Master of Science in Data Science

A Master of Science in Data Science, egy 36 kredites képzési program, azoknak a hallgatóknak szól, akik tudományos, matematikai, számítástechnikai vagy mérnöki egyetemi diplomát szereztek, és érdeklődnek az iparág-specifikus elemzési területeken (pl. technológia, gyógyszerészet, kutatás, kormányzat, közegészségügy, vállalkozás, pénzügy, üzlet stb.).

Az adattudományi képzési program valós problémákat és helyzeteket használ fel, hogy felkészítse a diplomásokat olyan stratégiai vezetői szerepekre, akik a prediktív modellezést használják fel a döntéshozatalban. A hallgatók alapos ismereteket szereznek az adattudomány és az üzleti elemzés kulcsfontosságú technológiáiról: adatbányászat, gépi tanulás, vizualizációs technikák, prediktív modellezés és statisztika. A hallgatók gyakorolják a problémaelemzést és a döntéshozatalt. A hallgatók gyakorlati, gyakorlati tapasztalatokat szereznek a statisztikai programozási nyelvekkel és a nagy adathordozó eszközökkel kapcsolatban a tanfolyamon és az alkalmazott kutatási tapasztalatokon keresztül.

Program elérhetősége

A Data Science programot félévi ütemterv szerint kínálják, és nappali és részmunkaidős tanulmányokra egyaránt tervezték.

Végzettség követelményei

A diplomához 36 féléves óra kredit szükséges. A kurzus záróköve szükséges, és a tanfolyam utolsó félévében kerül sor.

Diplomás szakmai gyakorlat

2016. január 1-től adattudományhoz kapcsolódó szakmai gyakorlat teljesítése minden hallgató számára kötelező, kivéve: aki 3+ év szakmai gyakorlattal rendelkezik; a program időtartama alatt teljes munkaidőben foglalkoztatottak; és azok, akik részt vesznek a csereprogramban. A diplomás gyakorlat az első félévben indulhat. Kérjük, konzultáljon programtanácsadójával, hogy eldöntse, lehetséges-e a mentesítés.

Tanácsadás

A Szent Péter Egyetem minden jelölthez akadémiai tanácsadót rendel.

Időkorlátozás

A hallgatókat folyamatosan várják a programjuk befejezéséig. A hallgatók kötelesek kielégítő tanulmányi előmenetelt fenntartani azáltal, hogy megtartják az előírt átlagot és elegendő kreditet kell felhalmozni az előírt ötéves időkereten belül.

Tanfolyamok

I. szint

• Bevezetés az adattudományba
• Adatelemzés és döntésmodellezés
• Adatbázis és adattárház
• Statisztikai programozás

II. szint

• Adatbányászat
• Big Data Analytics
• Adatvizualizáció
• Gépi tanulás
• Prediktív elemzés és kísérleti tervezés
• Adatjog, etika és adatvédelem
• Üzleti elemzés
• Capstone: Üzleti elemzés

Összes kredit: 36

Adattudományi diplomás gyakorlat

Adattudományhoz kapcsolódó diplomás szakmai gyakorlat teljesítése minden hallgató számára kötelező, kivéve: aki 3+ év szakmai gyakorlattal rendelkezik; a program időtartama alatt teljes munkaidőben foglalkoztatottak; és azok, akik csereprogramban vesznek részt. A diplomás gyakorlat az első félévben indulhat. Kérjük, konzultáljon programtanácsadójával, hogy eldöntse, lehetséges-e a mentesítés.

Program céljai

• Az adattudomány és az üzleti elemzés kulcsfontosságú technológiáinak mélyreható megértése: adatbányászat, gépi tanulás, vizualizációs technikák, prediktív modellezés és statisztika.
• A problémaelemzés és a döntéshozatal gyakorlása.
• Gyakorlati, gyakorlati tapasztalatokat szerezhet a statisztikai programozási nyelvekkel és a big data eszközökkel kapcsolatban a kurzusok és alkalmazott kutatási tapasztalatok révén.

Tanulási célok

Azok a hallgatók, akik elvégezték az MS in Data Science and Business Analytics programot, képesek lesznek:

• Alkalmazzon kvantitatív modellezési és adatelemzési technikákat a valós üzleti problémák megoldására, kommunikálja az eredményeket, és hatékonyan mutassa be az eredményeket adatvizualizációs technikák segítségével.
• Felismerni és elemezni az üzleti életben a szellemi tulajdonnal, az adatbiztonsággal, az integritással és a magánélettel kapcsolatos etikai kérdéseket.
• Alkalmazza az etikus gyakorlatokat a mindennapi üzleti tevékenységek során, és hozzon megalapozott etikus üzleti és adatkezelési döntéseket.
• Ismertesse az üzleti döntéshozatal során alkalmazott statisztikai adatelemzési technikákat.
• Alkalmazza az adattudomány alapelveit az üzleti problémák elemzésére.
• Használjon adatbányászati szoftvert a valós problémák megoldására.
• Használjon élvonalbeli eszközöket és technológiákat a Big Data elemzéséhez.
• Alkalmazzon algoritmusokat a gépi intelligencia felépítéséhez.
• Mutassa be a csapatmunka, a vezetői készségek, a döntéshozatal és a szervezetelmélet használatát.

Karrierlehetőségek

2018-ra egyedül az Egyesült Államokban 140-190 000 ember hiányával kell szembenéznie, akik mély elemzői készségekkel és szakértelemmel rendelkeznek a Big Data hatékony döntések meghozatalához.

• Számítógépes kriminalisztika
• Data Scientist
• Műveleti adatelemző
• Számítógépes kriminalisztika
• Data Scientist
• Műveleti adatelemző