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CSDA-计算机科学数据分析|研究生
本课程将介绍数据分析领域，该领域被定义为广泛使用数据，统计和定量分析，探索性和预测模型以及基于事实的管理来推动决策和行动。该课程涵盖了所有分析阶段，例如设定分析项目目标，建立数据仓库模型，提取转换加载，实施分析和创建可视化。此外，说明了所选数据分析技术在业务数据中的应用。先决条件：CSDA 5210。
研究机器学习算法作为预测疾病严重程度的分类器的有效性
将计算科学纳入医学和生物学领域的最新趋势导致有关医学和实验信息的大量数据积累。数据挖掘在医疗保健领域的应用可以通过进行数据分析并从看似无关的大量收集数据中发现关系来早期预测患者状况及其行为。由于其使所有各方受益的能力，数据挖掘在医疗保健运营中的普及也越来越高。例如，该部门的数据挖掘应用有助于确保患者获得更实惠，更好的医疗服务，医生确定最佳实践和有效治疗，医疗保健公司对客户关系管理做出明智的决定，并发现医疗保险公司发现虐待和欺诈。尽管有这些有希望的趋势，但是，医疗保健交易产生的结果和庞大的数据量证明了大量且过于复杂，无法使用传统方法进行处理和分析。此外，从数据仓库中提取信息的常规机制并未确定所涉及的隐藏模式，因此在本研究中采用了一种新方法来对数据进行分类以预测患者的医疗状况。此外，在这项研究中，基于医学属性，使用机器学习算法作为分类器的医学属性来描述与大脑相关疾病严重程度的预测。这是通过利用从医疗数据仓库（DWE）获得的数据来实现的。简介使用提取，转换，负载（ETL）过程和在线分析处理（OLAP）方法用于特征提取，训练和测试数据。机器学习算法（例如人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM））用于生成优化的输入参数（权重和偏差），以选择最佳内核来对数据进行分类以进行进一步诊断。发现所提出的模型在鉴定疾病时提供了快速的响应时间和最小错误率。因此，建议的框架可用于预测患者的状况，并在医疗机构或组织中治疗疾病的治疗方面提供最佳决定。关键字：支持向量机（SVM），人工神经网络（ANN），ETL（提取，转换和负载）过程，机器学习，疾病严重性，数据仓库1。
GS-1560-13
资格要求：专业经验：利用 Microsoft Power Automate、Power BI、Tableau、Python、结构化查询语言 (SQL)、SAS、Oracle、机器学习方法和其他数据分析工具从自动化信息系统、企业数据仓库和相关领域以及其他数据源中提取、编译和分析大型数据集/信息，以分析各种格式（如报告、仪表板、SharePoint 等）的程序和财务管理数据供高级领导、经理、主管和最终用户展示和使用。
职权范围（TOR）：数据收集和管理...
斐济竞争和消费者委员会 (FCCC) 面临着管理来自不同来源的大量数据的持续挑战。这些数据包括消费者投诉、市场分析、监管信息和行业绩效指标，目前分散在各种操作系统和数据库中。这种碎片化的数据格局阻碍了 FCCC 有效分析趋势、及时生成报告和做出明智决策的能力，从而无法支持其促进公平竞争和保护消费者的重要使命。为了应对这一挑战，FCCC 正在启动 FCCC 数据仓库实施项目。该项目旨在创建一个集中的集成数据仓库，整合和协调来自不同来源的数据。该计划将为 FCCC 提供先进的分析能力，实现更高效的监管监督、加强消费者保护和改进决策流程。本职权范围是概述项目目标和范围的基础文件。它在所有相关方之间建立了共识，确保协调一致并促进成功执行。 2. 目标 本次咨询的主要目标是评估 FCCC 现有的数据收集和管理系统，进行全面的差距分析，设计和实施一个符合 FCCC 运营要求和战略目标的强大、可扩展且高效的数据收集和管理系统。 3. 工作范围 顾问将承担以下任务：
加速您的业务转型之旅 - CITI US
CITI 为政府和商业客户提供全套 IT 产品和服务。我们的办公室包括一个最先进的开发集成实验室和测试设施，我们在这里为客户开发系统并探索先进技术。CITI 已证明自己是系统工程和集成、网络工程、身份管理/生物识别、医疗保健、商业智能/数据仓库、企业协作门户和企业架构等核心竞争力领域的 IT 思想领袖。CITI 已成功为我们的客户构建、设计、开发和实施了灵活、创新且准时的解决方案，例如定制软件应用程序和关键系统。
va Data的底漆
•ADUSH注册文件•丧亲的家庭调查•CAPRI和联合遗产查看者•护理评估需求得分•临床评估报告和跟踪（CART）CV•公司数据仓库（CDW）•COVID-19：共享数据资源：共享数据资源•DOD-VA基础设施•DOD-VA基础设施的临床智能（DAVINCI）•HERCEDER CARY CARY和RAI CARE（DAVIC）（RAI）（RAI）（RAI）（RAI）（RAI）（MID）（MID）（MIC）数据•无家可归的退伍军人注册表•肺癌筛查示范项目
供应链的未来-KPMG LLP
供应链领导者知道他们需要收集数据，分析数据并使用见解来快速决策，并对计划外事件和机会更加敏感。我们调查的一些公司与制造商合作，使用最接近客户的仓库来跟踪库存和订单，以降低物流成本。这已发展为服务产品，为客户和供应商提供各种数据用途和应用程序。这范围从具有预测功能的数据仓库和智能应用程序到点击分析，以改善数字客户体验，并更好地了解网站性能。