统计与数据科学

数字革命创造了大量的数据. 从雪崩般的信息中提取知识和洞察力是数据科学的目标, 快速发展的领域,在市场营销等领域都有应用, 教育, 和体育, 以及基因组学等科学领域, 神经科学, 和粒子物理.

职业发展机会

决策者比以往任何时候都能接触到更多的数据, 但是,从这些数据中获得意义和可操作的见解需要专门的工具和专业知识. 因此,拥有统计和数据科学学位的毕业生需求量很大.

目前,全球数据科学家短缺. 据估计,在今后两年内, 数据科学岗位的数量将是填补这些岗位的人数的两倍. 这意味着拥有必要教育和技能的个人有大量的就业机会.

课程

UE的统计和数据科学项目结合了来自数据科学领域的最先进的工具和技术,以及经典应用统计学的严格数学传统. 参加这个项目的学生将……

  • 通过项目驱动课程参与. 在整个课程中提供的数据分析项目使学生接触到预测模型的整个工作周期, 包括问题公式化, 数据的获取和清理, 模型选择与拟合, 解释, 和报告.
  • 掌握前沿统计软件. 学生熟练掌握目前在商业和工业中使用的统计软件, 包括R, Python, 和BigQuery.
  • 接受一流的人文教育. 处理“大数据”需要的不仅仅是量化和技术技能——它还需要提出问题的能力, 将不同的团队聚集在一起, 作出合乎道德和明智的决定, 并将结果传达给决策者. UE教育为学生提供了广泛的艺术和科学基础知识, 以及雇主看重的批判性思维和沟通技巧.

课程要求和课程描述的细节也可以在 目录.

额外的信息

样本4年计划开始于奇数年

样本4年计划开始于奇数年
秋天 春天
大一新生 数学221 ——微积分我 数学222 ——微积分二世
统计266 -统计学入门与R
二年级学生 CS 210 ——基金. 我的编程
统计267 ——实验设计
数学365 ——概率
数学341 ——线性代数
数学466 ——统计
CS 215 ——基金. 编程的二世
初级 统计361 ——线性模型
统计474 -大数据集的技术
Harlaxton
高级 数学495 -高级研讨会:数学建模 统计362 ——机器学习
统计493 ——统计建模

注:cs215 *可由计算机基础课程取代

从偶数年开始的四年计划样本

从偶数年开始的四年计划样本
秋天 春天
大一新生 数学221 ——微积分我 数学222 ——微积分二世
统计266 -统计学入门与R
CS 210 ——基金. 我的编程
二年级学生 统计267 ——实验设计
数学365 ——概率
CS 215 ——基金. 编程的二世
数学341 ——线性代数
数学466 ——统计
初级 统计361 ——线性模型 统计362 ——机器学习
高级 统计474 -大数据集的技术
数学495 -高级研讨会:数学建模
统计493 ——统计建模

注:cs215 *可由计算机基础课程取代. Harlaxton: stat361可以在高三的秋季学习.

统计课程
统计课程 频率
统计266 -入门统计与R 每年春天 2017年春季
统计267 -实验设计 每年在秋天 2017年秋季
STAT 300 -数据分析在现实世界 每年在秋天 2018年秋季
统计361 -线性模型 每年在秋天 2017年秋季
统计362 -机器学习 每隔一个春天 2018年春季
大数据集的技术 每隔一个秋天 2018年秋季
统计493 -统计建模 每年春天 2019年春季
数学和计算机科学课程
数学与CS课程 频率
数学221,222 -微积分 秋天,春天和夏天
数学365 -概率 每年在秋天
数学466 -数理统计 每年春天
数学341 -线性代数 每年春天
数学495高级研讨会:数学建模 每年在秋天
cs210, 215 -程序设计入门 每年秋天和春天

数据科学课程依赖表

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科赫工程与科学中心314室