2025年夏季和秋季注册窗口现已开放。
数据科学理学学士学位为学生澳门金沙网上赌场提供高级分析，数据挖掘，商业分析和统计方面的技能和知识，以产生有意义的见解并制定对行业至关重要的以数据为中心的战略。寻求数据科学学士学位的学生是一个多学科项目的一部分，整合了四个领域的课程：统计、数学、计算机科学和管理。毕业于数据科学学士学位的学生应准备好在调查的各个阶段与数据进行交互，并具备在团队环境中有效工作的口头和书面沟通技巧。
完成数据科学专业后，学生将能够：
一旦你被录取为本科生，并且满足了你所选课程的任何进一步的入学要求，你就可以选择主修或选修辅修。
申请大都会州立大学：现在开始你的数据科学学士学位之旅。了解注册的步骤，或者，如果你对大都会州立大学可以为你澳门金沙网上赌场提供什么有疑问，询问信息，参观校园或与招生顾问聊天。
开始你的数据科学学士学位
对数据科学学士学位感兴趣的学生在申请入学时，将被分配一名数学与统计系的指导老师，并将获得预科学位。
有兴趣攻读数据科学学士学位的学生应采取以下步骤：
1. 与数学与统计系的教职员工交谈或联系系主任（math@metrostate.edu）以了解更多关于数据科学学士学位的信息。
2. 完成以下专业预科课程：
3. 使用在线本科课程变更或申报表格申报数据科学学士学位。
转学课程的等效性由数学与统计学系决定。
学生必须完成专业预科课程，成绩达到C-或更高，累积GPA达到2.50或更高才能被录取。学生必须在大都会州立大学完成至少20个学分的课程。在注册课程之前，请注意先决条件。
本课程介绍计算机编程的基本概念，以及如何开发计算机程序来解决各种应用领域的问题。主题包括数字系统，布尔代数，变量，决策和迭代结构，列表，文件操作，以及通过模块化设计方法的问题解构。使用Python等语言进行编程的实验工作和家庭作业是本课程不可分割的一部分。
《计算思维与编程》的完整课程描述
本课程涵盖统计学的基本原理和方法。它强调在现实世界中解决问题和决策的技术和应用。主题包括频率分布，测量位置和变化，概率，抽样，实验设计，抽样分布，区间估计，假设检验，相关和回归。
统计学I的完整课程描述
本课程涵盖数学和计算机科学中各种重要的主题。主题包括：逻辑和证明，集合和函数，归纳和递归，初等数论，计数和概率论，以及有向图的基本理论。
完整的离散数学课程描述
介绍数据科学中常用的方法和技术。本课程将使用与数据处理、总结和可视化相关的面向对象的计算机编程，这将使学生在他们的研究领域中使用数据并有效地交流定量发现。主题将包括计算机编程的基础知识、数据可视化、数据争论、数据重塑、数据使用的伦理问题，以及使用面向对象的编程语言进行数据分析。学生将完成一个数据科学项目。
数据科学和可视化的完整课程描述
本课程涵盖统计分析中方差分析（ANOVA）方法的入门和中级概念。本课程建立在STAT201（统计学I）中所学的假设检验的思想基础上，重点是学习新的统计技能和概念，以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括单因素方差分析模型、双因素方差分析模型、重复测量设计、随机和混合效应、主成分分析、线性判别分析和聚类分析。
方差分析和多变量分析的完整课程描述
本课程涵盖基础到中间回归分析。本课程建立在STAT201（统计学I）中所学的假设检验的思想基础上，重点是学习新的统计技能和概念，以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括简单和二元线性回归、残差分析、多元线性模型建立、逻辑回归、一般线性模型、协方差分析和时间序列数据分析。
回归分析的完整课程描述
求解线性方程组的需求经常出现在数学、物理科学、工程和经济学中。在这门课程中，我们从代数和几何的观点来研究这些系统。主题包括线性方程组、矩阵代数、欧几里得向量空间、线性变换、线性独立性、维数、特征值和特征向量。
线性代数及其应用的完整课程描述
统计机器学习（通常简称为统计学习）是统计学的一个新分支。它强调机器学习模型的可解释性、精确性和不确定性。本课程评估了几种有监督和无监督机器学习模型在回归和分类方面的准确性。主题包括偏差-方差权衡，训练和测试数据集，重采样方法，收缩和降维方法，非线性建模技术，如回归样条和广义加性模型，以及基于决策树的方法。应用包括医学、生物学、市场营销、金融、保险和体育领域的例子。
应用机器学习的完整课程描述
面向对象计算机程序的结构、设计和实现。主题包括顺序结构、选择结构、重复结构、递归、二次排序算法、异常、对象和类。强调方法、参数传递、数组和对象数组。使用伪代码和统一建模语言（UML）探索解决问题和算法设计技术。强调了良好的测试用例设计和调试技术。涉及多个类的编程项目。
用编程解决问题的完整课程描述
本课程澳门金沙网上赌场提供数据结构和算法的基本介绍，并强调算法和编程之间的关系。学生将学习中级面向对象设计、编程、测试和调试。主题包括继承、多态性、算法复杂性、泛型编程、链表、堆栈、队列、递归、树、哈希、搜索和排序。
数据结构导论的完整课程描述
涵盖数据库定义、创建和管理中的概念和方法。重点放在使用适当的方法和工具来设计和实现数据库，以满足确定的业务需求。主题包括概念、逻辑和物理数据库设计理论和技术，如使用实体关系图、查询工具和SQL；数据和数据库管理员的职责；数据库完整性、安全性和保密性；以及当前和正在出现的趋势。使用MySQL等数据库管理系统。覆盖HCI（人机交互）主题和开发前端数据库与HCI原则的应用，以澳门金沙网上赌场提供高水平的可用性体验。重叠：ICS 311T数据库管理系统。
数据库管理系统的完整课程描述
本课程介绍机器学习的关键算法和理论。学生将研究有监督和无监督学习算法。他们将了解机器学习在人工智能、统计学和数据科学中的基本概念。主题包括自动驾驶汽车、谷歌搜索和Facebook照片标签等最新应用中使用的学习算法。
机器学习的完整课程描述
商业智能是探索数据、数据关系和趋势的以用户为中心的过程，从而有助于改善企业的整体决策。本课程介绍访问数据（理想情况下存储在企业数据仓库中）和分析数据的迭代过程，以获得见解和交流发现。此外，该课程还涉及使用软件工具进行数据分析和可视化，特别是报告设计以及仪表板的使用。
商业智能和分析的完整课程描述
本课程建立在先前有关分析思维和商业智能和分析方法能力的课程基础之上。本课程旨在提高和完善与商业预测和预测相关的理论、方法、工具和技术方面的专业知识。学生将获得使用行业标准工具和平台分析各种商业分析案例和场景的实践经验。本课程帮助学习者在数据收集和分析的基础上，帮助组织做出更有效的商业决策。该课程的设计和教学营造了一个参与式的学习环境。
预测分析的完整课程描述
学生必须完成以下两门课程。经学术顾问批准，其他高年级数学课程也可以满足这一要求。
本课程涵盖非参数统计分析的基本到中间概念。本课程建立在STAT201（统计学I）中所学的假设检验的思想基础上，重点是学习新的统计技能和概念，以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括配对数据的非参数方法、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、拟合优度检验、非参数线性相关和回归。完成STAT201（统计I）是本课程的先决条件。
非参数统计方法的完整课程描述
本课程涵盖了分类数据的统计分析的基本到中间思想。本课程建立在STAT201（统计学I）中所学的假设检验的思想基础上，重点是学习新的统计技能和概念，以便在现实世界中应用。学生将使用统计软件进行分析。主题包括2x2表的分析、分层分类分析、优势比的估计、一般双向和三向表的分析、概率分析和对数模型的分析。完成STAT201（统计I）是先决条件。
分类数据分析的完整课程描述
时间序列是在连续的时间点或连续的时间段内对一个变量进行的一系列观测。本课程介绍了标准和高级时间序列分析和预测方法。图形技术和数字摘要用于确定数据模式，如季节性和周期性趋势。预测方法包括：移动平均线、加权移动平均线、指数平滑、状态空间模型、简单线性回归、多元回归、分类和回归树以及神经网络。预测准确度的量度是用来决定采用哪种方法来获得未来时间段的预测。
时间序列分析与预测的完整课程描述
探索计算机系统和应用程序以及软件工程的基础数据结构和算法的设计和实现。主题包括树，图，算法复杂性的基本分析，可计算性的基本问题，并介绍了智能系统的算法基础。编程项目。
算法设计与分析的完整课程描述
涵盖了大数据系统所使用的概念和方法。涵盖的主题包括：使用分布式文件系统进行大数据存储和处理的基础知识、map-reduce编程范例和NoSQL系统。学生将通过使用Hadoop、Apache Pig Latin、Hive、Impala、MongoDB、Cassandra、Neo4J或Spark等工具实现大数据问题的解决方案，获得实践经验。
大数据存储与处理的完整课程描述
数据挖掘涉及对存储在数据集中的模式信息进行智能分析和发现。它得到了各行各业从业者的高度关注。如今，几乎每个机构都在收集数据，对数据进行分析，以支持更好的决策、改进政策、发现计算机网络入侵模式、设计新药、检测信用欺诈、做出准确的医疗诊断、预测即将发生的重要事件、监测和评估可靠性以预防复杂系统的故障等。在本课程中，学生将接触到数据挖掘的概念、技术以及在数据中发现知识的整个过程中所使用的软件。
计算数据挖掘的完整课程描述
涵盖分布式计算机系统的基本概念及其云计算的主要分支，在云计算中，计算作为服务通过网络交付，其中资源是租用的，而不是由最终用户拥有。主题包括分布式操作系统和文件系统、云赋能技术、虚拟化、云服务模型、云平台架构，以及计算、存储、网络、大数据等云服务。学生将通过利用亚马逊网络服务（AWS）、b谷歌应用引擎或微软Azure等公共云基础设施实施项目获得实践经验。
分布式和云计算的完整课程描述
本课程澳门金沙网上赌场提供社会网络分析领域的入门。社会网络分析应用于健康、网络安全、信息检索和通信等不同领域。本课程的重点是网络分析和理论。本课程介绍了社交网络的主要结构概念，并结合了编程的理论和实践。学生将探索几个与社会网络分析相关的例子。学生将应用NetworkX Python库来创建、操作和研究社交网络的结构。
社会网络分析的完整课程描述
本课程旨在定义信息系统在组织中的角色，特别是信息系统工作人员和最终用户在开发和维护计算机系统中的角色。包括数据库、电讯、硬件、软件和电子商务的管理方面和影响。特别关注组织设置中的管理信息系统理论，包括：基础设施，交易处理，业务报告，决策支持系统和执行信息系统。还包括系统开发生命周期（SDLC）的所有阶段以及可选的开发方法。课程原型包括对现实世界商业案例的分析和最近完成的管理信息系统的实施后审计报告。所有参加本课程的学生必须完成MIS 100组织信息技术基础课程或其批准的…
管理信息系统原理的完整课程描述
本课程介绍了分析和设计IT应用程序的方法和方法。它还涵盖了创建It项目需求图形化模型的不同方法。系统开发生命周期（SDLC）和信息系统开发的替代开发方法进行了详细检查。本课程为学生澳门金沙网上赌场提供关键的工具和表示（包括传统的和面向对象的），以引出和记录用户需求，并开发满足组织技术需求的有效应用程序。学生们以个人或团队的形式完成作业和项目。开源软件，基于组件的开发和面向服务的体系结构在系统开发中的作用也进行了检查。
信息系统分析与设计的完整课程描述
管理和使用组织和外部数据库的能力是所有业务人员所需的技能，对管理信息系统的有效性至关重要，特别是在“大数据”的新时代。本课程讲授内部和外部信息资源的开发和获取。主题包括：确保适当数据的可用性；将数据关联并应用于典型的业务问题；规范化数据库设计；保护和管理信息资源；可伸缩性;以及兼容性问题。
数据库管理和使用的完整课程描述
学生必须完成以下课程之一。
这个高级研讨会将让学生接触到统计问题解决中出现的统计和非统计问题，并澳门金沙网上赌场提供统计咨询的经验背景。学生将发展与客户互动所需的知识、技能和专业关系，包括与非统计人员交流技术统计内容所需的技能。
统计咨询的完整课程描述
本课程澳门金沙网上赌场提供了制定和解决数据科学和商业分析问题的最终体验，无论科学探究的领域或性质如何。学生以小组形式完成一个综合项目，应用数据科学的概念和原理。学生将完成一个真实世界的项目，包括数据收集、数据清理、数据可视化、数据建模和分析，以及研究结果的展示。
数据科学顶点的完整课程描述
实习为学生澳门金沙网上赌场提供了在他们选择的领域获得更深层次知识和技能的机会。学生有责任找到自己的实习机会。麦德龙学院的教职员工作为实习地点的联络人、监督员和评估员来监督学生的工作，并为学习澳门金沙网上赌场提供学术学分。学生在实习现场每完成40个小时的工作，就有资格获得1个学分。有兴趣在数学和统计部门实习的学生应该与他们的导师和/或教员实习协调员一起讨论你的特定专业的过程。
数据科学实习的完整课程描述