За далечинско учење Постдипломски студии, курсеви за усовршување: во Соединети Американски Држави, САД онлајн

ТЕК

Обично може да се земе високото образование курсеви ако сте 18 години или постари. Тие се редовно учи на универзитетите, колеџите и професионални институции, како што се уметнички училишта или земјоделски колеџи - скоро сите од кои имаат свои веб-сајтови. Можете да добие широк спектар на вештини, на пример, дипломи, диплома степени, фондација степени и постдипломски степени.

А се разбира е академски класа која ги опфаќа одредена тема, и курсеви се смета блокови во зградата на степенот на програмата. Курсеви може да ги покрие рок од неколку недели до неколку месеци, во зависност од темата која што ги покриваат.

Далечинско образование или учење на далечина е начин на доставување на образование и настава, често на индивидуална основа, на студентите кои не се физички присутни на кампусот.

Соединетите Американски Држави на Америка е голема земја во Северна Америка, често се нарекува "САД ", на "САД ", на "САД ", "Америка ", или, едноставно, "на држави ". Американски колеџи се финансирани од "школарината " на товар на студентот, кој е често прилично скапи, многу често се стигне во десетици илјади долари годишно.

За далечинско учење Courses во Соединети Американски Држави, САД онлајн. Најди секакви информации, и контактирај со канцеларијата за прием на нови студенти низ три клика тука!

Читај повеќе

разбира во машина за учење (средно)

Coursera
Он-лајн студии Дел-студии 8 месеци Open Enrollment Соединети Американски Држави САД онлајн

Оваа специјализација обезбедува воведување на случајот со седиште на возбудлив, висока побарувачка областа на машина за учење. Ќе се научиш да се анализира големи и сложени бази на податоци, да се изгради апликации кои можат да се прават предвидувања од податоците, и да се создаде системи кои се прилагодат и да се подобри со текот на времето. [+]

. Оваа специјализација обезбедува воведување на случајот со седиште на возбудлив, висока побарувачка областа на машина за учење. Ќе се научиш да се анализира големи и сложени бази на податоци, да се изгради апликации кои можат да се прават предвидувања од податоците, и да се создаде системи кои се прилагодат и да се подобри со текот на времето. Во финалето највисок премин проект, ќе ги применат своите вештини за решавање на оригиналот, реалниот свет проблем, преку спроведување на машинско учење алгоритми. Курсеви Машинско учење фондации: пристап Студија на случај Дали имате податоци и се прашуваат што да ви кажам? Дали ви треба подлабоко разбирање на основните начини на кои машинско учење може да го подобри вашиот бизнис? Дали сакате да бидат во можност да разговара со специјалисти за ништо од регресија и класификација на длабоко учење и препораки системи? Во овој курс, ќе го добиете практично искуство со машина за учење од серија на практични студии на случај. На крајот на првиот курс ќе се изучува како да се предвиди куќа цените врз основа на карактеристики куќа ниво, анализира расположение од корисник осврти, добивање на документи од интерес, препорачуваат производи, како и пребарување на слики. Преку рацете на пракса во овие случаи, употреба, ќе бидат способни да ги применуваат методите за машинско учење во широк спектар на области. Овој првиот курс третира методот на машина за учење како црна кутија. Користејќи се со оваа апстракција, ќе се фокусира на разбирање на задачите на интерес, за појавување на овие задачи на машински алатки за учење, и оценување на квалитетот на производството. Во наредните курсеви, ќе истражувам во компонентите на оваа црна кутија со испитување на модели и алгоритми. Заедно, овие парчиња се формира гасоводот машина за учење, која ќе се користи во развојот на интелигентни апликации. Резултати за учење: До крајот на овој курс, ќе бидат способни да: - Ги идентификува потенцијални апликации на машинско учење во пракса. - Опис на клучните разлики во анализи овозможено од страна на регресија, класификација и групирање. - Изберете ја соодветната задача машина за учење за потенцијална апликација. - Спроведување на регресија, класификација, кластерирање, пребарување, препораки системи, и длабоко учење. - Ја претставува вашите податоци како функции, за да им служи како влез на машина за учење модели. - Проценка на квалитетот на модел во однос на релевантните параметри грешка за секоја задача. - Користат базата за да ги собере на модел да се анализира нови податоци. - Изградба на барање крај-до-крај дека го користи машина за учење во неговото јадро. - Да се ​​развијат овие техники во Python. Машинско учење: регресија Студија на случај - Предвидување на домување цени Во нашата прва студија на случај, предвидувањето на цените на куќите, ќе се создаде модели кои предвидуваат континуирана вредност (цена) од влез карактеристики (плоштадот снимката, број на спални соби и бањи, ...). Ова е само еден од многуте места каде што може да се примени регресија. Други апликации се движат од предвидување на здравствените резултати во областа на медицината, цените на акциите во финансии, и потрошувачка на енергија во компјутери со високи перформанси, за анализа која регулаторите се важни за генската експресија. Во овој курс ќе се истражуваат регулиран линеарна регресија модели за задача на предвидување и избор на функција. Ќе бидете во можност да се справи со многу големи множества на функции и одберете помеѓу модели на различни комплексност. Исто така, ќе се анализира влијанието на аспекти на вашите податоци - како што се отпадници - на избраните модели и предвидувања. За да ги собере овие модели, ќе се спроведе оптимизација на алгоритми кои скала на големи бази на податоци. Резултати за учење: До крајот на овој курс, ќе бидат способни да: - Опис на влез и излез на моделот на регресија. - Споредете и контрастот пристрасност и варијансата кога моделирање на податоци. - Проценка модел параметри користејќи оптимизациски алгоритми. - Барај параметри со крстот валидација. - Анализа на перформансите на моделот. - Опис на поимот sparsity и како ласо води до редок решенија. - Распоредување на методи за да изберете меѓу моделите. - Експлоатација на модел за формирање предвидувања. - Изградба на регресија модел за предвидување на цените користење на домување базата. - Да се ​​развијат овие техники во Python. Машинско учење: Класификација Студии на случај: Анализа Расположение & кредитот стандардно Предвидување Во нашата студија на случај за анализа на расположение, ќе се создаде модели кои предвидуваат класа (позитивни / негативни чувства) од влез карактеристики (текст од коментарите, кориснички профил информации, ...). Во вториот нашата студија на случај за овој курс, кредитот стандардно предвидување, ќе се справи со финансиски податоци, и да се предвиди кога кредит е веројатно да биде ризично или безбедно за банката. Овие задачи се примери за класификација, една од најпознатите широко се користи области на машина за учење, со широк спектар на апликации, вклучувајќи реклама таргетирање, спем-откривање, медицинска дијагноза и класификација на сликата. Во овој курс, ќе се создаде класификатори кои обезбедуваат state-of-the-art извршување на различни задачи. Ќе се запознаат со најуспешните техники, кои најмногу се користат во пракса, вклучувајќи ги и логистичка регресија, одлуката на дрва и зголемување. Покрај тоа, ќе бидете во можност да дизајн и имплементација на основните алгоритми кои можат да ги научат овие модели во размер, со користење на стохастички искачување градиент. Ќе ги имплементираат овие техники на реалниот свет, големи задачи машинско учење. Можете исто така ќе се осврне на значајните задачи кои ќе се соочи во реалниот свет апликации на ml, вклучувајќи ракување со податоците кои недостасуваат и мерење прецизност и да се потсетиме за проценка на класификатор. Овој курс е практично, акција спакувани и полн со визуелизации и илустрации за тоа како овие техники ќе се однесуваат на реални податоци. Ние, исто така се вклучени изборен содржина во секој модул, што ги опфаќа напредни теми за оние кои сакаат да одат уште подлабоко! Цели на учење: До крајот на овој курс, ќе бидат способни да: - Опис на влез и излез на модел на класификација. - Се справи со двете бинарни и multiclass проблеми класификација. - Имплементирање на логистичка регресија модел за класификација големи размери. - Креирање на не-линеарен модел со користење на одлуката на дрва. - Подобрување на ефикасноста на било кој модел со користење на зголемување. - Размер методи со стохастички градиент искачување. - Го опишува основните граници на решението. - Изградба на класификација модел да се предвиди расположение во базата на производ преглед. - Анализа на финансиски податоци да се предвиди заем стандардно. - Употреба на техники за справување со податоците кои недостасуваат. - Оценка на вашите модели кои користат прецизно потсетиме метрика. - Да се ​​развијат овие техники во Python (или на јазикот на вашиот избор, иако Пајтон е препорачливо). Машинско учење: Кластеринг & Обнова Студии на случај: Наоѓање слични документи А читателот е заинтересиран за одредена статија во весник и сакате да најдете слични производи да се препорача. Кој е вистинскиот поимот сличност? Згора на тоа, што ако има милиони други документи? Секој пат кога ќе сакате да се потсетите на новиот документ, што ви е потребно за да пребарувате низ сите други документи? Како да се направи група слични документи заедно? Како да ги откриете нови, нови теми на кои документи се покрие? Во оваа трета студија на случај, наоѓање слични документи, ќе се испита базирани на сличност алгоритми за пребарување. Во овој курс, исто така, ќе ги испита структурирана репрезентации за опишување на документи во корпус, вклучувајќи и формирање кластери и мешани модели членство, како латентна Dirichlet распределба (ЛАР). Ќе се спроведе очекување максимизација (ЕМ) за да дознаете clusterings документот, и да видиме како да скала на методи со користење на MapReduce. Резултати за учење: До крајот на овој курс, ќе бидат способни да: - Креирајте систем за пронаоѓање на документите со помош к-најблиски соседи. - Препознавање различни сличност метрика за текст на податоци. - Намалување на пресметки во К-најблискиот сосед пребарување со користење на КД дрвја. - Производство приближна најблиски соседи користење чувствителни локалитетот hashing. - Споредете и контрастот надгледувана и без надзор задачи учење. - Кластер документи од темата користење K-средства. - Опишете како да parallelize K-средства преку MapReduce. - Проверка веројатна пристапи кластери користење мешавини модели. - Одговара мешавина на Gaussian модел со помош очекување максимизација (ЕМ). - Врши и мешани моделирање членство користење латентна Dirichlet распределба (ЛАР). - Опис на чекори на семплер Гибс и како да се користи своето производство да се подготви заклучоци. - Споредете и контрастот иницијализација техники за цели кои не се конвексни оптимизација. - Да се ​​развијат овие техники во Python. Машинско учење: препораки системи и намалување на димензионалноста Студија на случај: Препорачувајќи производи Како Амазон препорачуваме производите може да бидат заинтересирани во купување? Како Дали Netflix одлучи кои филмови или ТВ емисии, можеби ќе сакате да се види? Што ако сте нов корисник, треба само Netflix препорача најпопуларните филмови? Кој би можел да формира нова врска со на Фејсбук или Скопје? Овие прашања се ендемични на повеќето индустрии услуги врз основа, а во основата на идејата за колаборативно филтрирање и системи препораки распоредени да ги реши овие проблеми. Во оваа четврта студија на случај, ќе се истражуваат овие идеи во контекст на препорачување на производи врз основа на клиент коментарите. Во овој курс ќе се истражуваат техники за намалување на димензионалноста за моделирање на високо-димензионални податоци. Во случај на системите кои даваат препораки, вашите податоци се претставени како врски кориснички производ, со потенцијално милиони корисници и стотици илјади производи. Ќе се спроведе матрица факторизација и латентни модели фактор за задача на предвидување на нови односи кориснички производ. Исто така, ќе се користи од страна на информации за производи и на корисниците да се подобри предвидувања. Резултати за учење: До крајот на овој курс, ќе бидат способни да: - Да се ​​создаде заеднички систем за филтрирање. - Намалување на димензионалноста на податоци со користење на SVD, СПС, и случајни проекции. - Вршење на матрица факторизација користење координираат потекло. - Распоредување на латентна модели фактор како систем препораки. - Рачка почетокот проблем ладна користење од страна на информации. - Проверка на апликацијата за производ препорака. - Да се ​​развијат овие техники во Python. Машинско учење Capstone: интелигентна апликација со длабоко учење Дали некогаш сте се запрашале како се гради препораки производ? Како можете да заклучиме основните расположение од Прегледи? Како може да се извлече информации од слики да се најде визуелно слични производи да ми препорачате? Како ќе се изгради апликација која прави сите овие работи во реално време, и обезбедува пред крајот на корисникот искуство? Тоа е она што ќе се изгради во овој курс! Користење на она што сте го научиле за машинско учење досега, ќе се изгради општ систем производ препораки што го прави многу повеќе отколку само да се најдат слични производи ќе комбинирате слики на производи со опис на производот и нивната критика да се создаде вистински иновативни интелигентни примена. Веројатно сте слушнале дека длабоко учење се прават вестите низ светот како една од најмногу ветува техники во машина за учење, особено за анализа на податоци на сликата. Со секоја индустрија посветувајќи ресурси за да го отклучите длабоко потенцијал за учење, за да бидат конкурентни, ќе сакате да ги користат овие модели во задачи како означување на слики, објект признавање, препознавање на говор, и анализа на текст. Во овој највисок премин, ќе се изгради длабоко модели на учење со користење на нервните мрежи, истражуваат што се, она што тие го прават и како. За да се отстрани бариерата воведен од страна на дизајнирање, обука и подесување на мрежи, како и да бидат во можност да се постигне со високи перформанси со помалку означени податоци, исто така, ќе се изгради длабоко класификатори учење прилагодени на вашите специфични задачи користење на претходно обучени модели, кој ние го нарекуваме длабоко карактеристики . Како основен дел од овој највисок премин проект, ќе се спроведе длабока учење модел за сликата-базирани производ препорака. Потоа ќе се комбинираат овој визуелен модел со текстуални описи на производи и информации од коментарите да се изгради една возбудлива, крај-до-крај интелигентна апликација која обезбедува роман искуство откритие производ. Потоа ќе го употреби како услуга, која можете да ги споделите со вашите пријатели и потенцијалните работодавци. Резултати за учење: До крајот на овој највисок премин, ќе бидат способни да: - Истражување на базата на производи, осврти и слики. - Изградба на препораки производ. - Опишете како е претставен моделот невронска мрежа и како таа се кодира не-линеарни функции. - Комбајни за различни видови на слоеви и функции за активирање за да добијат подобри перформанси. - Употреба pretrained модели, како што е длабоко функции, за нови задачи класификација. - Опишете како овие модели може да се примени во компјутерска визија, текст и анализатор на препознавање на говор. - Употреба на визуелни карактеристики да се најде на производите на вашата корисниците сакаат. - Вградете преглед расположение во препораката. - Изградба на барање крај-до-крај. - Распоредување на тоа како услуга. - Да се ​​развијат овие техники во Python. [-]

правни аспекти на спортот администрација

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Овој курс опфаќа федерални, државни и организациски регулативи влијае на спортската индустрија. [+]

Овој курс опфаќа федерални, државни и организациски регулативи влијае на спортската индустрија. Фокусот е ставен на договорното право, ДЕЛИКТ одговорност, агенција право, трудовото право, авторски права, дозволата и правото на интелектуална сопственост се применуваат во спортот. Правните односи на спортистите како индивидуи и како членови на тимот на спортската индустрија за управување ќе се дискутира. Општи правни аспекти на EEO , Афирмативна акција и разновидноста во работната сила реализирање на вработените во спортските претпријатие, исто така, ќе бидат покриени. [-]

спорт финансиски менаџмент

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Студентите ќе развијат вештината во финансиска анализа и разбирање на финансиските процесот на донесување одлуки во администрацијата на спортски претпријатија. [+]

. Преглед на основните финансиски и сметководствени проблеми со кои се соочува операција на спортска претпријатие, курсот се концентрира на уникатните карактеристики на спортски организации и програми, и овозможува на студентот со вештини потребни за ефикасно управување со вредности, ресурси, како и извори на приходи. Студентите ќе развијат вештината во финансиска анализа и разбирање на финансиските процесот на донесување одлуки во администрацијата на спортски претпријатија. [-]

спортски маркетинг и промоција

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Овој предмет ги воведува студентите во принципите на спортски маркетинг и примената на овие принципи во спортски организации. [+]

Овој предмет ги воведува студентите во принципите на спортски маркетинг и примената на овие принципи во спортски организации. Примарниот фокус е на планирање, со дополнителен акцент на промоција на управување. [-]

пари и банкарство

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Една студија на американските монетарни и финансиски системи, како и улогата на овие системи игра во олеснувањето на производство на богатството во економијата. [+]

. Една студија на американските монетарни и финансиски системи, како и улогата на овие системи игра во олеснувањето на производство на богатството во економијата. Темите вклучуваат начелата на пари; на Федералниот резервен систем; детерминантите на каматните стапки, цените на обврзниците, а цените на акциите, на различни видови на финансиски институции; монетарната теорија и монетарната политика. [-]

глобалната деловна средина

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Анализа на глобалните економски, политички и културни обрасци кои влијаат на меѓународниот бизнис. [+]

Анализа на глобалните економски, политички и културни обрасци кои влијаат на меѓународниот бизнис, овој предмет дава преглед на меѓународните трговски теорија, добрите и лошите страни на протекционизмот, глобалната финансиска средина, како и улогата на мултинационална корпорација. Ги анализира меѓународните извори, маркетинг и стратегискиот менаџмент за глобалниот бизнис. [-]

етиката во право, бизнис и менаџмент

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Овој курс е истражување на вредности и етика во американскиот бизнис искористување на дебата и писмени вежби. Тој исто така смета дека етичките прашања кои произлегуваат во глобална бизнис околина. [+]

. Овој курс е истражување на вредности и етика во американскиот бизнис искористување на дебата и писмени вежби. Тој исто така смета дека етичките прашања кои произлегуваат во глобална бизнис околина. [-]

глобален маркетинг

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Една студија на стратешко планирање и организирање на меѓународните маркетинг, истражување на глобалните пазари, маркетинг потрошувачки производи, индустриски производи. [+]

Една студија на стратешко планирање и организирање на меѓународните маркетинг, истражување на глобалните пазари, маркетинг потрошувачки производи, индустриски производи и услуги на светскиот пазар, курсот истражува меѓународните напори за рекламирање и промоција, личната продажба и управување со персоналот, цените, дистрибутивните системи, извоз на трговските механика и логистички, финансиски барања за меѓународен маркетинг и координирање и контрола на глобалните активности. Исто така, се дискутира за ефектот на трговски договори на меѓународниот бизнис. [-]

деловните операции за управување со

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Овој курс претставува ориентирани кон корисниците поглед на операции во рамките на една организација. [+]

. Овој курс претставува ориентирани кон корисниците поглед на операции во рамките на една организација. Водени од стратешкиот план на организацијата, работењето испорача производи и услуги за клиентите. Овој предмет ги истражува како овој испорака се остварува со ефикасност и ефективност. Компоненти на курсот вклучени и прашањата за квалитет, физичкиот дизајн, како и системи за управување. [-]

принципите на Electriconic бизнис

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Вовед и преглед на интернет подршка за бизнис трансакции од менаџерската перспектива. [+]

Вовед и преглед на интернет подршка за бизнис трансакции од менаџерската перспектива. Курсот служи како основа за програмата за е-бизнис и адресите за е-бизнис стратегии, Cyberlaw, интернет маркетинг, интернет инфраструктура и безбедност, е-бизнис апликациите и многу важни новите Интернет бизнис модели. [-]

маркетинг менаџмент

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Објаснува маркетинг информациони системи и користењето на напредни технологии донесување одлуки во маркетингот. [+]

. Во-длабочината на испитување на маркетинг околина и влијанието на маркетинг активности за организациски работи во конкурентна, глобален, мултикултурна деловни поставки, се разбира се дискутира и домашни и меѓународни рамки на основните пазарни функции на производ, цена, дистрибуција и промоција. Таа ги истражува и анализи модерен маркетинг проблеми и решенија од концептуална, правни и етички перспективи. Тој објаснува маркетинг информациони системи и користењето на напредни технологии донесување одлуки во маркетингот. [-]

производство и операции за управување со з

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Производство и промет менаџмент I. [+]

Во едно истражување на основните концепти на производство и операции за управување, курсот опфаќа употреба на квантитативни методи и компјутерски апликации за предвидување, распределба на ресурсите, донесување теорија, капацитет за планирање, проект менаџмент, управување со инвентар, и осигурување на квалитетот. [-]

меѓународна економија

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Студентите го применат она што го научиле во претходните курсеви за економија, да се анализира глобалната економска средина. [+]

. Студентите го применат она што го научиле во претходните курсеви за економија, да се анализира глобалната економска средина. Тие учат и применуваат правото на компаративна предност да се разбере како сите луѓе да се добие од меѓународната трговија. Договори за трговија, како што ГАТТ и НАФТА се дискутираат и анализираат, заедно со девизните пазари и на различни видови на монетарни системи. [-]

напредни веб дизајн

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Дел-студии September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Овој предмет ги воведува тековната принципите на интернет апликации надвор визуелно привлечен корисникот интерфејси. [+]

Овој предмет ги воведува тековната принципите на интернет апликации надвор визуелно привлечен корисникот интерфејси. Специфичен дизајн концепти ќе се применува на напредни веб-дизајн или веб-концептуализација за време на класа проект. Курсот се фокусира на принципите на HTML, Java и XML апликација програмирање. Практични вежби ќе се изведуваат во текот на курсот. [-]

Е-бизнис информации и знаење системи

National University, School of Business and Management
Студии на универзитет или он-лајн Целосна September 2017 Соединети Американски Држави La Jolla Los Angeles Orange Camarillo San Bernardino South Bay Terraces Redding Henderson САД онлајн San Diego + 9 more

Овој курс го воведува податоци-информации-знаење-разузнавачки ланец и нејзиното значење за Е-бизнис профитабилност и раст. [+]

. Овој курс го воведува податоци-информации-знаење-разузнавачки ланец и нејзиното значење за Е-бизнис профитабилност и раст. Тоа вклучува проучување на улогата и распоредувањето на податоци модели, база на податоци системи, магацини на податоци и деловна интелигенција. [-]