Phd analytics og data videnskab

Kennesaw State University

Studiebeskrivelse

Læs den officielle beskrivelse

Phd analytics og data videnskab

Kennesaw State University

Virkelige verden ansøgning

Alderen på Big data er her. Teknologiske fremskridt i det seneste århundrede har skabt trillioner af datapunkter. Udfordringen for organisationer er, hvordan man slå alle disse data til brugbar information. Folk, der har evnerne til at styre analysere og give beslutningsprocesserne indsigter er i stor efterspørgsel.

Vores Ph.D. Program er traditionel og nyskabende - anvendt og teoretisk, en Ph.D. til det 21. århundrede. Virkelige verden ansøgning, med den virkelige verden data, driver vores studerendes læreproces. Tag et indblik i nogle af de spændende fund vores studerende har afsløret, da de anvender deres læring.

Big data - Big Change

Big Data ændrer ikke kun den måde, vi træffer beslutninger, men det er at ændre den måde, vi tænker om vores helbred, vores transport, vores finanser, vores kommunikation ... næsten alle dimensioner af vores liv. Oversættelse Big data til meningsfuld information er motor, der driver opdagelse i biologi, finans, Engineering, Marketing, sociologi, Kemi og alt derimellem. Ph.d. i Analytics og Data Science på Kennesaw State University er en banebrydende tværfagligt ph.d.-program, der bygger bro over kløften mellem anvendelse og teori, mellem den akademiske verden og industrien. Programmet integrerer begreber fra datalogi, matematik og statistik med applikationer i Business, Healthcare, transport Offentlig politik og, forberede den næste generation af data Forskere.

Process Improvement

Ved hjælp af en kombination af Yelp anmeldelser og Twitter-data, med traditionelle prædiktive variabler, har KSU studerende forbedret salg prognoser processer til flere virksomheder - både store og små. Gennem minedrift Yelp anmeldelser, studerende i stand til at give disse virksomheder med uventede forbrugerindsigt - hjælpe dem til bedre at tjene deres kunder.

Nye indsigter

Ved hjælp af data relateret til familie engagement, fysisk velvære, mentale udsigter og sygdomme, denne analyse resulteret i udviklingen af ​​en ny segmentering taksonomi, der giver forbedrede indsigt i de specifikke behov hos enkeltpersoner enhed som de bliver ældre.

Bedre strategier

Ved hjælp af denne analyse blev indsigter udviklet relateret til, hvordan sygdomme fremskridt og fordelt på hele en befolkning efter en naturkatastrofe, der fører til bedre strategier til distribution vaccination og den optimale bevægelighed for leverancer og materialer.

mønster Analyse

Ved hjælp af denne analyse blev indsigter udviklet relateret til kriminalitet mønstre baseret på vejrdata. Som et resultat, kunne vejrudsigter anvendes til at bidrage til at bestemme optimale retshåndhævende strategier.

finde relationer

Ved hjælp af data indsamlet fra det amerikanske Department of Transportation Bureau of Transportation Statistics, KSU studerende var i stand til at bestemme, hvilke faktorer forårsagede flest forsinkelser i flyselskab rejser og bruges disse oplysninger til at minimere rejsetiden, når de flyver i USA i løbet af de sidste tre år. Der blev også indsamlet fra den amerikanske Energy Information Administration at vise mulige relationer mellem flyselskabet brændstof og energi forbrug og flyselskab forsinkelser og aflysninger. Denne information kan anvendes af luftfartsselskaber til at hjælpe med at træffe beslutninger, når vejr og andre formildende omstændigheder gør aflede og annullering af flyvninger nødvendige.

Foretage et Impact

Denne analyse resulterede i identifikationen af ​​bedste praksis for at tiltrække, fastholde og yde støtte til STEM undervisere på tværs af de enkelte sub discipliner kemi, biologi, matematik og fysik i K-12 skoler. Virkningerne omfatter øget elevernes engagement og studerende hensigt at tilmelde sig disse discipliner efter endt uddannelse. I 2015 National Science Foundation anerkendte denne forskning med en finansieret pris for at fortsætte udviklingen af ​​STEM uddannelse indsigt og bedste praksis.

Innovating Analyse

I stedet for at analysere strukturerede data fra pæne kolonner og rækker af tal arrangeret på regneark, denne nye søgealgoritme giver forskerne at udnytte ustrukturerede data, som den, der findes i e-mail, tweets eller tekster, for eksempel. De kan også udføre analyse på video- og lydfiler.

Curriculum

Den generelle opbygning af KSU Ph.D. Programmet vil omfatte tre faser:

  • Trin 1: Pre-Program Krav
  • Trin 2: Kursusaktiviteter
  • Trin 3: Projekt Engagement og Forskning / afhandling

Studerende forfølger en Ph.D. i Analytics og Data Science ville være forpligtet til at tage 48 kursus timer, 6 timers valgfag fordelt over fire år, afhandling forskning (12 timer minimum) og praktik (12 timer minimum). I alt denne grad er minimum 78 kredit timers kurser, praktik og afhandling.

Denne skole tilbyder programmer i:
  • Engelsk
Varighed og pris
This course is Campusbaseret
Start Date
Startdato
Sep. 2019
Duration
Varighed
4 år
Fuldtid
Price
Pris
290 USD
Information
Deadline
Feb. 1, 2019
Locations
USA - Kennesaw, Georgia
Startdato : Sep. 2019
Ansøgningsfrist Feb. 1, 2019
Slutdato Aug. 31, 2023
Dates
Sep. 2019
USA - Kennesaw, Georgia
Ansøgningsfrist Feb. 1, 2019
Slutdato Aug. 31, 2023