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プログラムの理論的根拠:

  • データマイニングの科学のマスターは、大規模なデータセットに興味深く、有用なパターンや傾向を見つけるために学生を準備します。
  • 学生は情報時代のキャリアのためにそれらを準備するために、最先端のデータモデリング方法論の専門知識を備えています。

プログラムの卒業生のために成果を学習:

プログラムの学生はに期待されます。

  • プロセスとしてのアプローチデータマイニング、ビジネスの理解フェーズを含むCRISP-DM(データマイニングのためのクロス業界標準プロセス)の使用で能力を発揮することにより、位相を理解するデータ、探索的データ解析相、モデリング相、評価フェーズ、および展開段階;
  • WEKA、SPSSによってクレメンタイン、およびR言語を含む、最先端のデータマイニングソフトウェアを使用して堪能で、
  • 理解し、適用k平均クラスタリング、BIRCHクラスタリング、コホーネンクラスタリング、分類および回帰木などのクラスタリング、推定、予測、および分類アルゴリズムの広い範囲を、C4.5アルゴリズム、ロジスティック回帰、K最近傍、重回帰、およびニューラルネットワーク。そして
  • このようなテキストマイニング、マイニングゲノミクスデータ、およびその他の現在の問題など最新のデータマイニング技術とアプリケーションを、理解し、適用されます。

入学要件

学生は高等教育の地域認定機関から学士の学位を保持する必要があります。 学部レコードは大学院の分野で成功した研究に着手し、追求する能力の明確な証拠を示さなければなりません。

(Aが4.00である場合)、または同等であり、すべてのポスト学士コースワークで良い状態(3.00 GPA)4.00規模で3.00の最小学部GPAが必要です。 条件付入学は、プログラムの最初の3つのコアコースでBよりも低い何の成績を受けていない学生に条件付け2.40という低い学部GPAS、と候補者に付与することができます。

以下の材料を大学院研究科で必要な材料に加えて、必要とされます。

  • (a)は、学術や仕事の歴史に焦点を当てて500から1000語の正式なアプリケーションエッセイ、データマイニングで理学修士を追求するための(b)の理由から、及び(c)将来プロの願望。 エッセイはまた、英語のコマンドを示すために使用されます。
  • 学生は、彼らがB以上の等級で、これらの前提条件コースを完了することを条件に認められることがあります。 統計の最初の学期のコースを定期的に両方のオンラインと教室でCCSUによって提供されています。
  • 学術や作業環境それぞれからの推薦、1の二文字(あるいは学界からの2つの候補が採用されていない場合)。
こちらで受講可能な講座:
英語

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このコースは、 オンライン
開始日
9月 2019
Duration
2 - 3 年間
全日制課程
価格
10,956 USD
5478 USDコネチカットの居住者、授業料&必要な費用、毎ターム; 11878ドル非居住者、授業料&必要な費用、毎ターム