应用数据分析理学硕士 (MS) 课程为学生提供数据分析基础的扎实知识，并强调在学术严谨的框架内介绍和讨论最新的行业工具和方法。该课程提供了对用于组织、清理、分析和表示/可视化大量数据的概念和技术的彻底沉浸。学生将接触到各种数据库系统、数据挖掘工具、数据可视化工具和包、Python 包、R 包和云服务。分析工具的知识与对数据挖掘和机器学习方法的理解相结合，将使学生能够批判性地分析现实世界的问题并了解分析应用程序的可能性和局限性。

学习成果

• 展示应用概率和统计的基础知识及其在日常数据分析中的相关性。
• 理解涉及海量计算需求和数据存储的计算概念和应用需求。
• 使用真实世界的数据集应用各种数据可视化技术并分析图形和图表。
• 展示网络分析和指标的知识，采购和处理非结构化文本/数据，以及调查隐藏模式的能力。
• 在大量数据上使用数据挖掘技术和工具展示知识发现技能。
• 在实际应用中应用机器学习算法及其相关性。
• 展示数据分析技术、技能和批判性思维的全面知识，并了解其应用的可能性和局限性。

先决条件

该计划的申请人必须拥有地区认可机构的学士学位。在进入应用数据分析理学硕士课程之前，没有信息技术、计算机科学和数学背景的申请人应参加 MET CS 300 软件开发简介（仅在线提供）和以下先修课程：

• MET CS 520 信息结构与 Java或MET CS 521 信息结构与 Python*
• MET CS 526 数据结构和算法
• MET CS 546 概率和统计概论
• MET CS 579 数据库管理或MET CS 669 商业数据库设计和实施