Năm 2012, Harvard Business Review gọi Nhà khoa học dữ liệu là “nghề hấp dẫn nhất của thế kỷ 21” và kể từ đó, khoa học dữ liệu ngày càng được ưa chuộng và có nhu cầu cao hơn! Sinh viên chuyên ngành phân tích dữ liệu của Thiel College sẽ có được các kỹ năng cần thiết để hiểu và làm việc trong thế giới khoa học dữ liệu và gần như chắc chắn sẽ được nhiều ngành công nghiệp khác nhau săn đón. Chương trình này sẽ cung cấp cho sinh viên nền tảng cần thiết để làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau mà các công ty phải đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để có khả năng cạnh tranh, cũng như cung cấp cho họ các điều kiện tiên quyết để học sau đại học về khoa học dữ liệu.

Được cung cấp với sự hợp tác của Trường Cao đẳng Máy tính và Trường Cao đẳng Khoa học, tập trung Phân tích Dữ liệu được thiết kế cho những sinh viên có bằng Cao đẳng Khoa học Ứng dụng (AAS) trong lĩnh vực liên quan đến công nghệ. Sự tập trung này được thiết kế để cung cấp cho sinh viên sự hiểu biết về các công nghệ và phương pháp luận cần thiết cho việc ra quyết định theo hướng dữ liệu. Nó hướng đến những sinh viên mong muốn trở thành nhà khoa học và phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, tiếp thị, hoạt động, kinh doanh / tình báo chính phủ và các nhóm sử dụng nhiều thông tin khác tạo ra và tiêu thụ một lượng lớn dữ liệu.

Cử nhân Khoa học Dữ liệu được thiết kế để đào tạo các chuyên gia định hướng dữ liệu có thể phân tích các tập dữ liệu phức tạp và đưa ra những hiểu biết có thể hành động được. Điều này đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học dữ liệu lành nghề trong mọi ngành, khiến sinh viên tốt nghiệp được săn đón rất nhiều trên thị trường việc làm.

Kinh tế và Tài chính với Khoa học Dữ liệu cung cấp chương trình học về kinh tế và tài chính kết hợp với kiến thức về khoa học dữ liệu và các ứng dụng của nó. Chương trình sẽ trang bị cho sinh viên các kỹ năng phân tích và lập trình cần thiết cho các nghề nghiệp mới như nhà kinh tế, chuyên gia chính sách, lãnh đạo doanh nghiệp và nhà nghiên cứu.

APU về Khoa học máy tính với chuyên môn về Phân tích dữ liệu được thiết kế để cung cấp cho bạn lợi thế về các công nghệ mới nhất phù hợp với Cách mạng Công nghiệp 4.0.

Hòa mình vào thế giới hấp dẫn của khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo với chương trình Khoa học máy tính hiện đại BSc của chúng tôi. Lộ trình này được thiết kế dành cho những sinh viên mong muốn khám phá các công nghệ tiên tiến và khai thác sức mạnh của dữ liệu để thúc đẩy sự đổi mới. Thông qua sự kết hợp giữa kiến thức lý thuyết và kinh nghiệm thực hành, sinh viên sẽ nắm vững các khái niệm thiết yếu trong phân tích dữ liệu, học máy và mô hình dự đoán.

Nếu bạn thích làm việc với và thao tác các con số, phân tích kết quả và giúp người khác hiểu cách dữ liệu có thể hoạt động cho họ, bằng cấp trong Khoa học dữ liệu và Analytics từ St. Ambrose University sẽ chuẩn bị cho bạn một nghề nghiệp có nhu cầu cao phù hợp với mục tiêu của bạn.

BSc Khoa học Dữ liệu và Phân tích của chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn sự kết hợp của các kỹ năng phân tích, kỹ thuật và trình bày để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết có giá trị. Trong một môi trường toàn cầu thay đổi liên tục, việc sử dụng ồ ạt các mạng xã hội và Internet of Things đang tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ và phát triển nhanh chóng.Xử lý dữ liệu được thực hiện thông qua các khả năng máy tính và mô hình thuật toán ngày càng phức tạp và phức tạp, đồng thời liên quan đến các công nghệ lưu trữ tiên tiến như điện toán đám mây. Do đó, hiện nay rất cần các chuyên gia có thể xử lý, hiểu và trình bày dữ liệu này một cách phù hợp và hiệu quả.Những kỹ năng này rất cần đối với các doanh nghiệp thu thập dữ liệu từ khách hàng, đối tác và từ thị trường mà họ hoạt động để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên bằng chứng.Các chính phủ cũng dựa vào dữ liệu để cải thiện chính sách của mình và cung cấp các dịch vụ tốt hơn.

Mở khóa sức mạnh của dữ liệu với chương trình Khoa học dữ liệu BSc (Hons) trực tuyến 100% này. Cho dù bạn muốn nâng cao kỹ năng hay là người mới trong lĩnh vực này, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế cần thiết cho lĩnh vực này trong khi khám phá các ứng dụng thực tế trong môi trường chuyên nghiệp.

Bạn nên đăng ký tham gia chương trình vì bạn sẽ nắm vững các kỹ năng cần thiết để thiết lập sự nghiệp Khoa học dữ liệu thành công. Bạn sẽ tìm hiểu cách phân tích dữ liệu và truyền đạt thông tin chi tiết bằng cách sử dụng các công cụ mạnh mẽ như Python, R, SAS và SQL.

Chương trình cấp bằng Phân tích dữ liệu và AI kết hợp phân tích dữ liệu, AI, học máy và lý thuyết quản lý để đưa ra quyết định kinh doanh.

Với chương trình cấp bằng này, thông qua các môn học mang tính thời sự cao như Trí tuệ nhân tạo và Khai thác dữ liệu, bạn có thể có được kiến thức và kỹ năng cần thiết để thành công trong nhiều bối cảnh kinh doanh, đồng thời nghiên cứu cả nghiên cứu học thuật mới nhất và xu hướng ngành trong lĩnh vực năng động này.

Phân tích dữ liệu và kinh doanh có được các kỹ năng cần thiết để trở thành Nhà phân tích dữ liệu bằng cách phát triển các kỹ năng về Dữ liệu lớn, Học máy, toán học và thống kê, luôn tập trung vào kinh doanh, thông qua việc sử dụng các công cụ lập trình và kinh doanh. Bạn sẽ có thể phát triển các kỹ năng bổ sung bằng cách bổ sung trình độ chuyên môn của mình bằng một trong các bằng cấp chuyên môn của chúng tôi hoặc đạt được bằng cấp kép trong 5 năm kết hợp bằng cấp chính thức với bằng cấp cao hơn.

Tại La Salle Campus Barcelona, ​​​​bạn có thể học Bằng kép về Thông minh kinh doanh và Phân tích dữ liệu cũng như Quản lý Kinh doanh và Công nghệ và trở thành chuyên gia trong việc chuyển đổi hoạt động kinh doanh thông qua dữ liệu. Bằng cấp này nhằm vào những sinh viên có kỹ năng tư duy phân tích và phê phán cao, những người mong muốn dẫn đầu các quá trình ra quyết định và thay đổi trong thế giới kinh doanh.

Chương trình BA Business Management (Data Analytics) hướng đến việc tích hợp liền mạch lý thuyết với thực hành, nhấn mạnh vào việc học thực tế, năng lực công nghệ và phân tích, cũng như nhận thức toàn cầu và đa văn hóa. Chương trình này sẽ cho phép bạn kết hợp hiệu quả các kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu trong nhiều tình huống ra quyết định kinh doanh.