Sissejuhatus
Ülevaade
Sul on oskused, et saada olulisi arusaamu väga suurtest ja keerukatest andmekogudest, et toetada äriotsuste tegemist. Saate teada, kuidas koguda, kuriteerida, manipuleerida, kodeerida ja salvestada andmekogumeid, et neid saaks analüüsida ja kaevandada nii, et neid saab korduvkasutada ja taastada, et lahendada väljakutseid ja ennustada suundumusi igas suuruses ja äritegevuses. Peamised õppevaldkonnad on andmebaasi projekteerimine ja haldamine, ärianalüütika, turu-uuringud, andmete hankimine ja otsuste tegemine analüüsi kaudu.
Pange tähele, et akadeemilist õppekava vaadatakse pidevalt läbi ja muudetakse, et tagada Kambriumi programmide ja kursuste asjakohasus. Kolledž jätab endale õiguse igal ajal kursuse või programmi, tasu, protseduuri või ülikooli asukoha tühistada või muuta.
Vastuvõtutingimused
Taotlejad peavad olema diplomi, kõrgema diplomi või kraadiõppe lõpetanud Ontario Kolledžis või samaväärsel tasemel.
Nõutavad kursused:
Iga 12. klassi matemaatika (C) või (U) (MCT4C on väga soovitatav)
Väga soovitatav:
Microsoft Exceli oskus
Üliõpilased, kellel ei ole põhialast matemaatikat, peavad enne registreerimist võtma silda / s.
Taotlejad, kelle emakeel ei ole inglise keel, peavad tõendama inglise keele oskust. Cambrian College aktsepteerib TOEFLi või IELTSi või samaväärset testi, et rahuldada meie inglise keeles vastuvõtu nõuded.
Programmi kohaletoimetamine
2019-2020
See programm esitatakse järgmistel tingimustel:
Õppekava
1. semester
või BUS 1142 Capstone'i projekt või Paigutus 7 Autorid 7 Kokku krediiti 49 Töövõimalused
Andmete analüüsi spetsialistid võivad töötada iseseisvalt või IT-meeskondadega, primaarsetest ja teisestest allikatest pärinevaid andmeid, tulemuste analüüsimist ja tõlgendamist, suundumuste täpsustamist ja prognoosimist, lühikeste aruannete esitamist ning andmebaaside kujundamist, loomist ja haldamist.
Nad töötavad paljudes tööstusharudes, sealhulgas valitsuse, rakendusuuringute, inimressursside, tervishoiu ning müügi ja turustamisega. Ühiste ametikohtade hulka võivad kuuluda Data Analyst, Data Miner ja kliendiandmete analüütik.
