统计数据和预测分析学士学位

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在理学士在统计和预测分析的学生准备一个有价值的职业为数据科学家或统计员。组织在各领域利用庞大的数据集,以帮助他们做出重要决定。例如,制药公司分析开发和测试新药物的过程数据,零售商分析消费者的消费模式来决定销售什么样的产品和更好的目标营销力度,以及职业运动队使用预测分析来评估球员的价值和优化他们的表现。

学生在各大给出的工具,不仅有效地提取和处理大量数据,而且能够执行复杂的统计分析。毕业生继续工作,商业,体育,医疗,政府,气象,空间和社会科学。作业包括统计学家和数据科学家。

联系信息

大卫·胡达克博士
系主任,数学
hudak@rmu.edu
412-397-4056手机

4年课程计划

大一的时候,落下

  • 数学微积分2070我
  • CSEN / CSCM
  • RMU芯(INF中1020)
  • 经济学1020宏观经济
  • 环网柜的核心

大一的时候,春天

  • 数学微积分2170 II
  • CSEN / CSCM
  • ASCI精算学基础2010
  • math3400 线性代数
  • 经济学微观经济学1030

大二的时候,落下

  • ASCI 4140点精算数据分析
  • CSEN / CSCM
  • 统计3140概率/统计I
  • stat4250 回归
  • 数学微积分3090 III

大二那年,春天

  • 环网柜的核心
  • CSEN / CSCM
  • 当然INF中编程
  • stat4230 时间序列
  • STAT 3150概率/统计二

大三的时候,秋天

  • ASCI 4200统计建模我
  • INF中4220个数据挖掘应用
  • 数学4200 - 随机过程
  • 环网柜的核心
  • 选修

大三那年,春天

  • stat4350 预测分析
  • 环网柜的核心
  • 选修
  • 选修
  • ACCT 2030财务会计导论

大四那年,秋天

  • stat4300 医疗保健分析
  • 环网柜的核心
  • INF中4240数据库管理
  • 金融国际泳联3000个原则
  • 选修

大四那年,春天

  • 选修
  • 环网柜的核心
  • 用于分析的infs 4260数据集成
  • 国际泳联3200企业融资
附加程序信息

什么是预测性分析?

技术已经使人们有可能为企业在许多行业收集和存储大量信息,并与所关注的许多变量的数据。预测分析利用这些庞大的数据集,以帮助得出结论关于近期活动,了解变量之间的关系,类似的数据点聚集成团,或对未来做出预测。这是通过使用先进的统计方法和算法进行分类数据点进行,确定是否存在模式,并深入了解和理解有关数据集的各种变量。公司可以将这些见解改善他们的程序和决策过程。预测分析也用于防御武器系统,新能源的发现,改进库存跟踪系统,并提高空中交通管制系统的分析。这仅仅是在种植区预测分析的使用增加的样本。

该环网柜的优点

  • RMU的统计和预测性分析为学生提供分析大型数据集的一个有用的方法进行预测,并协助决策过程的能力。
  • 度是密切相关的环网柜的广泛好评精算程序与各种常见的课程。许多保险公司在招聘环网柜精算专业的学生的经验正在利用从大型数据集得出的信息,并会找学生在分析领域。
  • 类是小的和非正式的,通过专注于本科教育经验的教授授课。
  • 培训使用技术开始在大一和整个课程的整合。 

课程

120学分的课程有三个组成部分:

1.环网柜的核心 - 40个学分
这些是高校的传统文科要求。在人文科学,沟通技能,以及社会,行为,自然和定量的科学的研究都包括在内。

2.主要课程 - 65个学分
该组件包括会计,金融,数学,统计,微观经济学和信息系统课程。

3.开放的选修课 - 15个学分
学生可以选择大学的产品内的课程,扩大他们的技能在一些感兴趣的区域。 

强大的职业前景

在careercast.com,距今2014年的四个以前的版本,统计学家和/或数据科学家从未被评为高于第四低。在这两个2016和2017年,统计学家在顶级排名两个专业,并在2016年,科学家数据统计员和分别位列没有。 1和2分别。编辑编译的200个职业和等级的统计数据基于四个主要标准他们:环境,收入,就业前景,以及压力。数据来自政府来源,如美国劳工统计局以及来自行业协会和行业组织研究。 

备战环网柜

学生寻求主要在统计和预测分析应该采取尽可能多的高中数学和计算机科学的课程成为可能。在预先演算数学和任何编程/数据库课程的各个领域强大的背景为大学工作的良好基础。学生也应该有在开发的管理和沟通技能的兴趣。学生打算转大学学分,以环网柜应完成微积分课程,介绍经济学,会计和其他业务相关的领域。

主要是在内容上高度跨学科的。学生都必须参加的课程一般数学,统计学,数据库管理,业务,财务,规划,科技和通信。申请人应具备的数学非常高的能力和坚实的背景。至少27或行为数学子分数坐在需要无条件进入到程序的至少640的数学子分数。招生审查委员会将接受学生以较低的子分数试用的基础上。

样本课程:

这些都是一些类,让学生在这个学术课程:

医疗保健预测分析
数据挖掘应用
统计建模
主要学分
65
会计学,数学,统计学
核心学分
40
沟通技巧,经济,人文,历史,科学等
选修学分
15

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