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美国东北大学MSDAE项目是由该校机械与工业工程学院开设的，旨在满足社会对分析学专业人才的需求。该项目致力于培养毕业生成为受过高级数据分析培训的专业人才，能够将大数据转化为可理解、可操作的信息以供决策使用。
该项目的培养目标主要包括以下几个方面：
首先，学生将通过数据分析发现改进系统、流程和企业的机会。通过对数据的深入分析，学生可以发现潜在的改进机会，提高系统、流程和企业的效率和运营质量。
其次，学生将应用优化、统计和机器学习方法来解决涉及多个来源的大数据的复杂问题。在大数据时代，数据量庞大且多样化，学生需要掌握各种优化、统计和机器学习方法，以应对复杂问题的解决。
第三，学生将学习收集和存储来自各种来源的数据，包括物联网、设备和传感器的集成网络、客户接触点、流程、社交媒体和人员。学生需要了解并掌握数据的采集和存储技术，以确保数据的完整性和准确性。
第四，学生将与技术团队合作设计和构建大型复杂的SQL数据库。在数据分析过程中，数据库的设计和构建是非常重要的环节，学生需要与技术团队密切合作，确保数据库的高效和可靠性。
第五，学生将利用数据挖掘、大数据算法、数据可视化等工具和方法，生成报告进行分析和决策。数据分析不仅仅是对数据进行处理和统计，还需要将分析结果以可视化的方式呈现，以便决策者能够更好地理解和使用。
第六，学生将创建从企业多个来源收集的数据的集成视图。在数据分析过程中，学生需要将来自不同来源的数据整合起来，形成完整的数据视图，以便更好地进行分析和决策。
第七，学生将向决策者理解并解释数据分析结果。数据分析的最终目标是为决策者提供有价值的信息和建议，因此学生需要学会将复杂的数据分析结果以简洁明了的方式向决策者解释和传达。
最后，学生还将设计和开发分析项目，通过实践项目的方式，将所学的知识和技能应用到实际问题中，提高自己的实践能力。
该项目的师资队伍具有丰富的专业实践和领域经验，他们将担任学生的导师和顾问，与学生一起解决市场面临的挑战。例如，Sagar Kamarthi博士是该项目的主任，他的研究兴趣是智能制造和个性化医疗中的机器学习应用；Nasser Fard博士的研究重点是系统可靠性、可靠性预测和数据驱动决策等领域。
在课程设置方面，美国东北大学MSDAE项目注重实际数据分析和应用。学生将学习数据清洗、数学模型的建立与优化、数据分析和决策建议等内容。此外，选修课程还提供了各种应用领域的选择，以培养学生成为不同行业的数据分析专业人士。
总之，美国东北大学MSDAE项目通过系统的课程设置和实践项目的方式，旨在培养学生成为受过高级数据分析培训的专业人才，以满足社会对分析学专业人才的需求。该项目注重实际应用和跨学科的学习，为学生提供了丰富的知识和技能，使他们能够在数据分析领域做出积极的贡献。
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