Master of Science in Adatkutatás

Áttekintés

Mivel az adatok az iparág és az egyetemek széles körében összegyűlnek, szükség van olyan adatkutatók számára, akik készséggel rendelkeznek az adatokon alapuló döntéshozatalhoz. A vállalkozások például adatokat használnak a biztosítási fedezet meghatározására, a marketing döntések meghozatalára, ajánlásokat kínálnak az ügyfeleknek és hatékonyabb egészségügyi ellátást biztosítanak. Egy híres példa az akadémiától a Higgs Boson meghatározása a szimulált adatoktól gépi tanulási módszerekkel.

A Data Science fokozat mestereit kínáljuk, amely a statisztikai következtetések, a gépi tanulás, az adatok vizualizációja, az adatbányászat és a nagy adatmódszerek alapvető és fejlett alapjait foglalja magában, amelyek mindegyike kulcsfontosságú egy képzett adatkutató számára. Annak érdekében, hogy programunkra kiválaszthassuk, alapvető számunkra van szükségünk a kalkulusban, a lineáris algebrában, a valószínűségben, a számítógépes programozásban, az adatstruktúrákban és az algoritmusokban. A programunk 30 kreditre oszlik, és olyan projekteket tartalmaz, amelyek nagy adattárakat, osztályozási módszereket, változó kiválasztást és mély tanulást tartalmaznak, hogy néhányat említsünk.

Tananyagunkban széles körben használjuk a Python programnyelvét és az adat tudomány könyvtárait, miközben olyan eszközöket is tartalmaznak, mint például az R statisztikai elemzés, az adatmegjelenítés táblázata és az SQL adatbázisok. A diákok az elméletre és az alkalmazásokra kiterjedő feladatokkal foglalkoznak valós adatokon, a professzor és a tanári asszisztens támogatásával.

Pályakezdő irodaunk segíti a hallgatókat, hogy folytassák az előkészületeket és elérjék azokat az adatokat, akiknek szüksége van adatkutatókra. Míg a Harvard Business Review (Harvard Business Review), például a Harvard Business Review című kiadványai az adatkutatás jövedelmező kilátásairól írták le, a keresési oldal az USA-ban a "data science" weboldalán való kereséssel jelentős számú lehetőséget tár fel a New Jersey-ben és a New York-i régióban.

Az alább felsorolt ​​tantervben leírtak szerint a program két sávot tartalmaz: egy számítási sávot és egy statisztikai sávot.

Fokozat követelmények

Az MSDS (Master of Science in Data Science) programban részt vevő hallgatóknak 30 kreditet kell teljesíteniük az alábbi lehetőségek közül:

• Tanfolyamok (30 kredit)
• Tanfolyamok (27 kredit) MS Project (3 kredit)
• Tanfolyamok (24 kredit) MS értekezés (6 kredit)

Függetlenül a választott opciótól, az adott pálya összes alapvető kurzusa szükséges.

Legfeljebb két kurzus választható a megfelelő pályán kívül, a megfelelő program-társigazgatók jóváhagyásával. Számítógépes pálya tanulók legfeljebb három választani, amelyek nem számítógépes tudomány tanfolyamok. A statisztikák alapján a diákok legfeljebb három, nem matematikai tanfolyamon választhatók.

Ha a hallgató választja ki az MS-projektet vagy az MS-értekezést, a projektnek vagy értekezésnek az adatkutatáshoz kell kapcsolódnia, és az egyik program-társigazgató jóváhagyását igényli.

Az MSDS program számítási és statisztikai számokat tartalmaz, amelyeket a diákoknak a felvételi időpontban kell kiválasztaniuk. Ezek a műsorszámok különböző fő tanfolyamokkal rendelkeznek, de ugyanazok a felvételi követelmények és választók.

A diákok választhatnak egy választottat a listán kívül a megfelelő tanácsadó jóváhagyása után.