今天，小编为大家带来了大数据专业北美大学排名 大数据专业院校排名，希望能帮助到广大考生和家长，一起来看看吧！
大数据专业大学排名
1.斯坦福大学Stanford University
学位项目:计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)
专业分支:信息管理与分析(Information Management and Analytics)
所属学院:工程学院,计算机系
地点:斯坦福,加州
学制:1-2年
斯坦福的大名就不赘述了,其信息管理与分析分支涵盖了当今最前沿的数据库与信息管理系统技术,并教授最先进的海量数据挖掘方法。
核心课程包括:
数据库与信息系统应用
系统设计、构架和管理
数据挖掘与机器学习
该项目的学生就业十分便利、抢手,比如每年都有大量学生进入亚马逊(Amazon)的EC2云计算平台处理大规模运算。
2.加州大学伯克利分校University of California, Berkeley
两个相关的学位项目:数据科学工程硕士Master of Engineering (concentration in Data Science),信息与数据科学硕士Master of Information and Data Science (MIDS)
所属学院:工程学院和信息学院
地点:伯克利,加州
学制:12-20个月
伯克利的两个硕士项目综合教授技术和企业运营的技能,立足现有最前沿的技术,扎实务实地培养学生成为领域内的佼佼者。
3.卡内基梅隆大学Carnegie Mellon University
学位项目:该校有两个相关硕士项目,信息技术硕士(Master of Science in Information Technology)和管理信息系统硕士(Master of Information Systems Management)
专业分支:商务智能和数据分析(Business Intelligence and Data Analytics)
所属学院:Heinz学院
地点:匹兹堡,宾夕法尼亚州
学制:16个月
卡内基梅隆大学的计算机科学专业排名在全美数一数二,与斯坦福、麻省理工起名,其数据分析与处理技术也名列前茅。本校的硕士项目有三个核心方向可供学生选择:商务智能、数据分析、信息技术。
项目培养的目标是要培养学生跨领域具备商业处理分析与预期建模、GIS地理信息定位与分析、分析报告、市场细分分析、数据可视化。卡梅全球顶尖的实验室也为学生提供了绝好的学习与实践机会(Heinz College’s iLab ),并且有固定的企业实习项目,为就业做了充足的准备。
4.哥伦比亚大学Columbia University
学位项目:计算机科学硕士(Master of Science In Computer Science)
专业分支:计算生物学、计算机安全、机器学习、自然语言处理等(Computational Biology, Computer Security, Machine Learning, Natural Language Processing, etc.)
所属学院:工程与应用科学学院
地点:纽约
学制:2年
哥伦比亚大学有一个世界顶尖的大数据科学与工程研究室(Institute for Data Sciences and Engineering),学生在此参与实验与科研项目。
5.纽约大学New York University
学位:商业分析科学硕士Master of Science in Business Analytics
学院:斯特恩商学院Stern School of Business
地点:纽约市
学制:1年
纽约大学的商业分析项目旨在培养学生成为基于数据分析与决策的领导者,学员在一年制学习当中会有机会去其他国家的教学场所学习(比如2016年的一个教学地点在上海),全程分五个学习阶段。
6.西北大学Northwestern University
学位项目:分析科学硕士(Master of Science in Analytics)
地点:伊凡斯顿(Evanston),伊利诺伊州
学院:McCormick工程与应用科学学院
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学制:15个月
本项目成立于2012年,融合了数学、统计、高端IT和数据分析的教学和研究内容,除了正常的授课外,学生还需要完成两个行业实习和一个课程设计。
7.弗吉尼亚大学University of Virginia
学位项目:数据科学硕士Master of Science in Data Science
学院:数据科学研究所(Data Science Institute)
地点:Charlottesville,弗吉尼亚州
学制:11个月
弗吉尼亚大学的数据科学硕士项目致力于为政府和企业培养大数据处理的人才,每年7月份开课,次年5月份结课。课程由计算机系、统计系、系统与信息工程系联合授课。攻读本项目需要一些先修课程:
单变量积分Single variable calculus
线性代数Linear algebra or matrix algebra
统计学导论An introductory statistics course
计算机编程导论An introductory programming course
8.普渡大学Purdue University
学位项目:工商管理硕士Master of Business Administration
分支:商业分析Business Analytics
学院:Krannert管理学院
地点:西法拉叶,印第安纳州
学制:2年
和麻省理工学院的MBA一样,都有个单独的分支是商业分析,学生学习的基础课程涵盖高级商业分析、数据挖掘、组织数据管理等,选修课程可以从以下三个领域选择:
商业分析咨询
金融/财务咨询
市场营销咨询
9.亚利桑那州立大学Arizona State University
学位项目:商业分析科学硕士Master of Science in Business Analytics
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学院:W.P. Carey商学院
地点:天普(Temple),亚利桑那州
学制:9个月
亚利桑那州立大学的商业分析科学项目致力于利用数据分析提高日常商务运营和管理的效率,核心课程包括数据挖掘、应用回归分析、分析决策工具、商业分析战略等,学校和当地的公司入英特尔(Intel)和美国快递(American Express)建立有稳定的合作关系供学生实习。
10.本特利大学Bentley University
学位项目:市场营销分析硕士Master of Science in Marketing Analytics
学院:商学院
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地点:Waltham,马萨诸塞州
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学制:1--1.5年
本特利是美国东北部知名的商学院,金融、会计、市场营销等专业名师云集、校友网络强大,其项目包含十门核心课程,涵盖市场营销、统计学、市场研究、信息技术等。
大数据专业院校排名
数据科学与大数据技术专业排名前10名的大学如下:
北京大学(排名第1)、清华大学(排名第2)、浙江大学(排名第3)、国防科技大学(排名第4)、北京航空航天大学(排名第5)、北京邮电大学(排名第6)、哈尔滨工业大学(排名第7)、上海交通大学(排名第8)、南京大学(排名第9)、华中科技大学(排名第10)。
数据科学与大数据技术专业就业前景:
1、互联网电商方向。作为当前最热门的风口,互联网电商是互联网领域应用于实践最多的地方,也是积累技术资源最丰富、资金最雄厚、人才需求量最大的部分。大数据技术与应用专业毕业生可以从事互联网电商运营维护、日常管理、消费大数据分析、金融数据风控管理等相关技术工作。目前大到已经上市的头部电商平台小到社区电商,这些技术人才的缺口都比较大。
2、零售金融方向。零售金融与互联网电商虽然同属于消费大范畴领域,但是具体而言,零售电商的范围要小于互联网电商,比互联网电商更需要精准对接消费群体和消费群体的爱好、收入等特征。
大数据技术与应用专业毕业生可以从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融等领域的数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面的工作。适合在零售金融企业承担相关技术服务工作,也可在IT领域从事计算机应用工作。
3、电子政务服务方向。随着电子政务服务的不断加快,无纸化办公、电子化办公、一站式服务、一键搞定服务等逐步在各大城市应用,尤其是在北京、上海、深圳等一线城市,基本上实现了电子政务服务全覆盖。群众办事只需要一个手机就可以实现原来需要跑很多趟、来回奔波的业务。
作为服务领域之一的大数据技术与应用专业毕业生可以在相关企业从事电子政务服务对接工作,进行基于电子政务的大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作。
数据科学与大数据技术专业排名
数据科学与大数据技术专业大学排名:
1、哈尔滨工业大学。
2、北京大学。
WWw。spEakkEy。coM
3、中国科学技术大学。
4、电子科技大学。
5、同济大学。
6、华东师范大学。
数据科学与大数据技术专业的详细介绍如下:
数据科学是关于数据的科学或者研究数据的科学。定义为: 研究探索Cyberspace中数据界奥秘的理论、方法、技术,研究的对象是数据界中的数据。与自然科学和社会科学不同,数据学和数据科学的研究对象是Cyberspace的数据,是新的科学。
大数据技术专业是指大数据采集与管理专业是从大数据应用的数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等层面系统地帮助企业掌握大数据应用中的各种典型问题的解决办法的专业。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的,所以是数学一类的专业。
大数据技术应用范围不断增长,各大企业对技术人才的需求也是求贤若渴。大数据属于新兴的学科专业,在之前中国并没有太多的大数据人才积累,导致现在的大数据行业人才厚度很薄弱。
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