MSc adattudományból

Készüljön fel bármely iparág adatvezérelt döntéshozatali követelményeire egy vezető amerikai közintézményben Michigan State University 4 féléves adattudományi MS diplomájával. Ez az új, átfogó szakmai képzési program, amelyet a Mérnöki Főiskola és a Természettudományi Főiskola közösen folytat, alapismeretekre és alkalmazott témákra készíti fel a hallgatókat, amelyeket a vezető adattudományi, statisztikai, számítástechnikai és számítási matematikai oktatók tanítanak. A 2023-as őszi felvételivel az induló kohorsz tagja lehetsz.

Az adattudományi MS program erős egyetemi háttérrel rendelkező hallgatókat toboroz a statisztika, a számítási matematika, a számítástechnika és az információtudomány egyik fő területére vagy a szorosan kapcsolódó műszaki területekre, és fejlett interdiszciplináris képzést biztosít számukra a statisztika tudományágain, matematika, számítástechnika és számítástechnika, az MS-hallgatók számára megfelelő szinteken ezekben a tudományágakban. A program két tanévre oszlik el; mint ilyen, bármely dedikált kétéves MS diploma ezen tudományterületek bármelyikében mélyebbre ásna ebben az irányban, mint a kétéves adattudományi MS diploma.

A tipikus hallgatók megfelelő programozási kompetenciákkal érkeznek. Ezek magukban foglalhatják a matematikai tudományok nyelveivel kapcsolatos gyakorlati tapasztalatokat, mint például a MATLAB vagy R, vagy a klasszikus objektum-orientált programozást.

Kit keresünk:

• Négy éves műszaki végzettsége van, és többet kell megtudnia az adatelemzési módszerekről, hogy szakmai karrierjét előmozdítsa.
• Élvezed a matematikai tudományokat, és tudsz programozni, különösen, ha látod, hogy a gyakorlati oldal hogyan tud változtatni a valós problémákon.
• Szeretne jártas lenni abban, hogy elmagyarázza az adattudományi módszereket nem műszaki kollégáinak, és segítsen adatvezérelt csapatalapú döntések megfogalmazásában.
• Úgy látja magát, mint aki potenciálisan képes új, elvi adattudományi módszereket kitalálni, amelyek az Ön szakmai környezetének igényeihez igazodnak.

Az adattudományi MS diploma egy 30 kredites posztgraduális diploma, amely 18 kötelező kreditből, 9 választható kreditből és egy 3 kredites zárókurzusból áll. Kérjük, látogasson el az MSU Regisztrátor kurzuskereső oldalára az MSU katalógus kurzusleírásaiért.

Ehhez a programhoz hat kötelező kurzus (18 kredit) egyensúlyban van a három egység között:

• STT 810, valószínűségszámítási és matematikai statisztikákkal foglalkozó tanfolyam MS szintű adatkutatóknak
• STT 811, az alkalmazott statisztikai módszertanról szóló kurzus adattudósok számára tagállami szinten
• CSE 482, számítástechnikai kurzus a nagy adatelemzésről, amely magában foglalja nagy mennyiségű adat összegyűjtését, tárolását, előfeldolgozását és elemzését.
• CSE 881, számítástechnikai kurzus az adatbányászatról, MS szinten.
• CMSE 830, az adattudomány algoritmusairól és módszereiről szóló alaptanfolyam MS szinten
• CMSE 831, alapkurzus az alkalmazott és számítási optimalizálásról adattudósok számára, beleértve a megvalósítást is, MS szinten.

A választható kurzusok 9 kreditje a három egység kurzusainak széles készletéből meríthető. A fenti 6 kötelező kurzussal rendelkező hallgatók jól felkészültek a választható tantárgyak felvételére. A választható tárgyak listája a következőket tartalmazza, és más, az MS DS bizottsága által jóváhagyott kurzusokat is tartalmazhat:

• STT 802, statisztikai számítás az R speciális szoftverrel.
• STT 812, egy kompakt kurzus a modern statisztikai adatelemzésről, beleértve a statisztikai tanulást is
• STT 873, egy kurzus a statisztikai tanulásról és az adatbányászatról
• STT 874, egy kurzus a Bayes-féle elemzésről
• STT 875, egy kurzus az R programozás statisztikához
• CSE 802, mintafelismerési tanfolyam
• CSE 830, egy kurzus az algoritmusok tervezéséről és elemzéséről
• CSE 847, egy gépi tanulási tanfolyam
• CSE 849, egy kurzus a mély tanulásról
• CMSE/CSE 822, a párhuzamos számítástechnika közös kurzusa
• CMSE 402, az adattudományi kommunikációról szóló kurzus.
• Egyéb választható CMSE kurzusok, amelyeket az MSU-ban fejlesztenek, amelyek közül néhány olyan témakör, amelyet a CSME-ben már tanítottak, és más egységekkel közösen is taníthatók. A következő témákban vannak tervek:
  • CMSE 890 bizonytalanság mennyiségi meghatározása (megtanították)
  • CMSE 890 Applied Topology (tanították)
  • CMSE 890 valószínűségi grafikus modellek (tervezett)
  • CMSE 890 matematikai képfeldolgozás (tervezett)
  • CMSE 890 orvosbiológiai adatok (tervezett)
  • CMSE 890 Applied Machine Learning for Biomedicine (tervezett)
  • CMSE 890 számítási módszerei gépi tanuláshoz (tervezett)
  • Egyéb statisztikai témák kurzusok STT 890 által jóváhagyott MS DS bizottság.
  • Az MS DS bizottsága által jóváhagyott egyéb számítástechnikai témájú kurzusok CSE 890.
  • Bármely, az MS DS bizottsága által jóváhagyott adattudományi témákat lefedő diplomás szintű MSU kurzus.

A 3 kredites zárótanfolyam egy alkalmazott, ipari vagy kormányzati adattudományi projekt befejezését jelenti. A kurzus kreditje a három témakör egyikeként rögzíthető:

• STT 890
• CSE 890
• CMSE 890

A program esettanulmányok portfólióját építi fel az ipar, a kormány vagy a tudományos körök által vezérelt projektek bevonásával.

Számítási és elemző készségeikkel a program végzett hallgatói:

• A gazdag és változatos forrásokból vagy nagy és potenciálisan elosztott adatkészletekből származó adatok asszimilálása, feldolgozása és értelmezése.
• Olyan számítási, matematikai és statisztikai modelleket hozzon létre, amelyek értelmes összefüggésekre következtetnek az adatokban, és felhasználhatók értelmezésre és prediktív elemzésre.
• Készítsen vizualizációkat, hogy segítse adataik és modelljeik megértését.
• Megállapításaikat és meglátásaikat kommunikálják különféle közönségekkel, hogy döntéseket hozhassanak, és meg lehessen tenni a lépéseket.