Аналитика данных (БС)

Научитесь отвечать на завтрашние вопросы бизнеса сегодня с помощью больших данных

Постоянно расширяющийся цифровой мир постоянно собирает ценную информацию от людей, взаимодействующих с технологиями, а также от устройств, взаимодействующих с другими устройствами («Интернет вещей»). Будучи студентом Программы анализа данных в Seton Hill, вы научитесь использовать предсказательную силу математики с вычислительной мощностью технологий для обнаружения скрытых закономерностей в «больших данных», которые обеспечивают высокоуровневые бизнес-идеи. В процессе вы подготовите себя к карьере в быстрорастущей области, которая представляет собой сочетание компьютерных наук, математики и бизнеса. 

Почему стоит выбрать программу по анализу данных в Университете Сетон-Хилл?

Наша учебная программа состоит из четырех частей: базовые курсы, курсы по конкретным дисциплинам, три факультативных курса или второстепенный курс в области специализации и компонент экспериментального образования, соответствующий целям трудоустройства каждого студента. Студенты также завершают основную учебную программу по гуманитарным наукам Университета Сетон-Хилл.

• Карьерный потенциал: Программа по анализу данных в университете Сетон-Хилл даст вам прочную основу в области анализа данных, поскольку она разработана с учетом того, что студенты могут получить дополнительную или потенциально дополнительную специальность в смежной области, например, в области бухгалтерского учета, финансов, управления бизнесом, математики или информатики. 
• Коммуникационные навыки: применяя идеалы этики Сетон-Хилла в повседневной деловой и организационной деятельности, студенты Университета Сетон-Хилл способны эффективнее и профессиональнее доносить результаты анализа данных в ясной и краткой форме до коллег, не имеющих технических знаний, и руководителей предприятий. Этот ключевой навык пригодится вам еще долгое время после того, как вы покинете Университет Сетон-Хилла, чтобы заняться карьерой своей мечты.
• Практическая стажировка:  на третьем курсе вы пройдете стажировку в профессиональной среде, максимально приближенной к вашей профессиональной сфере, что позволит вам продемонстрировать навыки лидерства, принятия решений, управления и командной работы, а также применить теорию организации, которую вы изучили и развили, будучи студентом Университета Сетон-Хилл.

Программа Миссия

Миссия программы по анализу данных университета Seton Hill заключается в том, чтобы дать вам возможность использовать навыки в бизнесе, статистике и информационных технологиях, которые подготовят вас к анализу больших наборов данных и разработке решений на основе данных для работодателей. Интегрируя основную учебную программу гуманитарных наук университета Seton Hill с различными курсами по математике, информатике и управлению бизнесом, а также уделяя особое внимание практическим аспектам анализа данных посредством практических занятий и стажировок, мы даем вам навыки, необходимые для того, чтобы стать компетентным аналитиком данных.

Карьера в области анализа данных

В настоящее время потребность в квалифицированных аналитиках данных превышает количество квалифицированных кандидатов. Исследование McKinsey Global Institute прогнозирует, что к 2024 году спрос на аналитиков данных в США вырастет на 19%. Здесь, в Питтсбурге, примерно 89% прогнозируемых ежегодных вакансий до 2025 года потребуют степени бакалавра, особенно в областях бизнеса и финансов, где технологии и рост больших данных привели к сильному росту числа аналитиков данных. 

Факультет

Курсы по анализу данных в Университете Сетон-Хилл преподаются преданными своему делу преподавателями, обладающими опытом в области бизнеса, математики и компьютерных наук, которые помогут вам освоить такие навыки, как:

• Понимание статистики, необходимое для максимизации ценности данных.
• Выявление возможностей, потребностей и ограничений использования данных в организации.
• Применение методов количественного моделирования, программирования и анализа данных для решения реальных проблем, распространения результатов и эффективного представления их с использованием методов визуализации данных и программного обеспечения. 
• Использование новых и перспективных инструментов и технологий для анализа больших данных с помощью облачного интеллектуального анализа данных.