Mesterképzés adattudományban

Általános információk

Program leírás

Fedezze fel a jövőjét az adattudományban

A nagy adatok forradalmasították a szervezetek stratégiai döntéseinek meghozatalát. A vállalatok, a nonprofit szervezetek és a kormányzati ügynökségek elvárják, hogy alkalmazottaik képesek legyenek elemezni az adatokat és eredményesen kommunikálni az eredményeiket a döntéshozatalhoz. Ennek eredményeként növekszik a természettudományos adatokkal rendelkező egyének iránti munkaerő iránti igény.

Válaszul az adattudatos szakemberek iránti növekvő keresletre, a University of Memphis új, STEM által kijelölt MS-t kínál az adattudományban. A program során a hallgatók megtanulják, hogyan kell használni a fejlett számítási és statisztikai módszereket és eszközöket az adatok gyűjtésére, tárolására, visszakeresésére, manipulálására, értelmezésére és vizualizálására. Fontos, hogy ezeket a módszereket és eszközöket a nagy igényű üzleti és tudományos tudományágak összefüggésében kínálják, így a diplomások megértik és hozzáértik, hogy eredményeiket cselekvéssé alakítsák.

A Data Science az egyik legkeresettebb és legsokoldalúbb fokozat. A diplomások felkészülnek arra, hogy az üzleti, kormányzati, orvosbiológiai, oktatási, mérnöki és alkalmazott tudományok sokféle szervezetében karriert folytassanak.

144969_startup-photos.jpg

Mi az adattudomány?

"A következő évszázad bizonyára az adatok százada" (Donoho, 2000). Az adattudomány a tudomány és a technológia új, átalakító paradigmájaként jelenik meg. Mivel minden nap nagy mennyiségű adat keletkezik több forrásból (ideértve az üzleti adatokat, az orvosbiológiai adatokat, az oktatási adatokat, a tudományos adatokat, a mérnöki adatokat és a személyes adatokat), a szisztematikus és szigorú megközelítések fontossága ezen nagy mennyiségű adat megértésében és elhelyezésében a jó felhasználás ma már jól elismert. Az adatok ilyen robbanásával jelentős az igény az ipar, a kormány, az oktatás, az egészségügy stb. Szakértőire, akik rendelkeznek az adatok gyűjtéséhez, feldolgozásához és elemzéséhez szükséges készségekkel. Valójában az utóbbi években megnőtt a kereslet az adattudományi mesterképzések iránt, amit jelez az a tény, hogy az ezen a területen elnyert mesterképzések száma 2016 és 2018 között megnégyszereződött mintegy 5000-ről 20 000-re. Ezenkívül a Data Scientist a legfontosabb álláskeresési webhelyek, mint például a Glassdoor, folyamatosan a legígéretesebb munkának tekintik (amelyet magas fizetés, nagy kereslet, folyamatos növekedés és előrelépési lehetőségek határoznak meg).

Hivatkozás: Donoho, DL (2000). Nagydimenziós adatok elemzése: A dimenziók átkai és áldásai. Előadás az amerikai matematika "A 21. század matematikai kihívásai" konferenciáján. Társaság, Los Angeles.

A programról

Az adattudományi mesterképzés interdiszciplináris képzést kínál az adattudomány területén annak érdekében, hogy kielégítse a munkaerőpiac növekvő keresletét. Valójában jól ismerik a szisztematikus és szigorú megközelítések fontosságát a nagy és sokféle adatmennyiség megértése és kihasználása érdekében. Ezenkívül a Data Scientistet folyamatosan rangsorolták a legígéretesebb munkának (amelyet a magas fizetés, a nagy kereslet, a folyamatos növekedés és az előrelépési lehetőségek határoztak meg) a főbb álláskeresési weboldalak, például a Glassdoor.

A program jellege magába foglalja az adattudomány, azaz a számítástechnika és a statisztika elméleti alapjainak alapvető tanfolyamait, valamint a tudományág-specifikus kvantitatív elemzési módszerek választható kurzusait. A választható kurzusok olyan speciális tudományterületeken csoportosulnak, mint a közgazdaságtan vagy az orvosbiológia. A programban részt vevő hallgatók széles körű adattudományi kompetenciákat szereznek, beleértve (1) az alapvető rendszergazdai, programozási és számítási adatfeldolgozásokat, (2) alapvető matematikai és statisztikai fogalmakat az adatok elemzéséhez, (3) fejlett számítási statisztikai és gépi tanulási készségeket nagy adatok elemzéséhez (4) az adattudomány etikai szempontjai, biztonsága, reprodukálhatóságának / eredetének szempontjai, és (5) az adattudomány problémamegoldó fogalmi modellje és folyamata (metakompetenciák).

Asszisztensek

Oktatási és kutatási asszisztensek állnak rendelkezésre a képesített pályázók számára. Ezek az asszisztensek magukban foglalják a tandíjmentességet és a havi megélhetési ösztöndíjat.

Akadémiai program követelményei

Az adattudományi Master fokozata 33 félév kreditóra elvégzését igényli az alábbiak szerint: 15 kredit az alapszakokból (lásd alább), 15 kredit a választható anyagok listájából (azzal az ajánlással, hogy 9 kreditnek klaszterből vagy koncentrációból kell származnia) terület - lásd alább), és 3 kredit egy mesterképzéshez. A diplomamunka opció (6 kredit) is rendelkezésre áll, ebben az esetben csak 12 kreditre van szükség a választható anyagok listájáról. Alternatív megoldásként a hallgatók választhatnak egy Capstone Project tanfolyamot (3 kredit), hogy teljesítsék a Graduate School átfogó vizsgakövetelményét azoknak a hallgatóknak, akik nem írnak szakdolgozatot. A hallgatók választhatnak egy független tanulmányt (3 kredit), ha a mester projekt vagy a Capstone Project tanfolyam mellett döntenek, ebben az esetben csak 12 kreditre van szükség a választható anyagok listájáról.

Törzsanyag

  • COMP 7/8150 - Az adattudomány alapjai (Az adattudomány számítási szempontjai)
  • COMP 7115 - Adatbázis rendszerek
  • COMP 7/8745 - Gépi tanulás
  • MATH 7/8785 - Haladó statisztikai tanulás I
  • MATH 7/8786 - Haladó statisztikai tanulás II

Választható anyagok listája (a hallgatókat javasoljuk, hogy válasszanak legalább 3 választhatót egy klaszterből vagy koncentrációs területről)

Core Data Science klaszter (1. klaszter)

  • COMP 7/8116 - Fejlett adatbázis-rendszerek
  • COMP 7/8118 - Adatbányászat
  • COMP 7/8130 - Információkeresés / Webes keresés
  • COMP 7/8740 - Neural Networks
  • COMP 7/8747 - Haladó témák a gépi tanulásban
  • COMP 7/8780 - Természetes nyelvfeldolgozás
  • MATH 7/8670 - Alkalmazott sztochasztikus modellek
  • MATH 7/8680 - Bayesi következtetés
  • MATH 7/8657 Többváltozós statisztika
  • MATH 7647 Nem paraméteres statisztika
  • MATH 7/8660 alkalmazott idősor-elemzés
  • MATH 7/8685 - Szimuláció és számítástechnika
  • MATH 7/8695 - Bootstrap / Egyéb módszerek
  • MATH 7/8759 - kategorikus elemzés
  • ESCI 6515 Földrajzi Informatika

Orvosbiológiai klaszter (2. klaszter)

  • BIOL 6490: Bevezetés a genomikába és a bioinformatikába
  • BIOL 7/8708: Adattudomány a biológusok számára
  • COMP 7/8295: Algoritmusok a számítási biológiában és a bioinformatikában
  • PUBH 7/8104 nagy adatkészletek
  • PUBH 7/8205: Speciális témák, bányászati adatok
  • PUBH 7/8153: Biostatisztika a bioinformatikában
  • PUBH7 / 8150: Biostatisztikai módszerek I
  • PUBH7 / 8152: Biostatisztikai módszerek II
  • PSYCH 7302/8302: Haladó statisztikák a pszichológiához I.

Közgazdasági klaszter (3. klaszter)

  • ECON 7810/8810: Econometrics I (Az ökonometria alapjai)
  • ECON 7811/8811: Econometrics II (panel és korlátozottan függő változó módszerek, többek között)
  • ECON 8812: Econometrics III (Times Series Analysis)

Üzleti informatikai klaszter (4. klaszter)

  • MIS 7660 Advanced Data Management
  • MIS 7621 Üzleti gépi tanulás II
  • MIS 7720 Üzleti mesterséges intelligencia
  • MIS 7710 Web Analytics

Kutatási lehetőségek

Az adattudomány területén számos kutatás, szakmai gyakorlat és munkalehetőség van, mivel az adattudomány napjainkban fontos.

Például a Data Scientist immár harmadik éve vezette a Glassdoor listáját Amerika legjobb munkájának. "Az adatkutató évek óta a legforróbb munkahelyek között döntött, amelyet a harmadik egymást követő első számú rangsor bizonyít". Glassdoor vezető közgazdász Dr. Andrew Chamberlain. "Ennek oka a nagy kereslet (4524 nyitott munkahely), a magas fizetés (110 000 dollár medián alapfizetés) és a magas munkával való elégedettség (4,2 / 5). Nemcsak a technológiai cégek tévednek adatkutatókat bérelni, hanem az iparágak is , az egészségügytől a nonprofit szervezeteken át a kiskereskedelemig szintén ezt a tehetséget keresik. "

Memphis területén a Glassdoor 111 782 dolláros átlagfizetést jelez az adatkutatók számára.

Valójában az adatoknak és az adattudománynak széles hatása van, és óriási lehetőségei vannak a termékek, szolgáltatások és folyamatok további hatására életünk minden területén, beleértve az üzleti, kormányzati, nonprofit szervezeteket, és minden olyan területre kiterjednek, mint például az orvosbiológia, az oktatás, a tudomány, a mérnöki tudományok , valamint a társadalmi és a személyes élet.

Az UofM az adattudomány területén kutatási lehetőségeket kínál egyedi projekteken keresztül, valamint az adattudományi kutatási klaszteren keresztül, amely élénk kutatási környezet megteremtésével és a jövőbeni tudósok képzésével képezi az adatépítés irányítását az UofM és a helyi közösség számára. Tudományos gyakorlati közösség, amely magában foglalja az egyetemeket, a kormányt és az ipart Nyugat-Tennessee-ben, a közép-déli és azon túl.

Developers working hard

Asszisztensek

Oktatási és kutatási asszisztensek állnak rendelkezésre a képesített pályázók számára.

Karrierlehetőségek

Sok munkaerő-piaci jelentés szerint az USA-ban nagyjából négy-öt millió olyan munka lesz, amely adatelemzési készségeket igényel.

Népszerű karrier

  • Alkalmazások építész
  • Business Intelligence (BI) fejlesztő
  • Econometrician
  • Előrejelző
  • Adatelemző
  • Data Architect
  • Adatmérnök
  • Data Scientist
  • Géptanító mérnök
  • Géptanuló tudós

Adattudósokat alkalmazó nemzeti vállalatok

  • amazon
  • alma
  • Facebook
  • Első Horizon
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Walmart

Memphisi központú vállalatok, akik tudósokat alkalmaznak

  • FedEx
  • Szent Jude Gyermekkutató Kórház
  • Nemzetközi Papír
  • AutoZone
  • Thomas & Betts
  • Smith & nephew
Utoljára frissítve nov. 2020

Az iskoláról

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a differe ... Tovább

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a difference in life and throughout your career. Founded in 1912, we welcome more than 21,000 students to campus every year. Diversity is one of our strengths. Students and faculty come from all over the world to be a part of the UofM experience. Kevesebb