向美国排名第一的公立研究型大学学习，加入下一代数据科学家行列。
密歇根大学信息学院的应用数据科学硕士 (MADS) 学位旨在帮助有抱负的数据科学家通过实践项目学习和应用技能。 您将学习如何使用数据来改善结果并实现雄心勃勃的目标。
MADS 课程通过掌握机器学习和自然语言处理等核心数据科学概念，帮助您成为该领域的领导者。 通过深入研究隐私、数据伦理和有说服力的沟通等关键主题，您将为在当今的组织中取得成功做好准备。 在构建展示您技能的工作组合时，您还将使用来自顶级公司的真实数据集。 了解可帮助组织克服数据过载并做出明智决策的系统和技术。
无论您是想为数据知情的解决方案制定更好的问题陈述、构建预测模型，还是在仪表板中可视化数据，这个在线硕士课程都会教授您在不断变化的领域取得成功所需的技能。
根据美国国家科学基金会的数据，密歇根大学拥有 102 个前 10 名研究生课程，被认为是美国 #1 公立研究型大学。UM成立于1817年，是西北地区第一所公立大学。今天，UM是高等教育的领导者，吸引了来自世界各地的顶尖学生和教师。拥有超过630，000名自豪的校友，毕业生加入了一个强大的网络，其中包括第一个在太空中行走的美国人，iPod的创造者，谷歌的联合创始人以及第38任美国总统。从获得美国国家科学院的选举到获得诺贝尔奖，密歇根大学世界一流的教师的研究不仅引起了人们的关注，而且改变了世界。
密歇根大学应用数据科学硕士学位的数据科学的现实应用课程的学习体验- 收集和处理大数据的计算技术的综合
- 综合分析和机器学习技术来分析数据并呈现结果
- 掌握将端到端数据科学技术应用于现实世界场景的能力
《数字社会中的创新和社交媒体分析》
数字化的最新进展正在改变医疗保健、教育、旅游、信息技术和其他一些行业。社交媒体分析是可用于衡量创新以及公司与公民关系的工具。本书包括最先进的社交媒体分析，以及社会数字化中的先进创新政策。可用于创建和分析社交媒体分析的应用程序数量会产生大量称为大数据的数据，包括使用技术开发或使用新服务以提高公民生活质量的措施。数字化在从远程监控到智能传感器和其他设备等领域都有应用。集成产生的数据需要以简单明了的方式进行分析和可视化，这将是本书中研究人员的一些建议。本卷为研究人员提供了有关如何设计创新数字分析系统以及如何远程改进信息传递的宝贵见解。
《营销分析：一种机器学习方法(Marketing Analytics: A Machine Learning Approach)》
《营销分析：一种机器学习方法》
随着企业竞争日益激烈，营销策略需要更加精确和以绩效为导向。公司正在大力投资用于营销的分析基础设施。这本新书《营销分析：一种机器学习方法》启发读者分析在营销中的应用和分析过程，为机器学习和统计学的概念和算法奠定了基础。这本书简化了企业的分析，并解释了它在营销不同方面的用途，即使是没有分析经验的营销人员也会发现它很容易遵循，为他们提供了做出更好业务决策的工具。
本卷全面概述了营销分析，结合了数据分析的机器学习方法，可自动构建分析模型。该卷涵盖了营销分析的重要方面，包括细分和定位分析、营销统计、营销指标、消费者购买行为、消费者分析的神经营销技术、新产品开发、销售和价格预测、网络和社交媒体分析等等。
这本组织良好且直截了当的书对于营销人员、经理、决策者和研究学者以及商业营销和信息技术的教师来说很有价值，也适合课堂使用。
《大数据和社交媒体分析：趋势应用（Big Data and Social Media Analytics: Trending Applications）》
《大数据和社交媒体分析：趋势应用》
这本经过编辑的书提供了解决社交媒体平台及其他平台大数据收集和分析各个方面的技术。它涵盖了大型网络的有效压缩，主题标签图中的链接预测，社交媒体数据的可视化探索，识别多变量数据中的主题，社交媒体监视以增强搜索和救援任务，推荐协作过滤和高风险目的地的安全旅行计划，分析YouTube上的网络影响力活动，位置对业务评级的影响， 书目和合著网络分析，以及博客数据分析。所有这些热门话题构成了社交媒体和大数据分析技术的重要组成部分。因此，对于有兴趣掌握这个高趋势领域的一些最新进展的读者来说，这本编辑过的书籍可以被认为是一个有价值的来源。
《大数据中的隐私和安全问题：商业智能的分析观点（Privacy and Security Issues in Big Data: An Analytical View on Business Intelligence）》
《大数据中的隐私和安全问题：商业智能的分析观点》
本书重点探讨了大数据中的隐私和安全问题，并区分了大数据中的隐私和安全以及隐私要求。它侧重于在“商业智能”的建立下，在大数据中应用系统的映射研究和安全性实施以用于业务后获得的结果。这些章节从大数据的定义开始，讨论为什么在业务基础设施中使用安全性以及如何提高安全性。本书重点介绍了一些数据安全和数据保护技术，并提出了挑战和建议，以满足业务中具有大量聚合数据的数据挖掘和分析应用程序的计算，通信和存储功能要求。
《生物医学和健康信息学中的深度学习、机器学习和物联网：技术和应用（Deep Learning, Machine Learning and IoT in Biomedical and Health Informatics: Techniques and Applications）》
《生物医学和健康信息学中的深度学习、机器学习和物联网》
生物医学和健康信息学是一个重要的领域，由于有大量可用的生物医学数据，它带来了巨大的机遇，并有助于应对挑战。本书研究并展示了基于物联网和机器学习的生物医学和健康相关应用的最新方法。本书旨在提供在智能系统中积累、更新和改变知识的计算方法，特别是帮助我们从数据中诱导知识的学习机制。在直接算法解决方案不可用、缺乏正式模型或未充分定义有关应用领域的知识的情况下，它会很有帮助。未来，物联网即将有能力改变我们的工作和生活方式。这些计算方法在不同工程学科的设计和优化中也发挥着重要作用。
随着物联网概念的影响和发展，对AI（人工智能）技术的需求比以往任何时候都更加重要。这些技术的目的是接受不精确、不确定性和近似值，以获得快速解决方案。然而，智能物联网系统表示的最新进展产生了一个更加智能和强大的系统，提供了人类可解释、低成本和近似的解决方案。智能物联网系统在包括大数据分析、时间序列、生物医学和健康信息学在内的各个领域都表现出了出色的性能。本书对于在生物医学和保健领域工作的新研究人员和从业者来说将非常有益，以快速了解最佳执行方法。它也适合广泛的读者，他们可能不是科学家，但也对医学图像检索、大脑图像分割等领域的实践感兴趣。
- 讨论深度学习、物联网、机器学习和生物医学数据分析，广泛涵盖基础科学应用
- 呈现深度学习以及与传统方法相比在准确性、鲁棒性和跨语言泛化性方面的巨大改进
- 讨论用于医疗保健数据分析的物联网系统的各种技术
- 在生物医学和健康信息学中提供最先进的深度学习、机器学习和物联网方法
- 更侧重于算法在各种现实生活中生物医学和工程问题中的应用
