足球即时比分 提案 46-20

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足球比赛结果大学参议院
提案 46-20

建立新的数据科学基础研究生证书

提交者：数据科学理学硕士项目数据科学执行委员会

1。求婚日期：2020 年 3 月 20 日

2。提议联系人和部门：Laura E. Brown，数据科学项目总监lebrown@mtu.edu

3。主办部门批准：不适用，跨学科证书

4。证书的一般说明和特征

4.1。一般说明：

足球比赛结果的数据科学项目提出了九个学分 数据科学基础证书。数据科学研究生证书 基金会有以下三个目标：
i) 吸引来自不同学科、希望学习数据基础知识的学生 分析、数据科学和计算工具；
ii) 教授学生沟通和可视化的基本技能；并且，
iii) 为学生提供获得分析大型数据的基本技能的机会 数据集。

4.2。目录说明：

数据科学基础证书旨在培养技能和能力 基础数据科学技术，包括预测建模、数据挖掘、 信息管理、数据分析和数据可视化。此外，课程 在处理数据的同时，整合了沟通和团队合作的培养技能 现实世界的问题。

5。证书的理由：

数据科学基金会研究生证书将为两个学生群体提供服务。 一、该证书可以服务于目前未就读的其他毕业生的学生 足球比赛结果的项目，提供了提高技能和获得新知识的途径 数据科学领域。该途径可能由在线注册的学生组成。

此外，目前足球比赛结果的研究生来自各个学科 正在寻求为数据驱动的世界做好准备。拟议的研究生证书 将为来自以下背景的学生提供数据分析方面的学术培训 物理科学、地球科学、生物/化学信息学、社会科学、商业、计算 科学和工程。这份九学分证书将为您打下坚实的基础 大多数学生都可以融入他们的课程中的数据科学技能。

两组学生都可以选择继续接受教育以输入数据 科学硕士课程。

作为跨学科证书，学费将遵循数据科学的学费。

6。相关计划：

过去五年里，数据科学项目激增。这里 是研究生证书课程的样本：
-美国大学，华盛顿特区。该项目需要 12 学分的教学时间 并专注于用于可视化、分析和构建的 R 编程语言 预测模型。

-哥伦比亚大学，纽约州纽约市。专业成就认证 数据科学博士需要四门课程来帮助学生为发展基础知识做好准备 数据科学技能。

-乔治梅森大学，弗吉尼亚州费尔法克斯。证书课程侧重于掌握 管理和分析数据的各种基本计算技能，旨在 主要针对寻求提升专业知识的技术领域专业人士 在数据科学中。该课程共有 15 个学分。 https://cos.gmu.edu/cds/graduate-certificate-in-datascience/

-乔治华盛顿大学，华盛顿特区。 12学分的研究生证书 数据科学课程允许学生研究大数据背后的基本思想 数据系统并记录数据密集型工作的知识库。

-印第安纳大学，印第安纳州布卢明顿。 12 学分的数据研究生证书 科学使学生能够获得数据分析、云等主题的新技能 计算、健康和医学、统计和数据挖掘。

-马凯特大学，密尔沃基，威斯康星州。 15 学分的数据科学证书课程 其课程旨在连接数据分析和数据科学技能 以及许多领域明显需要的知识。 https://www.marquette.edu/grad/programs-data-sciencecertificate.php

-密歇根大学，密歇根州安娜堡。 9 学分证书旨在培训 具有丰富的多学科知识和广泛的分析能力的数据科学家 和敏捷的技术能力。

-明尼苏达大学，明尼苏达州明尼阿波利斯市。 12 学分证书专为 寻求管理和分析大数据方法专业知识的学生。

7。预计入学人数：

最初，该计划的大部分注册学生来自当前注册的密歇根州 技术研究生。在线课程将扩大注册学生数量。 鉴于目前的兴趣水平，我们预计该计划会在稳定之前增长 招生。如果兴趣超出了预计的入学人数，特别是通过在线 注册，则需要额外资源（请参阅下面第 15 节）。

8。日程安排计划：

校内课程作业将在常规教学时间内提供 并且不需要改变课程安排。在线产品将需要 与参与部门协调。

9。课程设计：

必修课程-3学分
UN 5550 - 数据科学简介

选修课程-6学分（从3门课程中选择2门）
BA 5200 - 信息系统管理和数据分析
*MA 5790 - 预测建模
CS 5831 - 高级数据挖掘

标有星号的课程已可通过 Applied 统计硕士课程。其他课程正在准备或将开始在线 今年夏天和明年的课程流程。

10。课程说明：

每门课程的课程说明如下：

UN 5550 - 数据科学简介
介绍数据科学的基本概念和技能，包括：获取数据、 数据整理、探索性数据分析、基础统计、数据可视化、数据 建模、学习。课程从不同角度介绍数据科学： 计算机科学、数学、商业、工程等。

BA 5200 - 信息系统管理和数据分析
专注于业务环境中的 IS/IT 管理。主题包括 IT 基础设施和架构、创新的组织影响、变革管理、 人机交互以及涉及数据分析的当代管理问题。 课程形式包括讲座、小组讨论和综合案例研究。

MA 5790 - 预测建模
用于预测的统计模型的应用、构建和评估 和分类。主题包括数据预处理、过拟合和模型调整， 线性和非线性回归模型以及线性和非线性分类模型。

CS 5831 - 高级数据挖掘
数据挖掘侧重于从大型数据源中提取知识。课程涵盖 数据挖掘概念、方法（测量、评估、可视化）、算法 （分类/回归、聚类、关联规则）和应用程序（网络挖掘、 推荐系统、生物信息学）。

对数据科学基础证书感兴趣的学生将与 项目顾问选择适合他们兴趣的课程并确保他们拥有 适当的基础先决技能。

11。显示完成时间的模型时间表：

证书可以在两个学期内完成，也可以分三个学期完成 （取决于学生的偏好和日程安排要求）。提供课程 在下面列出的学期中。

12。图书馆和其他学习资源：

目前不需要图书馆或其他学习资源。

13。教师简历：

以下教师被指定教授课程：
-UN5550 和 CS5831 -劳拉·E·布朗
副教授，计算机科学数据科学项目主任

-BA 5200 -杰弗里·沃尔
商学院管理信息系统助理教授
理查德和乔伊斯十大哈肯商学院研究员/business/people-groups/faculty/jeffrey-wall/

-MA 5790-沙秋英
数学科学教授
Portage 健康基金会人口健康教授/math/department/faculty-staff/faculty/sha/

与数据科学项目相关的其他教师也可能是讲师 对于这些课程：/cs/department/people/

14。设备：

不需要额外的设备。

15。计划费用：

向在校学生提供证书的初始费用不会产生额外费用 成本，但需要持续资助数据科学研究生教学支持 和职位。

在线提供证书还需要持续的支持 研究生教学支持以及各自之间的协议和支持 院系和研究生院的在线部分的教师教学负担。

我们预计我们现有的教职人员可以承担最初的入学负担。 然而，数据科学证书中的许多课程都受到入学人数增加的影响 计算机科学、数学和应用统计学 MBA 和 MS 等相关课程 （例如，MA 5790 – 预测建模和 CS 5831 – 高级数据挖掘）。因此， 需要定期评估满足日益增长的需求的教学支持。

16。空间：

不需要额外的空间。

17。政策、法规和规则：

不适用

18。认证要求：

该计划不会寻求认证，因为没有正式的认证机构 数据科学项目。

19。计划实施日期：

2020 年秋季
在线 - 2021 年秋季

20。评估：

证书的学习目标是：
1。展示数据科学基础的核心能力
2。展示对应用数据科学基础到特定领域的理解 问题
3。展示数据科学家的专业技能（数据、书面和口头交流）

2020 年 4 月 8 日