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做为一名教师，我们有没有这样的经历：参加很多信息技术相关培训，要求用课件，要求用...7月29日至30日，滁州学院组织召开了应用型高校混合式教学研讨会，有幸参与这次会...&关于信息技术在教学中应用中的一些问题及思考。信息技术在教学中融合，很...第十四届教育技术国际论坛（IFET2015）将于日-9月28日...&&&&&&&nbs...感谢教育技术论坛朋友提供资料，祝大家能成为教育技术研究中的一员，让更多的人了解教...
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美国研究生大数据相关专业介绍
&大数据专业是横跨数学，计算机，金融和商科专业的交叉学科，就业前景看好，目前越来越多的美国院校紧跟就业趋势，纷纷开设了大数据相关的专业。因为是交叉学科，各种专业背景的同学都有机会被美国的大数据专业录取，尤其是较强的数学背景和计算机能力对于申请大数据专业很有利。
目前美国开设的大数据专业主要有3个方向，商业分析方向(Business Analytics)，数据科学(Data Science)和机器学习(Machine Learning)方向。三个研究方向的侧重点有少许区别。
具体到三个方向来说，商业分析专业对于金融和市场的背景比较看重。成功申请到商业分析的同学大多来自数学，国际贸易，市场营销，会计，金融专业。
数据科学和机器学习顾名思义对申请者的数学和计算机能力要求较高。所以这个方向的申请者最好有扎实的数学和计算机背景，本科所学专业最好是相关的理工科专业。数学，统计，计算机，信息管理，电子商务，通信工程等都容易被招生官接受。
就业前景：
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)早在几年前就预计，到2018年大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口将在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!&另外跟据WANTED Analytics和福布斯杂志刚刚公布的2015年数据，在对过去12个月美国就业市场“大数据”相关岗位的分析中发现，需要“大数据”技能的岗位空缺在过去的一年里增长了516%！
现在在读大三或大四的同学，如果顺利升入美国大学攻读大数据相关专业的硕士学位，那么在毕业的时候正好2018年！正好赶上了大数据时代！
另外，就行业而言，招聘最多的分别为专业、科学和技术服务业(30%)、信息科技即IT(19%)、制造业(18%)、金融和保险业(10%)以及零售业(8%)。
由于高需求和高技术含量，大数据从业者的年收入中位数为124,000美元 。处在这一中位数级别的岗位还有软件工程师、信息系统开发者、平台软件工程师、数据质量总监等等。
就岗位的地理分布而言，加州的圣荷西-森尼韦尔-圣克拉拉地区、加州的旧金山-奥克兰-弗里蒙特地区、和纽约-北新泽西-长岛地区是全美前三大“大数据”岗位密集地区。这些也是南加大，斯坦福，伯克利，纽约大学和哥伦比亚大学等大数据名校的所在地哦。大数据教育和就业市场的紧密关系可见一斑。
具体3大方向分析：
商业分析(Business Analytics)
关注于大数据理念在商业领域的实际应用，是目前很多商业机构最为重视的核心部门之一。商业分析专家通过精准的数据分析得出客观的决策建议进而优化商业运作流程，提高资源利用效率。
很多学校的商学院如南加州大学，纽约大学，伦斯勒理工学院，罗切斯特大学，约翰霍普金斯大学等，都开设了商业分析专业。
商业分析专业的主要课程，我们以南加大和伦斯勒理工学院为例，来了解一下：
南加大的商业分析是30学分，3个学期完成的项目。
包括21学分必修专业课和9学分的选修课。
必修专业课有：
Business Analytics商业分析
Managerial Statistics管理统计学
Applied Modern Statistical Learning Methods应用现代统计学习方法
Statistical Computing and Data Visualization统计计算和数据可视化
The Analytics Edge: Data, Models, and Effective Decisions数据，模型，和有效决策
Data Analytics Driven Dynamic Strategy and Execution数据分析驱动的动态战略和执行
Foundations of Data Management数据管理基础
2.伦斯勒理工学院
伦斯勒理工的商业分析也是10门课，一年可以完成。
必修课程有：
商业核心课程：
Statistics for Managerial Decision Making管理决策统计
Introduction to Accounting and Financial Management会计和金融管理概论
Information Systems of Management管理信息系统
分析核心课程：
Technology Fundamentals for Analytics分析的技术基础
Predictive Analytics预测分析
Advanced Data Resource Management高级数据管理
Advanced Quantitative Methods高级定量方法
数据科学(Data Science)
数据科学是计算机和应用数学的交叉学科，注重数理统计，数学建模等在数据挖掘处理方面的应用。专业目标是培养有强大数理统计能力，并能将大数据分析运用在各行各业领域的人才。
开设数据科学专业的学校近年来越来越多了，如卡耐基梅隆大学，伯弗吉尼亚大学，南加州大学，纽约大学，乔治华盛顿大学等。很多学校的数据科学专业是开设开计算机系下面的一个分支，如卡内基梅隆，南加大，这就需要申请者有比较强的计算机背景。也有部分学校的数据科学是开设在理学院的，如乔治华盛顿大学，相对来说对学生的计算机背景要求没有那么高。还有部分学校专门开设了数据科学中心，如纽大，弗吉尼亚大学等。
数据科学专业主要的课程，我们以两所学校为例来看一下：
1.纽约大学
NYU的数据科学是36学分项目，一年半到2年可以完成。
必修课程有：
Intro to Data Science&数据科学概论
Statistical and Mathematical Methods for Data Science数据科学的统计与数理方法
Machine Learning and Computational Statistics机器学习和计算统计学
Big Data大数据
Inference and Representation推理和表现
2.乔治华盛顿大学
GWU的数据科学是30学分的项目，共10门课，其中3门必修课程，4门专业选修课，
2门应用选修课。
专业必修课包括：
Introduction to Data Science数据科学概论
Data Warehousing and Analytics数据仓库和分析
Introduction to Data Mining数据挖掘概论
专业选修课包括：
Numerical Linear Algebra and Optimization数值线性代数与最优化
Machine Learning I&机器学习1
Machine Learning II机器学习2
Introduction to Numerical Analysis数值分析概论
Methods of Statistical Computing统计计算方法
Applied Linear Models应用线性模型
Regression Graphics/Nonparametric Regression回归图形/非参数回归
机器学习(Machine Learning)
简单来说就是通过各种算法和计算机语言来处理数据，属于计算机科学的范畴。机器学习也是大数据技术的核心。数学和统计牛校哥伦比亚大学，计算机科学第一强校卡耐基梅隆大学，和斯坦福大学等都开设了相关专业。机器学习专业主要还是属于计算机专业的一个分支，单独开设这个专业的学校比较少，并且申请者必须有较强的计算机基础。
机器学习的主要课程我们参考一下计算机名校卡内基梅隆大学的课程设置：
1.&卡内基梅隆大学 机器学习硕士
核心课程：
Introduction to Machine Learing&机器学习概论or
Advanced Introduction to Machine Learning进阶机器学习概论
Statistical Machine Learning统计机器学习
Intermediate Statistics中间统计
核心选修课（选2门）
Probabilistic Graphical Models概率图模型
Convex Optimization凸优化
Multimedia Databases and Data Mining多媒体数据库与数据挖掘
Algorithms or Algorithms in the Real World&算法&or&实践算法应用
另外，许多学校在统计系里面也开设了偏数据科学的应用统计学硕士学位，很多也是为大数据服务的专业。如卡内基梅隆大学的Master's of Statistical Practice（MSP），伊利诺伊香槟分校的统计学硕士Analytics分支，虽然叫法不同，但实际上都是数据科学专业。对大数据有兴趣的同学也可以在统计系里面找到合适的项目。
关于美国大数据相关专业的具体情况，欢迎咨询杭州新东方美国研究生部的宿老师
电话：0571-&& &邮箱：suyaguang@
原创文章，谢绝转载！
姓名：宿亚光
自我介绍：荣誉毕业于美国名校，有多年理工科研究经历，对各个专业都有比较独到的见解和分析。另外有较强的口语功底可以帮助学生提高未来赴美的交流能力。多年的美国生活经验可以很好的帮学生去选择合适的专业和就业方向。在美国有较广的人脉关系，包括各名校的同学和教授，可以帮学生选择合适的学习方向。我相信只要你给我充足的规划时间，我就能帮你圆一个更好的美国梦。
工作感言：与学生一起努力，去圆更多人的美国梦。申请只是过程，我愿意做你成功的马车夫，为你的前路扫清障碍，为你的美国梦披荆斩棘，为你的学习生涯保驾护航。Welcome to the U. S.
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美国研究生大数据相关专业介绍
分类：专家指南&
时间： 14:15:28&
&大数据专业是横跨数学，计算机，金融和商科专业的交叉学科，就业前景看好，目前越来越多的美国院校紧跟就业趋势，纷纷开设了大数据相关的专业。因为是交叉学科，各种专业背景的同学都有机会被美国的大数据专业录取，尤其是较强的数学背景和计算机能力对于申请大数据专业很有利。
目前美国开设的大数据专业主要有3个方向，商业分析方向(Business Analytics)，数据科学(Data Science)和机器学习(Machine Learning)方向。三个研究方向的侧重点有少许区别。
具体到三个方向来说，商业分析专业对于金融和市场的背景比较看重。成功申请到商业分析的同学大多来自数学，国际贸易，市场营销，会计，金融专业。
数据科学和机器学习顾名思义对申请者的数学和计算机能力要求较高。所以这个方向的申请者最好有扎实的数学和计算机背景，本科所学专业最好是相关的理工科专业。数学，统计，计算机，信息管理，电子商务，通信工程等都容易被招生官接受。
就业前景：
全球最顶尖管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)早在几年前就预计，到2018年大数据或者数据工作者的岗位需求将激增，其中大数据科学家的缺口将在140000到190000之间，对于懂得如何利用大数据做决策的分析师和经理的岗位缺口则将达到150万!&另外跟据WANTED Analytics和福布斯杂志刚刚公布的2015年数据，在对过去12个月美国就业市场“大数据”相关岗位的分析中发现，需要“大数据”技能的岗位空缺在过去的一年里增长了516%！
现在在读大三或大四的同学，如果顺利升入美国大学攻读大数据相关专业的硕士学位，那么在毕业的时候正好2018年！正好赶上了大数据时代！
另外，就行业而言，招聘最多的分别为专业、科学和技术服务业(30%)、信息科技即IT(19%)、制造业(18%)、金融和保险业(10%)以及零售业(8%)。
由于高需求和高技术含量，大数据从业者的年收入中位数为124,000美元 。处在这一中位数级别的岗位还有软件工程师、信息系统开发者、平台软件工程师、数据质量总监等等。
就岗位的地理分布而言，加州的圣荷西-森尼韦尔-圣克拉拉地区、加州的旧金山-奥克兰-弗里蒙特地区、和纽约-北新泽西-长岛地区是全美前三大“大数据”岗位密集地区。这些也是南加大，斯坦福，伯克利，纽约大学和哥伦比亚大学等大数据名校的所在地哦。大数据教育和就业市场的紧密关系可见一斑。
具体3大方向分析：
商业分析(Business Analytics)
关注于大数据理念在商业领域的实际应用，是目前很多商业机构最为重视的核心部门之一。商业分析专家通过精准的数据分析得出客观的决策建议进而优化商业运作流程，提高资源利用效率。
很多学校的商学院如南加州大学，纽约大学，伦斯勒理工学院，罗切斯特大学，约翰霍普金斯大学等，都开设了商业分析专业。
商业分析专业的主要课程，我们以南加大和伦斯勒理工学院为例，来了解一下：
南加大的商业分析是30学分，3个学期完成的项目。
包括21学分必修专业课和9学分的选修课。
必修专业课有：
Business Analytics商业分析
Managerial Statistics管理统计学
Applied Modern Statistical Learning Methods应用现代统计学习方法
Statistical Computing and Data Visualization统计计算和数据可视化
The Analytics Edge: Data, Models, and Effective Decisions数据，模型，和有效决策
Data Analytics Driven Dynamic Strategy and Execution数据分析驱动的动态战略和执行
Foundations of Data Management数据管理基础
2.伦斯勒理工学院
伦斯勒理工的商业分析也是10门课，一年可以完成。
必修课程有：
商业核心课程：
Statistics for Managerial Decision Making管理决策统计
Introduction to Accounting and Financial Management会计和金融管理概论
Information Systems of Management管理信息系统
分析核心课程：
Technology Fundamentals for Analytics分析的技术基础
Predictive Analytics预测分析
Advanced Data Resource Management高级数据管理
Advanced Quantitative Methods高级定量方法
数据科学(Data Science)
数据科学是计算机和应用数学的交叉学科，注重数理统计，数学建模等在数据挖掘处理方面的应用。专业目标是培养有强大数理统计能力，并能将大数据分析运用在各行各业领域的人才。
开设数据科学专业的学校近年来越来越多了，如卡耐基梅隆大学，伯弗吉尼亚大学，南加州大学，纽约大学，乔治华盛顿大学等。很多学校的数据科学专业是开设开计算机系下面的一个分支，如卡内基梅隆，南加大，这就需要申请者有比较强的计算机背景。也有部分学校的数据科学是开设在理学院的，如乔治华盛顿大学，相对来说对学生的计算机背景要求没有那么高。还有部分学校专门开设了数据科学中心，如纽大，弗吉尼亚大学等。
数据科学专业主要的课程，我们以两所学校为例来看一下：
1.纽约大学
NYU的数据科学是36学分项目，一年半到2年可以完成。
必修课程有：
Intro to Data Science&数据科学概论
Statistical and Mathematical Methods for Data Science数据科学的统计与数理方法
Machine Learning and Computational Statistics机器学习和计算统计学
Big Data大数据
Inference and Representation推理和表现
2.乔治华盛顿大学
GWU的数据科学是30学分的项目，共10门课，其中3门必修课程，4门专业选修课，
2门应用选修课。
专业必修课包括：
Introduction to Data Science数据科学概论
Data Warehousing and Analytics数据仓库和分析
Introduction to Data Mining数据挖掘概论
专业选修课包括：
Numerical Linear Algebra and Optimization数值线性代数与最优化
Machine Learning I&机器学习1
Machine Learning II机器学习2
Introduction to Numerical Analysis数值分析概论
Methods of Statistical Computing统计计算方法
Applied Linear Models应用线性模型
Regression Graphics/Nonparametric Regression回归图形/非参数回归
机器学习(Machine Learning)
简单来说就是通过各种算法和计算机语言来处理数据，属于计算机科学的范畴。机器学习也是大数据技术的核心。数学和统计牛校哥伦比亚大学，计算机科学第一强校卡耐基梅隆大学，和斯坦福大学等都开设了相关专业。机器学习专业主要还是属于计算机专业的一个分支，单独开设这个专业的学校比较少，并且申请者必须有较强的计算机基础。
机器学习的主要课程我们参考一下计算机名校卡内基梅隆大学的课程设置：
1.&卡内基梅隆大学 机器学习硕士
核心课程：
Introduction to Machine Learing&机器学习概论or
Advanced Introduction to Machine Learning进阶机器学习概论
Statistical Machine Learning统计机器学习
Intermediate Statistics中间统计
核心选修课（选2门）
Probabilistic Graphical Models概率图模型
Convex Optimization凸优化
Multimedia Databases and Data Mining多媒体数据库与数据挖掘
Algorithms or Algorithms in the Real World&算法&or&实践算法应用
另外，许多学校在统计系里面也开设了偏数据科学的应用统计学硕士学位，很多也是为大数据服务的专业。如卡内基梅隆大学的Master's of Statistical Practice（MSP），伊利诺伊香槟分校的统计学硕士Analytics分支，虽然叫法不同，但实际上都是数据科学专业。对大数据有兴趣的同学也可以在统计系里面找到合适的项目。
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