Tohtorinkoulutusohjelma Informatiikkassa georgiassa Yhdysvalloissa

Näytä kaikki PhD-ohjelmat Informatiikkassa 2017 georgiassa Yhdysvalloissa

Informatiikka

PhD on tohtorin tutkinto, erityisesti kutsutaan "filosofian tohtori " aste. Tämä on harhaanjohtava, koska tohtorit eivät välttämättä filosofit (elleivät ne ansainneet tutkinnon filosofian!). Se sanoi, PhD vastaanottajat voivat harjoittaa ajatuksen kokeissa, syy ongelmista, ja ratkaista ongelmia kehittyneellä tavalla.

Informatics tohtoriohjelma on tutkimuksen kurssi, joka sisältää ideoita ja tietoa eri puolilta aloilla laskenta, matematiikka, biologia, tietojärjestelmien ja tietotekniikan muun alueilla. Ohjelma on 90-tunnin luotto-ohjelma, jossa opiskelijat suorittavat asiaankuuluvat keskeiset yksiköt ja useita valinnaisia ​​osia. Aste on erittäin myyntikelpoisia maailmanlaajuisesti.

Koulutus Yhdysvallat antaa pääasiassa julkisen sektorin kanssa ohjaus ja rahoitus tulevat kolme tasoa: valtion, paikallisten ja liittovaltion, tässä järjestyksessä.Yhteiset vaatimukset opiskella korkeakoulutasolla Yhdysvalloissa sisältää oman tunnustukset essee (tunnetaan myös lauselma tarkoituksesta tai henkilökohtainen lausuma), opintosuoritusote, suositus / kirjaimilla ja kielikokeet

Sijaitsee Kaakkois Yhdysvalloissa, Georgia on 8. suurin valtio väkiluvultaan. Atlanta on suurin kaupunki valtio, joka on lukuisten julkisten ja yksityisten laitosten. Lisäksi hosting vanhin yliopisto maassa, joka on University of Georgia on 70 enemmän julkisten laitosten tarjoaa laajan valikoiman ohjelmia.

Pyydä lisätietoa Tohtorinkoulutusohjelmat Informatiikkassa georgiassa Yhdysvalloissa 2017

Näytä lisää

Phd Analytiikan Ja Tietojen Tiede

Kennesaw State University
Opetus kampuksella Kokopäiväinen September 2017 Yhdysvallat Marietta

Meidän Ph.D. ohjelma on perinteinen ja innovatiivinen - sovellettu ja teoreettista, Ph.D. 21. vuosisadalla. Reaalimaailman sovellus, reaalimaailman data, ajaa meidän opiskelijan oppimista. Kurkista joitakin mielenkiintoisia havaintoja meidän opiskelijat ovat paljaana kuin niitä sovelletaan niiden oppimista. [+]

Tohtorin tutkinnot Informatiikkassa georgiassa Yhdysvalloissa. Real-World Application Ikä Big Data on täällä. Teknologian kehittyminen viime vuosisadalla ovat luoneet biljoonia olevia tietoja. Haasteena organisaatioiden miten kääntää kaiken data hyödyllistä tietoa. Ihmiset, joilla on taito hallita analysoida ja antaa päätöksenteon oivalluksia ovat suuri kysyntä. Meidän Ph.D. Ohjelma on perinteinen ja innovatiivinen - sovellettu ja teoreettista, Ph.D. 21. vuosisadalla. Reaalimaailman sovellus, reaalimaailman data, ajaa meidän opiskelijan oppimista. Kurkista joitakin mielenkiintoisia havaintoja meidän opiskelijat ovat paljaana kuin niitä sovelletaan niiden oppimista. Big Data - Big Change Big Data on muuttumassa paitsi tapamme tehdä päätöksiä, mutta se muuttaa tapaamme ajatella terveyteen, meidän kuljetus, taloutemme, kommunikointimme ... melkein joka ulottuvuus elämäämme. Kääntäminen Big Data osaksi merkityksellistä tietoa on moottorina löytö Biology, Finance, Engineering, markkinointi, sosiologian, kemia ja kaikkea siltä väliltä. Ph.D. Analytics ja Data Science Kennesaw on huipputason monitieteinen jatko-ohjelma, joka yhdistää kuilu sovellus ja teorian, tiedemaailman ja teollisuuden välillä. Ohjelma yhdistää käsitteitä Computer Science, matematiikan ja tilastotieteen kanssa sovelluksia Business, Healthcare, Kuljetus ja Public Policy, valmistelee seuraavan sukupolven Data Scientists. Prosessien parantaminen Käyttämällä yhdistelmää Yelp arvioita ja Twitter-tiedot, perinteisiä ennakoivaa muuttujia, KSU opiskelijat ovat parantuneet myynti ennustamisprosessejaan useita yrityksiä - sekä suuret että pienet. Kaivostoiminnan Yelp selostuksia, opiskelijat pystyivät tarjoamaan näitä yrityksiä odottamattomia kuluttajatietoihin - auttaa heitä paremmin palvella asiakkaita. New Insights Käyttämällä liittyvät tiedot perheen sitoutumista, fyysinen hyvinvointi, henkinen näkymät ja sairaudet, tämä analyysi johti kehitetään uusi segmentointi taksonomian, tarjoaa parannetun oivalluksia tietyn laitteen yksilöiden vanhetessaan. parempi Strategies Käyttämällä tätä analyysiä, oivalluksia kehitettiin liittyvät miten sairauksien kehitykseen ja levisi ihmisiin luonnonkatastrofin jälkeen, mikä johtaa parempaan strategioita rokotus jakelun ja optimaalisen liikkuvuuden ja materiaalien. Pattern Analysis Käyttämällä tätä analyysiä, oivalluksia kehitettiin liittyvät rikollisuuteen perusteella säätiedot. Tämän seurauksena sääennusteet voitaisiin edistää määriteltäessä optimaalista lainvalvontastrategioihin. löytäminen Ihmissuhteet Käyttämällä kerätyt tiedot Yhdysvaltain liikenneministeriön liikennetilastovirasto, KSU opiskelijat pystyivät määrittämään mitkä tekijät aiheuttivat eniten viivästyksiä lentoyhtiön matka ja käytetty tämän tiedon minimoida matka-aika lentäessään USA: ssa viimeisen kolmen vuoden aikana. Tiedot kerättiin myös Yhdysvaltain Energy Information Administration osoittamaan mahdollisia suhteita lentoyhtiön polttoaineen ja energian kulutusta ja lentoyhtiöiden viivästyksiä ja peruutuksia. Tätä tietoa voidaan käyttää lentoyhtiöiden auttaa tekemään päätöksiä, kun sää ja muiden lieventävien olosuhteiden ohjaamalla ja peruuttamalla lennot tarpeen. Making vaikutusten Tämä analyysi johti parhaiden käytäntöjen tunnistamista, sitouttamiseksi ja tukea STEM koulutusta ammattilaisille poikki yksittäisiä osa tieteenalojen kemian, biologian, matematiikan ja fysiikan K-12 kouluissa. Vaikutukset ovat kasvava opiskelijoiden sitoutumista ja opiskelija aikoo ilmoittautua näiden alojen valmistumisen jälkeen. Vuonna 2015 National Science Foundation tunnustettu kyseisen tutkimuksen rahoittama palkinto jatkaa kehittymistä STEM koulutuksen oivalluksia ja parhaita käytäntöjä. innovaatioita Analysis Sijasta analysoidaan rakenteellisen datan siisti sarakkeita ja rivejä numeroita järjestetään taulukoita, tämä uusi haku algoritmi mahdollistaa tutkijoiden käyttää erimuotoisia tietoja, kuten se, joka esiintyy sähköpostitse, tweets tai tekstejä, esimerkiksi. He voivat myös suorittaa analyysin video- ja äänitiedostoja. Opetussuunnitelma Yleinen rakenne KSU Ph.D. Ohjelma sisältää kolme vaihetta: Vaihe 1: Pre-Ohjelman vaatimukset Vaihe 2: Uralla Vaihe 3: Project Sitoutuminen ja tutkimus / Väitöskirja opiskelijat toteuttavat Ph.D. Analytics ja Data Science olisi otettava 48 tietenkin tuntia, 6 tuntia valittavien jakautui neljän vuoden ajalle, väitöskirjatutkimuksen (12 tuntia minimi) ja työharjoittelu (12 tuntia minimi). Yhteensä tämä aste on vähintään 78 luotto tuntia kursseja, työharjoittelun ja väitöskirja. [-]