东北大学数据分析工程（Data Analytics Engineering）介绍

2024-12-16 / 咨询顾问高老师 / 北美留学生学术紧急应对中心, 研究生申请

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一、项目介绍

美国东北大学（Northeastern University）的数据分析工程硕士（MS in Data Analytics Engineering）专业将教授学生数据收集、存储、处理与分析的核心技能，并通过课程与实践结合的方式，培养学生将大数据转化为可操作信息的能力。就读该专业的学生毕业后，往往可以进入医疗、智能制造、供应链、金融、市场营销等领域，发挥自己的专业特长 [1]。

二、课程设置

分析工程项目的核心课程由工程学院提供，读完该专业，学生需要修满32学分（或33学分带实习），一般2年可以读完。这其中包括4门核心课程，和其他学院提供的修课程，若自己心仪的课程不在选修课程列表中，可以提前与自己的导师沟通商量，经允许也可以选修。由于篇幅有限，这里只挑选其中几门核心课程进行介绍 [2]：

1. 数据分析工程基础（Foundations for Data Analytics Engineering）

课程内容涉及概率、特征值与特征向量、聚类分析、文本挖掘和时间序列分析等基础知识，帮助学生掌握数据清洗与整合技能。

2. 分析计算与可视化（Computation and Visualization for Analytics）

这门课主要教授数据挖掘和可视化技术，带领学生掌握Python和R语言在数据处理中的应用，并探索静态与交互式可视化工具。

3. 数据分析的数据管理（Data Management for Analytics）

该课程主要带领学生探索数据库设计与建模、数据仓库和数据治理等核心内容，介绍关系型数据库、NoSQL数据库及大数据处理技术。

4. 工程中的数据挖掘（Data Mining in Engineering）

这门课重点放在深入探讨数据挖掘技术及其在制造业、医疗保健和商业等领域的应用，包括分类、聚类和预测算法。

注意. 如果学生想要申请Co-op（学校安排的实习机会，可国内/国外），必须要提前修完ENCP 6100 Introduction to Cooperative Education（合作教育导论）这门课。通过课程对自己的技能、兴趣和价值观进行提前评估，学习伦理、职业行为、职场文化等职场问题，并了解提供的合作教育项目和雇主的政策、程序以及期望，从而选择最适合自己的岗位。