Master of Science în știința datelor

Prezentare generală

Dat fiind că datele se acumulează în sectoarele largi ale industriei și ale mediilor academice, vedem nevoia oamenilor de știință de date echipați cu abilități de a ajuta la luarea deciziilor bazate pe date. De exemplu, întreprinderile folosesc datele pentru a determina acoperirea asigurărilor, pentru a lua decizii de marketing, pentru a oferi recomandări clienților și pentru a oferi o îngrijire medicală mai eficientă. Un exemplu celebru din mediul academic este determinarea bosonului Higgs de la date simulate cu metode de învățare automată.

Oferim o diplomă de masterat în domeniul științei datelor, care acoperă cunoștințele de bază și avansate în inferența statistică, învățarea automată, vizualizarea datelor, exploatarea datelor și metode de date mari, toate acestea fiind esențiale pentru un om de știință instruit. Pentru a fi selectat pentru programul nostru, avem nevoie de un fundal de bază în calcul, algebră liniară, probabilitate, programare computerizată, structuri de date și algoritmi. Programul nostru este răspândit în 30 de credite și conține proiecte care implică seturi de date mari, metode de clasificare, selecție variabilă și învățare profundă pentru a numi câteva.

În curriculum-ul nostru, folosim pe scară largă limbajul de programare Python și bibliotecile sale de științe de date, oferind în același timp instrumente precum R pentru analiza statistică, Tableau pentru vizualizarea datelor și SQL pentru bazele de date. Elevii lucrează pe teme care acoperă atât teoria, cât și aplicațiile pe date reale, cu suport disponibil de la profesor și asistent didactic.

Biroul nostru de servicii de carieră îi ajută pe studenți să-și pregătească CV-urile și să ajungă la companii care au nevoie de cercetători în domeniul datelor. În timp ce publicațiile de afaceri precum Harvard Business Review au scris despre perspectivele lucrative ale științei datelor, o căutare pe site-ul carierei, într- adevăr, pentru "știința datelor" dezvăluie un număr considerabil de oportunități în regiunea New Jersey și New York.

Așa cum este descris în curriculum-ul legat mai jos, programul conține două melodii: o piesă computațională și o piesă de statistici.

Cerințe de diplomă

Elevii din programul Master of Science in Data (MSDS) trebuie să completeze cu succes 30 de credite pe baza uneia dintre următoarele opțiuni:

• Cursuri (30 credite)
• Cursuri (27 credite) Proiect MS (3 credite)
• Cursuri (24 credite) MS Teza (6 credite)

Independent de opțiunea aleasă, sunt necesare toate cursurile de bază din piesele respective.

La cele mai multe două cursuri pot fi alese din afara pistei respective, cu aprobarea co-directorilor respectivi. Computere studenților de cale sunt permise de cel mult trei electives care sunt cursuri nonComputer Science. Statisticile elevilor sunt permise la cel mult trei electives care sunt non-matematica cursuri.

Dacă un student alege proiectul MS sau opțiunea tezei de doctorat, proiectul sau teza trebuie să aibă legătură cu știința datelor și necesită aprobarea de la unul dintre co-directorii programului.

Programul MSDS conține piese de calcul și de statistici pe care elevii trebuie să aleagă la momentul admiterii. Aceste piese au cursuri de bază diferite, dar au aceleași cerințe de admitere și electives.

Elevii pot alege o alegere în afara listei după aprobarea consilierului lor.