十大赌博信誉的平台 offers four graduate certificate 程序s that can be completed online, 在人, 或者以一种混合的方式, 旨在为您提供更便捷的宝贵教育体验, 与传统的硕士学位课程相比，它的格式更加集中. 证书包括R数据分析和可视化, Python机器学习, 统计建模, 和分布式计算.
Certificate courses are offered concurrently with the MS in Applied Data Science 程序 and each course is delivered over a 7-week period. Lectures are scheduled 4 – 7 pm on either Mondays and Wednesdays, or Tuesdays and Thursdays.
证书课程按学分收费，共12学分. 了解更多关于我们的实惠 研究生课程学费 & 费用.
你可以使用完成的学分来获得应用数据科学硕士学位. 只是一个申请被录取 M.S. 程序 然后转移你的学分.
应用程序信息
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每个证书课程的先决条件如下所示. 申请要求包括:
- 申请(无需申请费用)
- 简历/简历
- 一段目的声明
- Official post-secondary transcripts indicating that a Bachelor’s degree has been conferred
For more information, please contact 研究生招生助理主任 尼基塔·巴格利 at 941-487-4103 or nbagley@scotcomp.com
数据分析和可视化R证书
学会用最有效的方式从数据中讲出最好的故事. This 3-course certificate 程序 provides participants with a solid background in data analysis and data visualization using the widely used data science 程序ming language R. 从介绍数据提取基本原理的课程开始, 加载, 预处理, 和分析, it continues with a course on applied statistics and concludes with a course on Data Visualization. 这个证书非常适合那些经常准备报告和仪表板的专业人员, 为客户或上级做报告.
- 课程1:数据变换与探索性数据分析(3学时)
- 知识发现背景下的探索性数据分析, 包括数据可视化软件的使用. 使用大型数据集的实用技能，包括常用的收集方法, 组织, 以及重构结构化和非结构化数据, 并介绍了R语言中的相关方法, 以及Python中的一些示例
- 课程2:应用统计学I(3学时)
- 一门以描述统计和推论统计为重点的统计学课程, 有关于线性回归的主题, 置信区间和假设检验, 包括概率论和现代方法如重采样, with all methods illustrated in R and a focus on methods relevant for data science using industrial datasets.
- 课程3:数据可视化(3学时)
- A project-centered introduction to the visual display of quantitative information for both knowledge discovery and the communication of results. 培养学生, 在这学期的课程中, a visual application in their interest with data collected from an industrial application or project.
Ty Ryba博士.D. 生物信息学副教授. Ryba is a computational biologist with interests in epigenetic regulation and applying computational methods to study the biology of human disease. 他的研究研究了基因组结构和功能之间的关系, with a focus on large-scale domain regulation and misregulation in respiratory disorders and pediatric leukemia.
安德烈·斯克里里尼科夫博士.D. 应用统计学助理教授. Skripnikov教授应用统计学, Statistical Computing and Machine Learning in graduate and undergraduate 程序s and conducts research on high-dimensional data and time series analysis. 他感兴趣的领域包括基因表达数据, 研究大脑活动, 计量时间序列和体育数据.
伯恩哈德·克林根伯格博士.D. 统计学教授. Klingenberg在全国十大赌博官网教授高级应用统计学和数据可视化. His research interests include biostatistics, statistical modeling, and categorical data analysis.
完成本毕业证书的学员应能够:
- 展示对基本概念的理解
- 数据清理和探索性数据分析
- 介绍性统计分析
- 数据可视化及其在数据分析中的作用和重要性
- 构建有效的数据可视化和交流发现
- 熟练使用R编程语言
- 在数据分析和可视化中表现出道德问题的意识和认识
- 能在团队环境中有效工作，并能与同事有效沟通
- communicate orally and in writing with audiences the results of data analysis or visualization
- 学士学位(或有望在开课前获得学士学位)
- 一段兴趣/目的陈述
Python机器学习
了解最先进的人工智能和机器学习技术的“底层”是什么, this certificate is great for professionals and individuals who would like to build models for 消费者的行为 and segmentation, 分析文本数据, 建立计算机视觉模型, 或者在销售中建立预测模型, 市场营销, 和电子商务. This 3-course certificate 程序 aims to equip its participants with knowledge and skills to develop and apply machine learning models to solve complex real-world problems. Starting with a course that introduces the fundamental principles in 算法与优化, it continues with models in machine learning and concludes with a course on advanced topics in computing including neural networks and deep learning. 所有的实现都是用Python完成的.
- 课程1:数据科学算法(3学时)
- 算法基础和性能度量. Python授课, the course includes an exploration of efficient algorithms for sorting and retrieving data, 图算法和组合优化, 动态规划, 随机算法, 以及近似算法.
- 课程2:应用机器学习(3学时)
- Project-based course with a coverage of supervised and unsupervised learning and an emphasis on working with real industrial data. 贝叶斯分析和其他具体的学习范式，包括回归, 聚类, 随机森林, 支持向量机, 内核的方法, 还有神经网络.
- 课程3:高级应用计算(3学时)
- 计算机的高级主题, 包括图像处理和物体检测等主题, 文本挖掘, 自然语言处理, 循环神经网络, 强化学习. Taught with a project-based focus using real industrial data in an applied business context.
Matt Lepinski博士.D. 计算机科学副教授|. 莱平斯基的兴趣包括网络安全、计算机网络和软件开发. He worked for nine years at BBN Technologies focusing on transitioning security and privacy technologies from the academic literature to real-world systems. 他目前的研究重点是广泛部署的互联网协议的安全性, 以及公共互联网的演变.
博兹卡亚博士.D. 数据科学教授. Bozkaya担任应用数据科学硕士项目主任, 并教授机器学习课程, 算法与实用数据科学. 他的研究兴趣包括大数据分析, 消费者的行为, 金融预测分析, 保险和电信, 以及地理信息系统.
完成本毕业证书的学员应能够:
- 展示对基本概念的理解
- 算法与优化
- 机器学习模型及其应用
- 先进的计算模型，包括深度学习(DL)，及其应用
- 构建包含ML/DL模型的数据科学管道
- 熟练使用Python编程语言
- demonstrate awareness and recognition of ethical issues in machine learning and artificial intelligence
- 能在团队环境中有效工作，并能与同事有效沟通
- communicate orally and in writing with audiences the results of data analysis or visualization
- 学士学位(或有望在开课前获得学士学位)
- 一段兴趣/目的陈述
- 具有Python入门知识或经验
- 线性代数知识
统计建模
Develop a deep understanding of statistical concepts and models used in various industrial applications and 程序ming skills in R while you work with real datasets and use statistical models to explain real-world phenomena. This certificate is great for professionals and individuals who work with statistical models in industries such as insurance, 市场营销, 金融, 医疗保健, 和流行病学. This 3-course certificate 程序 provides participants with a solid background in statistical modeling over a three-course sequence in statistics. 从描述统计和推论统计的基本概念开始, it continues by exploring a variety of statistical models such as multivariate linear and logistic regression, 时间序列建模, 生存分析, 和贝叶斯统计, 等.
- 课程1:应用统计学I(3学时)
- 一门以描述统计和推论统计为重点的统计学课程, 有关于线性回归的主题, 置信区间和假设检验, 包括概率论和现代方法如重采样, with all methods illustrated in R and a focus on methods relevant for data science using industrial datasets.
- 课程2:应用统计学II(3学时)
- 统计建模的第二门课程, 包括多元线性回归和逻辑回归, 更一般地说, 广义线性模型. 重点放在模型的制定上, 建筑, 假设, 解释, 预测和评估, with implementation carried out in R and a focus on methods and models relevant for data science using industrial datasets.
- 课程三:高级应用统计学(3学时)
- 本系列的第三门课程继续介绍统计建模, 混合主题，如广义加法模型, 纵向响应模型, 时间序列模型, 生存分析, 统计学习或贝叶斯统计, 专注于与数据科学相关的模型. Taught with a project-based focus using real industrial data in an applied business context.
安德烈·斯克里里尼科夫博士.D. 应用统计学助理教授. Skripnikov教授应用统计学, Statistical Computing and Machine Learning in graduate and undergraduate 程序s and conducts research on high-dimensional data and time series analysis. 他感兴趣的领域包括基因表达数据, 研究大脑活动, 计量时间序列和体育数据.
伯恩哈德·克林根伯格博士.D. 统计学教授. Klingenberg在全国十大赌博官网教授高级应用统计学和数据可视化. His research interests include biostatistics, statistical modeling, and categorical data analysis.
完成本毕业证书的学员应能够:
- 展示对基本概念的理解
- 描述统计和推理统计
- 统计分析中的统计建模和计算技术
- 各种类型的统计模型, 包括线性, 逻辑和广义线性模型, 时间序列模型, 生存模式等等
- 熟练使用R编程语言
- 在统计建模中表现出对伦理问题的意识和认识
- 能在团队环境中有效工作，并能与同事有效沟通
- communicate orally and in writing with audiences the results of data analysis or visualization
- 学士学位(或有望在开课前获得学士学位)
- 一段兴趣/目的陈述
- knowledge of or experience in introductory R (unless the first course of Graduate Certificate in Data Analysis and Visualization with R is taken prior)
分布式计算
了解现代数据库系统和分布式/云计算概念. This certificate is great for professionals and individuals who work with large and complex datasets and databases who would like to move their systems towards cloud computing. This 3-course certificate 程序 provides solid background as well as hands-on experience in distributed computing. Starting with a course that introduces the fundamental principles in 算法与优化, it continues with traditional and modern database systems including SQL and NoSQL databases. 最后是一门关于大规模并行数据集和数据库系统的课程, 以及并行架构的算法. 所有的实现都是用Python完成的.
- 课程1:数据科学算法(3学时)
- 算法基础和性能度量. Python授课, the course includes an exploration of efficient algorithms for sorting and retrieving data, 图算法和组合优化, 动态规划, 随机算法, 以及近似算法.
- 课程2:数据科学数据库(3学时)
- 传统数据库设计和管理的基础知识. 各种类型和数据库的比较，包括SQL数据库(如. Postgre, SQLite)， NoSQL数据库，面向列的数据库(例如. HBase)和面向文档的数据库(例如. MongoDb). Consistency, availability, scalability, efficiency and performance in data retrieval and storage.
- 课程3:分布式计算(3学时)
- 关于大规模并行数据集的设计和维护的基础知识. 非关系数据库及其管理. Algorithms for parallel architectures and associated software tools including the MapReduce/Hadoop framework and Spark.
Matt Lepinski博士.D. 计算机科学副教授|. 莱平斯基的兴趣包括网络安全、计算机网络和软件开发. He worked for nine years at BBN Technologies focusing on transitioning security and privacy technologies from the academic literature to real-world systems. 他目前的研究重点是广泛部署的互联网协议的安全性, 以及公共互联网的演变.
博兹卡亚博士.D. 数据科学教授. Bozkaya担任应用数据科学硕士项目主任, 并教授机器学习课程, 算法与实用数据科学. 他的研究兴趣包括大数据分析, 消费者的行为, 金融预测分析, 保险和电信, 以及地理信息系统.
完成本毕业证书的学员应能够:
- 展示对基本概念的理解
- 算法与优化
- database systems; storage, retrieval and distribution of massive data sets
- 并行和分布式计算
- 熟练使用Python编程语言
- 能在团队环境中有效工作，并能与同事有效沟通
- communicate orally and in writing with audiences the results of data analysis or visualization
- 学士学位(或有望在开课前获得学士学位)
- 一段兴趣/目的陈述
- 具有Python入门知识或经验
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尼基塔·巴格利
