wyzwaniem dla organizacji jest jak włączyć wszystkie te dane w użyteczne informacje. Ludzie, którzy mają umiejętności do zarządzania analizować i zapewnić wgląd decyzyjne istnieje duże zapotrzebowanie.

Nasz Ph.D. Program jest tradycyjne i nowatorskie - stosowane i teoretyczne, doktorat dla 21 wieku. Aplikacja w świecie rzeczywistym, z danymi rzeczywistymi, napędza proces uczenia naszego studenta. Spójrz, jaka na niektóre z ekscytujących odkryć nasi uczniowie odkryte mają one zastosowanie ich uczenia się.

Big Data - Big Change

Big Data zmienia się nie tylko nasz sposób podejmowania decyzji, ale to nic nie zmienia nasz sposób myślenia o naszym zdrowiu, naszego transportu, nasze finanse, nasze komunikacji ... prawie każdym wymiarze naszego życia. Przełożenie Big Data do istotnych informacji jest silnik, który napędza odkrycia w biologii, finanse, inżynieria, marketing, socjologia, chemia i wszystko pomiędzy. Ph.D. Analytics i danych naukowych w Kennesaw State University to nowatorskie interdyscyplinarne studia doktoranckie, które mosty przepaść między teorią i aplikacji między środowiskiem akademickim a przemysłem. Program integruje pojęcia z informatyki, matematyki i statystyki z aplikacjami w biznesie, Healthcare, transport i Polityki Społecznej, przygotowując kolejną generację danych Naukowców.

Doskonalenie procesów

Za pomocą kombinacji Yelp i danych Twitterze, z tradycyjnymi zmiennych predykcyjnych, studenci KSU uległy poprawie procesów prognozowania sprzedaży kilku firm - zarówno dużych jak i małych. Poprzez górniczych Yelp, uczniowie byli w stanie dostarczyć te firmom nieoczekiwanych spostrzeżeń konsumentów - pomaga im lepiej służyć swoim klientom.

Nowe Insights

Wykorzystując dane dotyczące zaangażowania rodziny, fizycznego samopoczucia, Outlook psychicznego i chorób, ta analiza doprowadziła do rozwoju nowej segmentacji taksonomii, zapewniając lepsze spojrzenie na konkretne potrzeby urządzeń osób w ich wieku.

lepsze strategie

Korzystanie z tej analizy, spostrzeżenia zostały opracowane związane, jak postęp choroby i rozprzestrzenić w całej populacji ludzkiej po klęski żywiołowej, co prowadzi do lepszych strategii dystrybucji szczepień i optymalnego przepływu towarów i materiałów.

Analiza wzór

Korzystanie z tej analizy, spostrzeżenia zostały opracowane wzory związane z przestępczością w oparciu o dane pogodowe. W efekcie, prognozy pogody mogą być wykorzystane przyczynić się do określenia optymalnych strategii ścigania.

znalezienie relacji

Wykorzystując dane zebrane z US Department of Transportation Statistics Bureau of Transportation, studenci KSU byli w stanie określić, jakie czynniki spowodowały najwięcej opóźnień w podróży lotniczej i używane te informacje, aby zminimalizować czas podróży podczas lotu w Stanach Zjednoczonych w ciągu ostatnich trzech lat. Dane zbierane również z US Energy Information Administration, aby pokazać możliwe relacje między paliwem lotniczym i konsumpcji energii oraz opóźnienia lotu i odwołań. Informacje te mogą być wykorzystywane przez linie lotnicze, aby pomóc w podejmowaniu decyzji, kiedy pogoda i inne okoliczności łagodzące sprawiają przekazywania i anulowania lotów konieczne.

Dokonywanie Impact

Analiza ta doprowadziła do identyfikacji najlepszych praktyk, aby przyciągnąć, utrzymać i zapewnić wsparcie dla specjalistów w dziedzinie edukacji STEM całej poszczególnych dyscyplin sub chemii, biologii, matematyki i fizyki w K-12 szkół. Skutki obejmują zwiększenie zaangażowania uczniów i studentów zamiar zarejestrować się w tych dyscyplinach po ukończeniu studiów. W 2015 roku National Science Foundation uznała to badania finansowane z przyznania się do dalszego rozwoju edukacji STEM spostrzeżeń i najlepszych praktyk.

Analiza innowacyjne

Zamiast analizowania ustrukturyzowanych danych z zgrabnych wierszy i kolumn liczb umieszczonych na arkuszach kalkulacyjnych, nowy algorytm wyszukiwania pozwala naukowcom na wykorzystanie danych niestrukturalnych, takich jak ta, która istnieje w e-mail, tweets lub tekstów, na przykład. Można je również wykonać analizę plików audio i wideo.

Program

Ogólna struktura KSU Ph.D. Program obejmuje trzy etapy:

  • Etap 1: Wymagania zaprogramować
  • Etap 2: Zajęć
  • Etap 3: Projekt Engagement and Research / Rozprawa

studenci ścigający doktorat W Analytics i danych naukowych byłyby zobowiązane do podjęcia 48 godzin kursu, 6 godzin zajęć rozłożonych na cztery lata, badania Rozprawa (minimum 12 godzin) oraz stażu (minimum 12 godziny). W sumie, ten stopień jest minimum 78 godzin kredytowych kursów, staży i pracy doktorskiej.

Program prowadzony przez:
  • Język angielski

Zobacz 2 więcej kursów w Kennesaw State University »

Ten kurs jest Na kampusie
Data początkowa
Sie 2019
Duration
4 lat
W pełnym wymiarze godzin
Cena
290 USD
Wg lokalizacji
Wg daty
Data początkowa
Sie 2019
Data końcowa
Sie 31, 2023
Termin nadsyłania zgłoszeń

Sie 2019

Location
Termin nadsyłania zgłoszeń
Data końcowa
Sie 31, 2023