信息技术-人工智能数据专家

In this course, students explore concepts, design, documentation, 并实现各种数据库系统, 包括专有和开源技术. 学生实现结构化查询语言(SQL)来存储、检索和操作数据. 学生创建查询、规范化数据库结构和创建存储过程. Upon completion of this course, 学生将准备开发和维护应用程序开发中使用的数据库.

在本课程中，学生将探索信息技术的基本方面. 学生研究基本的硬件系统, various operating systems, important software packages, networking fundamentals, basic internet technologies, 以及解决问题的基本技巧. Upon completion of the class, 学生准备利用他们的IT技能，在IT相关的任务有效地工作.

在本课程中，学生将探索盖特威技术学院社区. 他们考察大学的资源和服务, 调查导致学业成功的技能, 确定实现教育和个人目标的策略.

In this course, 学生使用Python编程语言研究计算机编程的基础知识. Students examine data types, variables, conditional statements, looping, array structures, and structured programming techniques. Upon completion of the course, 学生将能够使用Python应用解决问题的技能来创建交付到各种平台的应用程序.

本课程旨在培养学生的分析推理能力和解决定量问题的能力. 要涵盖的主题可能包括:建设 & interpretation of graphs; descriptive statistics; geometry & spatial visualizations; math of finance; functions and modeling; probability; and logic. 正确使用单位和尺寸, estimates, mathematical notation, 可用的技术将贯穿整个课程.

In this course, 学生将学习数据分析的基本概念以及如何使用它们来驱动业务流程. 学生将学习识别和检索相关的数据源, 并使用预配置和自定义工具准备数据进行分析. Upon completion of this course, 学生将能够为进一步分析准备数据，以推动商业决策.

本课程旨在培养学习者在写作过程中各个方面的知识和技能. 策划，组织，写作，编辑和修改通过各种活动应用. 学生将分析读者和目的, use elements of research, 并使用标准准则格式化文档. 个人将通过分析各种书面文件来培养批判性阅读技能.

在本课程中，学生将学习人工智能的基本概念和应用。, including AI project cycles. 指导将侧重于围绕人工智能的问题，包括道德、偏见、文化、法规. 完成本课程后，学生将能够将人工智能概念应用于组织解决方案.

选修统计学入门课程的学生用图表展示数据, 用数字描述分布，进行相关分析和回归分析, and design experiments. 他们使用概率和分布来进行预测、估计参数和检验假设. 他们对包括方差分析在内的关系进行推断.

请填写801-196口头/人际沟通或801-198演讲. 这仅供参考. 一旦你注册了你的课程，你可以从你的时间表中删除这个块.

在本课程中，学生将学习机器学习(ML)概念和Python应用程序. 这将包括关于数据采集的指导, supervised and unsupervised learning, and data modeling. 完成本课程后，学生将能够将机器学习概念应用于组织解决方案.

在本课程中，学生将探索信息系统及其在组织中的作用. 他们检查管理决策支持系统, 系统分析和设计方法, information processing technologies, and their role in decision making. 学生将探索支持和执行组织流程的工具和技术. Upon completion of the course, 学生将作为一个团队来设计一个信息系统解决方案，以满足特定的业务需求.

本课程向学生介绍心理学的一些主要理论和主题, 包括行为的生理基础, personality and learning theories, memory, states of consciousness, stress, research methods, intelligence, human development, psychopathology, and social behavior.

在本课程中，学生将建立在数据分析1中学到的技能. 学生将学习处理大型数据集，并组织这些信息进行有效的数据分析. 学生使用商业数据分析软件包, 并创建自定义计算机程序来分析数据. Upon completion of the course, 学生将能够使用各种软件工具对相关数据进行分析, 并使用生成的信息来帮助做出明智的业务决策.

Complete three elective credits. 建议选修的课程有:152-182 Web Programming 152-184 Java Programming 1 138-118 International Bizsquad 152-097 JavaScript 150-106入侵检测系统这仅供参考. 一旦你注册了你的课程，你可以从你的时间表中删除这个块.

在本课程中，学生将学习自然语言处理(NLP)和文本处理的基本概念. 说明将侧重于创建语言识别应用程序所需的知识和技能. 完成课程后，学生将能够构建一个应用程序，处理语言应用于组织解决方案.

在本课程中，学生将学习使用R编程语言来分析数据. 学生将学习R语言的语法和数据结构, 以及如何运用语言进行传统的统计分析, such as means testing, variable correlations, and linear regressions. Upon completion, 学生将能够创建R程序来处理数据，并基于可靠的统计技术创建有意义的输出.

在本课程中，学生将学习计算机视觉(CV)和图像处理的基本概念. 课程将包括使用Python CV库和构建软件应用程序来处理图像. 完成本课程后，学生将能够构建应用于组织解决方案的应用程序.

In this course, students will learn to organize, 管理和分析来自不同来源的大型数据集. 学生将使用软件工具以视觉上有意义的形式呈现复杂的数据，并与商业利益相关者沟通. Upon completion, 学生将学习如何将原始数据转化为有意义的信息，这些信息将用于数据驱动的决策.

在本课程中，学生将数据分析技术应用于现实世界的项目. 学生将与客户端数据源交互，并准备数据进行分析，以帮助确定需要解决的行业问题的结果. Upon completion of this course, 学生们将在团队中创建可视化, 收集商业情报信息, 并提供结构化数据，以帮助做出业务决策.

请填写809-143微观经济学或809-195经济学. 这仅供参考. 一旦你注册了你的课程，你可以从你的时间表中删除这个块.