Phd analyser og data vitenskap

Kennesaw State University

Programbeskrivelse

Les den offisielle beskrivelsen

Phd analyser og data vitenskap

Kennesaw State University

Reell søknad

Alderen på Stordata er her. Teknologiske fremskritt det siste århundret har skapt billioner av datapunkter. Utfordringen for organisasjoner er hvordan du slår alle disse dataene til nyttig informasjon. Folk som har ferdigheter til å administrere analysere og gi beslutnings innsikt er svært etterspurt.

Vår Ph.D. Program er tradisjonell og nyskapende - anvendt og teoretisk, en Ph.D. for det 21. århundre. Virkelige verden søknad, med reelle data, driver vår elevs læringsprosess. Ta en titt på noen av de spennende funnene våre studenter har avdekket som de gjelder deres læring.

Big Data - Big Change

Big Data er i endring, ikke bare måten vi tar beslutninger, men det er å endre måten vi tenker om vår helse, vår transport, vår økonomi, vår kommunikasjon ... nesten alle dimensjoner av våre liv. Sette Big data til meningsfull informasjon er motoren som driver funn i biologi, økonomi, bygg, markedsføring, sosiologi, kjemi og alt i mellom. Den Ph.D. i Analytics og datavitenskap ved Kennesaw State University er et banebrytende tverrfaglig doktorgradsprogram som bygger bro over skillet mellom applikasjonen og teori, mellom akademia og næringsliv. Programmet integrerer konsepter fra Computer Science, matematikk og statistikk med anvendelser i forretninger, Healthcare, Transport og samfunnsutvikling, forbereder neste generasjon av data Scientists.

Prosessforbedring

Ved hjelp av en kombinasjon av Yelp anmeldelser og Twitter data, med tradisjonelle prediktive variabler, har KSU studentene forbedret salgsprognoseprosesser for flere virksomheter - både store og små. Gjennom gruvedrift Yelp vurderinger, elevene var i stand til å gi disse virksomhetene med uventede forbrukerinnsikt - å hjelpe dem å bedre betjene sine kunder.

nye Insights

Ved hjelp av data relatert til familien engasjement, fysisk velvære, mental outlook og sykdommer, denne analysen resultert i utviklingen av en ny segmentering taksonomi, som gir bedre innsikt i de spesifikke enhets behovene til enkeltpersoner som de gamle.

bedre Strategier

Ved hjelp av denne analysen ble innsikt utviklet relatert til hvordan sykdommer fremgang og spredt over en befolkning etter en naturkatastrofe, som fører til bedre strategier for vaksinasjon fordeling og optimal bevegelse av forsyninger og materiell.

Pattern Analysis

Ved hjelp av denne analysen ble innsikt utviklet knyttet til kriminalitet mønstre basert på værdata. Som et resultat, kunne værmeldinger brukes for å bidra til å bestemme optimale politi strategier.

finne relasjoner

Ved hjelp av innsamlede data fra US Department of Transportation Bureau of Transportation Statistics, KSU elevene var i stand til å finne ut hvilke faktorer som forårsaket flest forsinkelser i flyselskapet reise og brukt denne informasjonen til å minimere reisetiden når du flyr i USA i løpet av de siste tre årene. Data ble også hentet fra den amerikanske Energy Information Administration vise mulige sammenhenger mellom flyselskapet drivstoff og energiforbruk og flyselskaper forsinkelser og kanselleringer. Denne informasjonen kan brukes av flyselskaper å hjelpe i beslutninger når vær og andre formildende omstendigheter gjør avlede og avbryte flyreiser nødvendig.

Å gjøre en Impact

Denne analysen resulterte i identifisering av beste praksis for å tiltrekke, beholde og gi støtte for STEM utdanning fagfolk på tvers av de enkelte under disiplinene kjemi, biologi, matematikk og fysikk i K-12 skoler. Konsekvensene inkluderer øke elevenes engasjement og student intensjon om å melde seg på disse fagområdene etter endt utdanning. I 2015, National Science Foundation anerkjent denne forskningen med en finansiert prisen for å fortsette utviklingen av STEM utdanning innsikt og beste praksis.

Nyvinninger Analysis

I stedet for å analysere strukturerte data fra pene kolonner og rader med tall arrangert på regneark, kan denne nye søkealgoritme forskerne å utnytte ustrukturerte data, slik som det som finnes i e-post, tweets eller tekster, for eksempel. De kan også utføre analyser på video og lydfiler.

Curriculum

Den generelle strukturen i KSU Ph.D. Programmet vil inneholde tre faser:

  • Trinn 1: Pre-programkrav
  • Trinn 2: Arbeids
  • Trinn 3: Prosjekt engasjement og Forskning / Dissertation

studenter forfølge en Ph.D. i Analytics og datavitenskap ville bli pålagt å ta 48 kurstimer, 6 timer valgfag fordelt over fire år, avhandling forskning (12 timer minimum) og internship (12 timer minimum). Totalt er denne graden minimum 78 studiepoeng av kurs, internship og avhandling.

Denne skolen tilbyr programmer i:
  • Engelsk
Varighet og pris
Dette kurset er Campusbasert
Start Date
Studiestart
Sept. 2019
Duration
Varighet
4 år
Heltidsstudier
Price
Pris
290 USD
Information
Deadline
Feb. 1, 2019
Locations
USA - Kennesaw, Georgia
Studiestart : Sept. 2019
Søknadsfrist Feb. 1, 2019
Studieslutt Aug. 31, 2023
Dates
Sept. 2019
USA - Kennesaw, Georgia
Søknadsfrist Feb. 1, 2019
Studieslutt Aug. 31, 2023