28 数据分析 理学学士 Degree Programs

我们的数据科学和分析理学士将为您提供分析、技术和演示技能的结合，将数据转化为有价值的见解。 在不断变化的全球环境中，社交网络和物联网的大量使用正在产生大量且快速增长的数据。数据处理是通过日益复杂和精密的计算机能力和算法模型进行的，并涉及云计算等先进的存储技术。 因此，目前非常需要能够以适当和有效的方式处理、理解和呈现这些数据的专业人员。企业非常需要这些技能，这些企业从客户、合作伙伴和他们经营的市场收集数据以支持基于证据的决策。政府依靠数据来改进政策并提供更好的服务。

您是否正在考虑计算的未来职业，但是想要在开始大学学位之前需要一些额外的技能支持吗？然后，柏林柏林校区的计算机科学（荣誉）理学士（预科课程）课程就为像您这样的人而设计。我们的基础年课程为您提供入门高等教育所需的额外支持和技能，帮助您充满信心地完成计算机专业的完整学位。

数据分析 (DA) 使用强大的工具和技术从数据中获取意义和价值。随着公司越来越受数据驱动，数据分析现在被视为一个重要的专业领域和一条与众不同的职业道路。学生学习分析数据和寻找模式，以提高业务效率和解决问题的能力。这些技能对于做出明智的决策以推动业务发展和实现战略目标至关重要。学生学会成为问题解决者，并熟练分析数据，从而在牢记“大局”的同时释放商机和解决方案。批判性思维和有效沟通是在此选项中培养的互补技能。此选项涵盖的主题包括决策分析、数据挖掘、建模、预测、人工智能和机器学习。

数据科学是未来几年创新的主要动力。在地球科学中，从各种来源收集的数据爆炸式增长。传感器，卫星和计算机模拟提供了以前所未有的细节探索地球的机会。智能农业，虚拟遥感实验室和自然灾害预警系统只是越来越多利用我们数据财富的环境应用的例子。

如果您喜欢与数字合作，操纵数据，分析结果，并帮助其他人了解数据如何为他们服务，那么St. Ambrose University数据科学与分析学位St. Ambrose University将帮助您为符合您目标的高要求职业做好准备。

大数据是大生意。当今世界上几乎每个行业都依赖技术娴熟的人来捕获和分析数据。然而，数据科学家缺乏。专家估计，未来几年内需要140,000-190,000名合格员工，以满足不断增长的业务需求。

当今社会，商业活动日益复杂。企业每天都要处理来自众多来源的海量数据。这一现状导致对信息管理领域专业人士的需求激增，他们需要能够运用最现代化的分析技术和工具来支持决策制定的信息管理技能。

从 Lynn 获得您的分析学位，并将商业、信息技术和数学结合起来。在数据分析计划中，您将学习如何查找、收集和分析数据以发现趋势和信息。但这不是普通的数据分析学位课程。在 Lynn，您获得的知识将帮助您使未来的领导者能够通过数据驱动的方法识别机会、管理风险和开发新想法。分析学学士学位是提升学位的垫脚石。

The sheer amount of data collected by businesses like Google, Facebook, and Amazon is staggering — and they all need someone to interpret what it means. With a degree in business data science from Susquehanna, that someone will be you. From accounting firms to major consumer brands to healthcare systems, businesses of all types and sizes are collecting data.

数据是我们社会的命脉。从医药到政府部门，从市场研究到环境，数据的收集和分析对于了解如何在全球范围内改进、创造和指导产品和服务至关重要。

分析位于统计，计算机科学和数学的交汇处，所有这些都集中在寻找，解释和呈现有意义的数据模式中。我们提供分析学理学学士学位，专业涉及数据分析或业务分析，并且在这两个专业中均提供合作教育选项。

世界经济论坛估计，到 2020 年，世界上的数据将是宇宙中可观测恒星的 40 倍。全球企业、社交媒体公司、金融机构、医疗保健部门和政府都依赖这些数据以及分析数据的人，为最高级别的业务关键决策提供信息。 在这个理学士（荣誉）数据科学和分析学位课程中，您将学会自信地分析大量可用数据——这是所有行业都非常需要的技能。您将学习使用数据库、系统和分析工具（例如关系模型和结构化查询语言 (SQL)）来确定有利于企业的见解和趋势，例如定位新产品或增加销售额。您将了解如何使用相同的系统来识别医学数据中的模式、预测疾病或恢复，或通过分析土壤数据或海洋生物学来应对气候变化。 您将深入了解现代大数据、机器学习和数据挖掘方法，为您担任数据分析师、数据科学家、系统开发人员和系统分析师等关键角色做好准备。