On Campus
数据科学(理学学士)
皇冠体育博彩大学的数据科学学士学位通过结合数学学分，代表了一种平衡的现代数据科学方法, journalism, 媒体和计算与协作, 服务学习为基础的顶点，给学生宝贵的现实世界的经验.
这个项目是独一无二的，因为它的跨学科性质，允许学生获得统计学和计算机科学的基础教育. 学生可以选择专攻高级计算机或高级数学/统计学, 让他们有机会在数据科学的一个方面完成更深入的研究.
数据科学专业是一个令人兴奋的专业, 跨学科课程，为学生提供在整个数据生命周期中成功与大量数据交互的技能.
Program Details
数据科学学士课程将计算和统计思维实践与数学基础相结合. 本课程为学生准备计划, acquire, manage, analyze, model, 并从数据中得出推论，以回答全球范围内的数据驱动问题.
数据科学家使用统计, 计算和数学工具，从所有领域的数据中提取有意义的见解并进行实时预测.
Programs Goals
数据科学专业的学生将应用统计推断和建模技术来处理大型数据集, 发展与数据交互的计算和算法解决问题的技能, 并使用数学工具开发和评估数据建模的新方法. Essentially, 数据科学专业的学生将能够通过书面形式与数据消费者和数据生产者进行沟通, oral, 和视觉技术，并探讨围绕数据革命的道德和专业问题.
Curriculum
数据科学理学学士课程为47个学分.
Specializations
- 先进的计算. 完成本课程的学生将选择两门高级计算课程，如算法设计和分析, 人工智能概论, 或社交媒体分析.
- 高等数学与统计学. 完成本课程的学生将选择两门高等数学或统计学课程，如高等线性代数, 概率论(数理统计I)与推理论(数理统计II).
你会学到什么
在这个学位课程中，您将学习如何:
- 设计有效的算法并进行分析
- 将算法形式化为程序
- 使用计算机技术来执行程序
- 了解技术对解决问题和社会的影响
- 使用探索性数据分析和图形技术来提出统计模型
- 展示对统计估计和推断的理解
- 使用模拟和重采样来探索和评估统计和算法模型
- 应用统计模型, 算法模型, 监督和无监督机器学习模型, 以及模型平均和集合方法
- 评估模型的性能和拟合
- 使用线性代数, 矩阵计算, 优化和概率作为建模和计算的基础
- 展示有效的逻辑和批判性思维能力
- 收集、准备和整理各种来源的数据
- 设计和构建软件系统来分析复杂的、真实的数据
- 精通编程和统计分析的多种范例
- 以书面，口头和视觉形式传达技术理念
- 在团队中有效地解决问题
- 认识和评估数据及其分析技术的力量和局限性
皇冠体育博彩要求
皇冠体育博彩的录取基于:
- High school GPA
- ACT或SAT成绩*
- 课外活动
- 个人陈述，展示你的成绩单中没有反映的创造能力
- 高中辅导员推荐信
- 荣誉课程和先修课程将提高候选人的申请
*适用于选择选修考试的学生, 申请入学时不需要ACT/SAT考试成绩.
Dates & Deadlines
秋季学期申请于8月9日开始. 上一年的1号. 对于奖学金的考虑，你越早完成你的本科申请越好. 有关最新的截止日期，请访问我们的 admissions page.
Tuition & Financial Aid
学费每年都会更新. 访问我们的财政援助网站了解更多关于出席费用.
Financial Aid
皇冠体育博彩大学的财政援助办公室管理着200多美元,000,每年从联邦政府获得1万美元的学生补助, state, 机构和私人资源.
为了让你在皇冠体育博彩大学的本科学习更实惠, 我们鼓励你提交FAFSA申请经济援助. A variety of scholarships 也可用.
“数据科学专业让我能够通过计算机科学和数学课程在数据驱动的世界中竞争，这些课程利用了跨行业的数据能力. 我期待着把我的技能应用到商业和研究生院的世界.”
——安德森的外祖母, 2022届毕业生
“作为皇冠体育博彩数据科学项目的一部分，我有机会与才华横溢的学生一起工作, 为他们提供成功进入这个快速发展领域所需的技能.”
——内森·彭宁顿，副教授兼数据科学项目主任
“皇冠体育博彩数据科学项目为我提供了出色的直觉和良好的技术基础. 我可以自信地运用我的技能和我所培养的强大价值观来服务我的社区.”
——约书亚·伊森，2022届毕业生
Outcomes
数据科学家 ranked 被Glassdoor评为美国最好的工作之一, 数据科学领域的新毕业生有大量的机会. After graduation, 学生可以成为数据科学家, data engineers, 机器学习工程师或统计学家. 学生也将为数据科学的研究生学习做好充分的准备, machine learning, 计算机科学或统计学.
数据科学家的需求量很大. 美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)预计，数据科学工作岗位的数量将增长15% (计算机和信息研究科学家) to 33% (statisticians).
