美国东北大学数据分析工程硕士
美国东北大学数据分析工程硕士
随着互联网、物联网、人工智能等信息技术的迅速发展，大数据时代已经到来，数据分析也成为了各行各业中不可或缺的一项技能。因此，在全球高端数据分析人才极为缺乏的情况下，美国东北大学推出了数据分析工程硕士课程，旨在培养高水平的全栈数据分析师。
一、“美国东北大学”简介
美国东北大学（Northeastern University）成立于1898年，是一所具有百年历史的私立研究型大学，位于美国波士顿。该校被《U.S.News && World Report》评为全美第40名，同时也是一所拥有多项认证的高水平学府。东北大学注重培养学生的实践能力，在未来的性能和成就中将为学生提供巨大的帮助。
二、数据分析工程硕士的特点
数据分析工程硕士是美国东北大学的重头戏之一，该课程强调培养学生的全栈数据分析能力和实践能力，全方位地解决痛点和难点问题，同时致力于打造高水平、国际化的数据分析师队伍。该课程为期两年，主要内容包括数据挖掘、机器学习、数据可视化、统计建模等方向，同时也注重团队合作，注重实践经验。
1、针对市场需求，注重数据分析的各个维度，让学生日后能够面对复杂大数据环境下的需求。
在选择数据分析工程硕士专业的学生往往都是具有相关背景，渴望系统学习、掌握数据分析技能，进而为自己的职业发展打好基础。该专业突出了数据分析的多维度，打通数据分析多个维度的环节，让学生更好地面对如今业务和市场中繁杂的数据。例如数据可视化能力、机器学习算法等能力的提升。
2、注重团队合作，让学生自主汲取实践能力，长期影响深远。
数据分析工程硕士课程向来以严重的训练、严谨的规范通常不缺席，但随着环境和市场变化，美国东北大学在数据分析工程硕士课程中强调，注重团队合作，让团队共同解决数据分析难点，并且提出解决方案，完成任务。这种合作能让学生自主探究语言和工具的合理性，也能当做这个团队的实战。
三、工作前景分析
我们都知道，当前的数据分析师和大数据工程师是十分紧缺的，而美国佬又一直很看重专业细分工具类人才的培养，因此，数据分析工程硕士就顺应这一市场需求，培养高水平的数据分析人才。据美国国家劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）预测，到2020年，数据分析领域的就业岗位将会增加三倍。从这个数据很显然可以看出，数据分析行业到2020年仍有较大的发展空间。数据分析工程硕士的专业研究方向很宽泛，拥有鲜明的学科特色，毕业后可就业方向也相对丰富。
在技术层面，数据分析工程师的职责包括数据清洗、处理、分析和可视化，需要熟悉Python、R、SQL和数据可视化工具等，同时掌握机器学习、数据挖掘等技术。商业层面，数据分析工程师需要了解商业运营、市场推广等方面，能够协助企业决策、优化运营等。
四、课程专业设置
1、数据分析基础
主要涵盖数据收集、分析、可视化等方面的知识点。对数据分析的基础知识进行系统讲解，使学生掌握数据分析的基本流程和方法。同时也会讲解如何分析数据、如何得到有用的数据，以及如何将数据处理成可视化的图表。
2、机器学习与数据挖掘
该专业是一个涵盖面广、实质性强的专业，囊括了机器学习、聚类、分类、回归等多种算法。学生可在该专业中了解并掌握机器学习中的经典算法、建模思想及实现方法。同时也包括了数据挖掘的基本流程和算法。
3、数据可视化和信息设计
本专业致力于让学生学习和掌握数据可视化的理论和方法，掌握通用数据可视化工具，且能够根据数据特点自主设计和制作数据可视化，以提高信息表达的效果。
4、数据架构和数据管理
该专业主要涉及数据设计、数据管理、数据架构、数据仓库等方面，掌握大数据存储技术、数据治理和管理等相关技术，做到能够独立完成中小型数据仓库开发。
五、招生要求
1、学术要求
申请者需要具有相关工科或数学、统计学等专业的学士学位，平均绩点为3.0及以上。
2、成绩要求
需要提供托福（iBT：90）或雅思（6.5）的成绩单，GRE并不是硬性要求，但是如果申请者提供，将会作为加分。
3、工作经验
申请该专业的学生需要具有相关领域的工作经验，例如硅谷公司、咨询公司等任何与数据分析相关的工作经验。
六、总结
作为一所享有百年历史的美国名校，东北大学的数据分析工程硕士课程在培养学生的全栈数据分析能力方面表现突出。其系统完备的课程体系和切实的实践方案，使毕业生毕业后能够顺利地操控各种数据分析工具、运用复杂的数据分析算法，具备全面的数据分析能力。同时，数据分析工程硕士的就业前景也非常广阔，让学生有一个非常好的就业和发展前景。
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