Overview
在今天这个数据驱动的社会, 做出影响业务增长和成果的明智决策正受到数据科学的推动. GBCC的分析课程是为那些想要了解如何处理原始数据的人设计的, analyze, 并利用预测模型得出结论.
学生有机会通过曼彻斯特大学途径进一步攻读学士学位或直接进入该领域.
Why Great Bay?
我们的师生比例为11:1,这为学生提供了更多的校园参与和成功的机会. 毗邻和平贸易港的邻近工业, 新罕布什尔大学, 和海军造船厂, 冰球突破豪华版试玩的学生可以灵活地加强他们的教育,以适应他们的职业目标.
Career Options
分析项目的毕业生可以选择在企业或政府工作.
Related Degrees
转移的机会
There is a Transfer Pathway 到曼彻斯特大学分析与数据科学B.S. program.
Curriculum Outline
所需的课程和课程作业如下:
第一年:秋季学期
Course ID | Course | Theory | Lab | Credits |
---|---|---|---|---|
FYE101G | 第一年研讨会 | 1 | 0 | 1 |
CIS112G | 面向对象编程导论 | 3 | 0 | 3 |
MATH210G | Pre-Calculus | 4 | 0 | 4 |
ENGL110G / 111G | 大学作文一 / 大学比较1与实验室 | 4 | 0/2 | 4/5 |
实验科学选修* | 4 | |||
Total Credits | 16-17 |
第一年:春季学期
Course ID | Course | Theory | Lab | Credits |
---|---|---|---|---|
CIS148G | Java编程入门 | 2 | 2 | 3 |
BUS110G | 商业概论 | 3 | 0 | 3 |
Foreign Language / Humanities / Fine Arts Elective (ARTS125G首选)* * | 3 | 0 | 3 | |
MATH230G | Calculus I | 4 | 0 | 4 |
MATH235G*** | 面向工程师和科学家的统计学 | 4 | 0 | 4 |
Total Credits | 17 |
*实验室科学:BIOL106G, 150G, 108G, 109G, 110G, 120G, 160G, 210G, BTEC105G, CHEM110G, 115G, 116G, PHYS135G, 136G, 290G, 295G
**必须从ARTS123G, 105G, 117G, 125G, 127G或137G中选择
***如果需要MATH150G/152G, students will need to take the course in the summer prior to year one in order to be on track; these students should take MATH235G in spring of year two.
^理论、实验和学时将根据所选选修课程而有所不同.
一年级前的夏季学期 (if needed)
Course ID | Course | Theory | Lab | Credits |
---|---|---|---|---|
MATH150G | College Algebra | 4 | 0 | 4 |
Total Credits | 4 |
第二年:秋季学期
Course ID | Course | Theory | Lab | Credits |
---|---|---|---|---|
DATA210G | 数据科学的要素 | 3 | 0 | 3 |
CIS113G | 数据库设计与管理 | 2 | 2 | 3 |
MATH245G | 线性代数概论 | 4 | 0 | 4 |
ENGL215G | 编写技术文档 | 3 | 0 | 3 |
SOCI120G | 社会与科技变革 | 3 | 0 | 3 |
Total Credits | 16 |
第二年:春季学期
Course ID | Course | Theory | Lab | Credits |
---|---|---|---|---|
DATA220G | 数据分析概论 | 3 | 0 | 3 |
CIS210G | 具有基本算法的数据结构 | 3 | 2 | 4 |
MATH250G MATH235G* | or | 4 4 | 0 0 | 4 4 |
CIS177G | Python简介 | 2 | 2 | 3 |
Total Credits | 14 |
Summer Semester
Course ID | Course | Theory | Lab | Credits |
---|---|---|---|---|
DATA225G | 分析顶点 | 2 | 0 | 2 |
Total Credits | 2 |
总学分: 65-66
* Students who started with MATH150G/152G will take MATH235G in 2nd year instead of MATH250G Calculus II; Total MATH credits: 20
Program Outcomes
选择一个研究课题,其中有足够的数据存在或数据可以模拟,以回答涉及统计分析的问题, 并创建一个可复制的研究报告,其中包含并说明以下相关知识:
•使用高级R包和结构并创建R函数
使用Markdown开发可重复的分析报告,并以3种格式生成:html, Word文档和pdf文档
•将跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM)方法应用于分析项目
•对适用于项目的真实数据集进行线性回归和多元线性回归
•应用统计方法,如聚类, classification, 适用于所选项目的时间序列分析和/或因素分析,并传达这些分析的结果
•以美观的方式开发高级可视化,以支持将统计分析结果作为最终报告的一部分