MSc în știința datelor

Master of Science in Data Science pregătește studenții pentru poziții în explodarea noilor câmpuri de analiză a datelor, date mari și știința datelor. Programul combină studiul fundamental în fundamentele matematice cu instruirea practică în instrumentele cheie de programare și analiză a datelor.

Data scientist a fost desemnat cel mai bun loc de muncă din America în ultimii trei ani de glassdoor.com cu scoruri mari pentru salarii și satisfacția locului de muncă. Zonele de aplicare a științei datelor sunt tehnologiile de bază ale mai multor dintre cele mai mari corporații din lume, precum și cele mai interesante startup-uri din zilele noastre.

Biroul SUA de Statistică a Muncii (BLS) estimează că cei din rolul de „Cercetători în domeniul informaticii și cercetării informației” cu un master, au câștigat o remunerație mediană de 114.520 USD / an (2017). BLS proiectează rolul să crească mult mai repede decât media în următorii zece ani (19%).

Zonele de aplicații selectate

• Sisteme de recomandare
• Business Intelligence
• Marketing
• Finanţa
• Sănătate

Aplicație practică

Obiectivul educațional experiențial al University of New Haven pune accent pe învățarea bazată pe proiecte cu instrumente și date de ultimă oră. Absolvenții vor fi bine pregătiți să lucreze într-un cadru de întreprindere, într-un mediu antreprenorial în mișcare rapidă sau să continue în domeniul cercetării.

4832970 / Pixabay

Istoric necesar

Programul nu presupune un fond matematic puternic, deși lucrările anterioare de curs în algebră liniară, probabilitatea și statisticile vor fi utile pentru anumite metode și domenii de aplicare. Va fi prezentată o revizuire a fondului matematic necesar. Abilitățile de programare vor fi puternic accentuate și dezvoltate. Solicitanții care nu au cerințele de bază pot alege să înceapă din timp pentru a completa cerințele.

Curriculum

30 de credite absolvent sunt necesare pentru finalizare.

• Două cursuri (6 credite) în bazele matematice și statistice pentru știința datelor
• Patru cursuri (12 credite) în învățare automată și inteligență artificială, incluzând atât cursuri obligatorii, cât și opționale privind învățarea statistică și metodele de învățare profundă.
• Un curs (3 credite) în antreprenoriat și leadership.
• Un curs (3 credite) în metode de calcul scalabile și paralele
• Un curs (3 credite) în teme speciale în aplicații de știință a datelor, incluzând opțiuni posibile în științele sănătății, afaceri, finanțe și alte domenii.
• Proiect sau stagiu Capstone (3 credite)

Cursuri necesare

• DSCI 6001 Matematica pentru oamenii de stiinta de date
• Explorarea datelor DSCI 6002
• DSCI 6003 Învățarea mașinilor și analiza datelor I
• DSCI 6004 Date nestructurate / Natural Lang Proc
• DSCI 6005 Învățarea mașinilor și analiza datelor II
• DSCI 6006 Leadership și antreprenorism
• DSCI 6007 Date distribuite și scalabile Eng
• DSCI 6008 Subiecte speciale
• DSCI 6010 Inteligență artificială
• DSCI 6051 Internship Data Science sau Proiectul Capstone

Durata cursului

• Un student full-time este de așteptat să ia trei cursuri pe semestru și să termine în termen de 1,5 - 2 ani.
• Un student part-time poate finaliza cursul în 3 până la 4 ani, cu multe oferite seara.

burse de studiu

Oferim două tipuri de burse / asistență pentru studenții noștri de master internațional.

Bursa decanei oferă până la 50% asistență de școlarizare în timpul înscrierii lor.

Asistența Provost oferă asistență de școlarizare de 75% și posibilitatea de a lucra pentru un departament academic până la 20 de ore pe săptămână în timpul înscrierii lor.