Прочитать официальное описание

обзор

Поскольку данные накапливаются в широких секторах промышленности и академических кругах, мы видим потребность в ученых-данных, обладающих навыками для содействия принятию решений на основе данных. Например, предприятия используют данные для определения страхового покрытия, принятия маркетинговых решений, предоставления рекомендаций клиентам и обеспечения более эффективного медицинского обслуживания. Известным примером из академических кругов является определение Хиггса Босона из смоделированных данных с помощью методов машинного обучения.

Мы предлагаем степень магистра в области науки о данных, которая охватывает основные и расширенные основы статистического вывода, машинного обучения, визуализации данных, интеллектуального анализа данных и больших методов данных, которые являются ключевыми для обученного научного сотрудника. Чтобы быть выбранным для нашей программы, нам нужен базовый фон в исчислении, линейной алгебре, вероятности, компьютерном программировании, структурах данных и алгоритмах. Наша программа распространяется на 30 кредитов и содержит проекты с участием больших наборов данных, методы классификации, выбор переменных и глубокое обучение, чтобы назвать несколько.

В нашей учебной программе мы широко используем язык программирования Python и его библиотеки данных, а также такие инструменты, как R для статистического анализа, Tableau для визуализации данных и SQL для баз данных. Студенты работают над заданиями, охватывающими как теорию, так и приложения на реальных данных, при поддержке профессора и преподавателя.

Наш офис службы карьеры помогает учащимся подготовить резюме и обратиться к компаниям, нуждающимся в ученых-данных. В то время как деловые публикации, такие как Harvard Business Review, писали о прибыльных перспективах науки о данных, поиск на веб-сайте карьеры Indeed.com для «науки о данных» показывает значительное количество возможностей в Нью-Джерси и Нью-Йорке.

Как описано в учебной программе, приведенной ниже, программа содержит две дорожки: «Вычислительный трек» и «Статистика».

Требования к степени

Студенты программы Master of Data Science (MSDS) должны успешно завершить 30 кредитов на основе любого из следующих вариантов:

  • Курсы (30 кредитов)
  • Курсы (27 кредитов) MS Project (3 кредита)
  • Курсы (24 кредита) MS Thesis (6 кредитов)

Независимо от выбранного варианта, необходимы все основные курсы на соответствующих дорожках.

Не более двух курсов могут выбираться из-за пределов соответствующего трека с одобрения соответствующих со-директоров программ. Студентам с компьютерными треками разрешено в большинстве трех факультативных курсов, которые являются неконкурентными научными курсами. Статистика треков студентов разрешена на большинстве трех факультативных, которые не являются математическими курсами.

Если студент выбирает проект MS или кандидатскую диссертацию, проект или тезис должны быть связаны с наукой о данных и требуют одобрения одного из соавторов программ.

В программе MSDS есть расчетные и статистические треки, которые студенты должны выбирать со времени приёма. Эти треки имеют разные основные курсы, но имеют одинаковые требования к поступлению и факультативы.

Студенты могут выбрать выборный за пределами списка после утверждения их соответствующего советника.

Программа преподается на:
английский

Просмотреть 18 других курсов в New Jersey Institute of Technology »

Последнее обновление: June 15, 2018
Форма обучения: Campus based
По местоположению
По дате
Дата начала
Сент. 2019
Дата окончания
Сроки подачи документов

Сент. 2019

Прочее