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奥斯汀·莫尔博士.D.
数学与计算机科学副教授
(803) 543-8735
amohr [at] ngskmc-eis.net (amohr[在]nebrwesleyan[点]edu)
数据分析
NWU的数据分析学位结合了计算机编程技能, 定量推理, 协作, 沟通与创造性思维. 我们的学生开发了一个广泛的技术工具包，他们可以用它来获得, 可视化和分析复杂的数据.
我们在这个项目中培养的认知灵活性和解决问题的能力是理解信息丰富的社会生活的关键. 在瞬息万变的职业环境中，它们也是取得成功的关键. 通过创建数据可视化，您可以有效地传达信息或讲述故事.
数据分析专业的学生可以从以下六个专业领域中选择:
- 高级数据分析
- 业务
- 计算机科学
- 网络安全
- 项目管理
- 供应链管理
在学术上等效, 文学学士学位和理学学士学位都将为你在数据分析领域的职业生涯做好充分准备. 如果你选择两个专业毕业，其中一个专业只提供B.A. 或B.S.，你的数据分析专业将与第一学位相匹配.
根据Glassdoor，数据分析师的起薪
未来十年数据分析工作的增长
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数据分析专业将计算机编程技能结合在一起, 定量推理, 协作, 沟通, 创造性思维. 修读本专业的学生将开发一个广泛的技术工具包，以获得, 分析, 可视化数据. 通过将他们的技能应用到项目和实习中, 学生将获得灵活的解决问题的能力，以适应快速变化的专业环境.
在学术上等效, 文学学士和理学学士学位都将为你在数据分析领域的职业生涯做好充分的准备. 如果你选择以两个专业毕业，而其中一个专业只提供B.A. 或B.S.第二专业应该与第一学位相匹配.
内布拉斯加州卫斯理大学的数据分析课程以面对面的课程为特色，辅以由国家专家教授的一系列专业在线课程. 以下是该学位所需的数据分析课程列表.
| 技术基础 | 22个小时 |
|---|---|
| CMPSC 1100 Python编程1 | 4个小时 |
| 数据1200 Excel和SQL编程 | 4个小时 |
| CMPSC 2100 Python编程II | 4个小时 |
| DATA 1300数据分析基础1* | 3个小时 |
| 数据分析基础2* | 3个小时 |
| DATA 3100数据可视化与R | 4个小时 |
| 统计数据 | 2 - 4小时 |
|
以下列其中一个为例: |
2 - 4小时 |
| 沟通 | 4个小时 |
|---|---|
|
以下列其中一个为例: |
4个小时 |
| 专注(任选一) | 6个小时 |
|---|---|
|
高级数据分析 |
3个小时 3个小时 |
|
业务 |
3个小时 3个小时 |
|
项目管理 |
3个小时 3个小时 |
|
网络安全 |
3个小时 3个小时 |
|
供应链管理 |
3个小时 3个小时 |
|
计算机科学 |
3个小时 3个小时 |
| 体验式学习顶点 | 6个小时 |
|---|---|
| 数据4970 | 3个小时 |
| 数据4980顶点项目 | 3个小时 |
*本课程通过NWU与一个联盟的合作伙伴关系远程提供. 该合作伙伴关系允许学生在特定课程中获得NWU学分. 课程由顶级学者和行业领袖设计, 由NWU审核, 由该领域的专家授课.
**数据分析专业可以获得B.A. 或B.S. 学位. 然而, 如果学生的第一专业与不同的学士学位相关, 数据分析专业可以作为与第一专业(B.FA., B.M., B.S.N.).
本课程将通过两个主要框架向学生介绍有效项目管理的力量:瀑布和敏捷. 学生还将学习适用于更广泛行业和职业的重要项目管理概念. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
介绍描述统计和推论统计. 主题包括聚会, 组织, 解释, 并以假设检验作为商业和经济领域决策的方法来呈现数据. 程序包括z检验、t检验、方差分析、相关性和简单回归.
交叉上市与ECON 2100.
前提条件:证明高中代数的熟练程度或教师的许可.
(通常每学期提供.)
任何成功的项目都是从计划开始的. 本课程使学生对项目规划有深入的了解. 项目是范围之间的一系列权衡, 成本, 和时间, 因此，学生们需要学习如何平衡它们，以制定一个现实可行的计划. 学生还将学习如何利用资源和管理风险, 质量, 涉众期望确保项目成功. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
先决条件:BUSAD 1650项目管理导论的成绩为C-或以上.
本课程将介绍和概述信息系统(MIS)的管理在今天的组织. 重点是使用与决策过程和业务等组织职能领域的活动有关的战略信息系统, 管理, 和市场营销.
先决条件:BUSAD 2500管理原则或讲师的许可.
本课程将回顾用于决策的现代定量方法. 目的是让学生接触到各种建模技术，并使用Excel应用这些技术. 主题包括生产力和能力分析, 预测, 回归分析, 线性规划, PERT / CPM, 统计过程控制.
先决条件:BUSAD 2100商业与经济统计成绩为“C-”或以上, 经济学2100商业和经济统计, 数学1300统计学, 或MATH 3300数理统计, 以及数学1100大学代数或数学1600微积分I中的一门, 或者系主任的许可.
(通常每学期提供.)
介绍使用Python解决计算问题. 动手实验用于激发基本的编程概念, 包括基本数据类型和结构, 功能, 条件, 和循环. 其他主题可能包括构建和抓取HTML网页. 本课程推荐给所有希望探索数据科学和/或计算机科学的人.
先决条件:数学ACT成绩至少21分或导师许可.
在CMPSC 1100 Python编程I中开发的基于项目的技术的延续. 主题包括面向对象编程, 算法设计与分析, 数据结构, 以及通用的问题解决技术(比如递归)，同时遵循行业标准的软件开发原则.
先决条件:CMPSC 1100 Python编程I的C级或以上或讲师许可.
这门课, 是与谷歌合作开发的, 将教你如何理解和使用数据结构. 几乎每个程序和应用程序都使用数据结构进行存储, 十大网络娱乐平台排名和修改现代软件所需的大量数据. 在本课程结束时，您将了解什么是数据结构，并学习如何在您构建的应用程序中使用它们. 这门在线课程有可选的现场课程. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程. 先决条件(s): CMPSC 2100 Python编程II.
本课程使用Python从以编码为中心的角度探索算法. 学生将学习在解决计算问题的算法设计中出现的问题，并将探索一些标准算法设计范例及其适用性. 学生还将熟悉运行时的概念, 递归, 实施与评价. 本课程着重强调算法在共同开发和工程挑战中的实际应用. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
先决条件:CMPSC 3000数据结构和数学1600微积分I.
在不同的交际语境中研究说服的理论和实践. 学生将被要求将这些概念应用到课堂外的劝说情境中.
先决条件:初级职位.
(通常每学期提供.)
本课程旨在帮助学生培养对对话沟通的理论和实践理解. 学生将发展有效参与和促进变革对话所需的技能. 除了发展对当前对话研究的全面理解, 学生将有机会通过帮助NWU和林肯社区团体通过对话解决僵局来练习他们的促进技能.
前提条件:大二的成绩和导师的许可.
学生将为各种交流环境和听众创作和发表演讲. 面试和小组解决问题的技巧也将得到发展.
先决条件:初级地位和导师许可.
(通常每学期提供.)
学习使用Excel和SQL管理、操作和汇总数据. Excel中的主题包括, 但不限于:函数, 过滤器, 图表和可视化, 数据透视表, 和宏. SQL中的主题包括但不限于:查询、连接和基本数据库管理.
在一个日益数据驱动的世界里, 每个人都应该能够理解控制我们生活的数字. 你是否想成为一名数据分析师, 具备“数据素养”将有助于你在所选领域的发展. 在本课程中, 您将通过处理真实数据来学习推理和数据分析的核心概念. 到学期结束时，你将能够分析大型数据集并展示你的结果. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
本课程旨在作为数据分析基础1的延续. 在本课程中，您将学习如何在劳动力中应用数据分析. 我们将特别关注数据科学家或分析师的角色, 机器学习和大数据的应用. 到本学期结束时，你将能够设计和执行一系列数据驱动的实验. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
先决条件:数据1300基础数据分析I.
在当今世界，没有人能免于网络攻击，但每个人都可以做好准备. 本课程将教你恶意行为者如何使用社交技能和技术来促进网络攻击，并为您提供防御这些攻击所需的工具和信息. 无论你是在追求网络安全领域的众多工作之一，还是只想保护自己的隐私, 你会学到如何让互联网更安全.本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
供应链管理是组织为我们提供我们消费的产品的过程, 公司需要有才能的员工来帮助优化他们的供应链. 本课程将教你如何使用预测技术来匹配供给和需求, 以及如何发展物流网络，以帮助降低成本并提供一流的客户服务. 这门在线课程有可选的现场课程. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
在今天的现代经济中, 像剃刀这样简单的东西可能会在多个国家生产，每个零件都来自不同的供应商. 本课程将教你企业如何通过高效的供应商采购和运营来管理这种日益复杂的情况. 您将有机会通过对您选择的产品进行实际案例研究来应用这些知识. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
前提条件:数据2200预测和物流.
网络犯罪是企业每天面临的最大威胁之一, 他们一直在寻找新员工来帮助保护他们. 在本课程中，您将获得用于实施网络犯罪的方法的第一手资料. 您还将了解政府如何检测, 调查, 阻止这些犯罪, 并熟悉现有的法律和政策，以阻止网络犯罪. 这门在线课程有可选的现场课程. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
先决条件:DATA 1700网络安全入门.
数据可视化的研究，包括原理和技术. 学生将分析可视化的有效性, 使用编程语言R创建一系列广泛的可视化, 并通过它们传达一个故事. 重点将放在获取和清理数据上.
先决条件:inCMPSC 1100 Python编程I的“C”级或以上，以及以下统计学课程之一的“C”级或以上:BUSAD 2100商业与经济统计, 数学1300统计学, 数学3100微分方程, 政治科学统计概论, 心理统计2100, 或SOC 2910社会统计.
本课程主要基于加州大学伯克利分校的Data 100课程. 数据分析结合数据, 计算和推理思维，以解决具有挑战性的问题，并了解其复杂性. 本课程探讨数据科学的关键原理和技术, 并教学生如何创建信息数据可视化. 它还探讨了线性代数的特定概念，这是数据科学的核心. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
先决条件:CMPSC 2100 Python编程II和DATA 1400数据分析II的基础.
本课程以DATA 3200为基础，为学生提供对数据科学家工具的更强大的理解. 数据分析结合数据, 计算和推理思维解决具有挑战性的问题，从而更好地了解世界. 本课程探讨数据科学的关键原理和技术, 包括定量批判性思维和算法的机器学习方法. 它还将向学生介绍在医疗保健中部署数据分析的方式, 市场营销, 政治科学, 刑事司法, 以及其他领域. 本课程是由低成本模型联盟提供的在线课程. 这门课有可选的现场课程.
先决条件:数据3200的原理和技术数据分析I和数学1600微积分I.
在满足学生共同兴趣的情况下进行数据分析的在职培训, 主管, 还有老师. 学生将按照系所制定的指导方针安排工作. 只通过/失败.
前提条件:教师的许可和系主任的批准.
一个学生驱动的协作项目，综合数据分析专业培养的技能.
先决条件:CMPSC 2100 Python编程II和DATA 3100 DATA Visualization With R中至少初级地位和“C”或更高等级.
统计概念的介绍，重点是应用. 主题包括描述性统计, 离散和连续概率分布, 中心极限定理, 置信区间, 假设检验, 线性回归.
(通常在秋季学期开设.)
介绍基本的概率和统计概念，重点是应用. 主题包括描述性统计, 概率, 贝叶斯定理, 离散和连续概率分布, 联合概率分布, 估计和假设检验.
先决条件:数学1610微积分II的成绩为“C”或以上.
(通常在偶数年的秋天提供.)
本课程向学生介绍通常用于回答有关政治世界问题的统计技术. 本课程教导学生如何建构及描述资料, 检查变量之间的关系, 建立和评估统计模型. 除了, 学生将学习运用这些统计技术来得出关于政治世界的结论并做出政策决定. 整个学期, 将向学生介绍这些数据集, 软件。, 以及最常用于政治和政策定量分析的技术.
(通常在春季学期开设.)
介绍描述和推理统计作为决策指导在心理学和相关领域. 主题包括组织, 分析, 演讲, 而数据的解释则着重于假设检验模型的推理. 具体程序包括z检验、t检验、方差分析和相关性分析. 计算经验需要实验室部分.
先决条件:心理学1010/心理学1010FYW心理科学入门和大二的成绩.
推荐:大学水平的数学课程.
(通常每学期提供.)
在本课程中，学生将了解描述性和推断性统计及其在社会学研究中的应用. 统计程序包括集中趋势测量, 可变性, 学习任务, 单向方差分析, 相关, 回归, 卡方. 课程还包括使用SPSS进行分析的具体培训.
先决条件(s): SOC 1110社会学介绍.
(通常在春季学期开设.)