Степень магистра в области науки о данных

Общая информация

Описание программы

Откройте для себя свое будущее в области науки о данных

Большие данные произвели революцию в способах принятия стратегических решений организациями. Компании, некоммерческие организации и государственные учреждения ожидают от своих сотрудников способности анализировать данные и эффективно сообщать о своих выводах для принятия решений. В результате спрос на сотрудников, обладающих навыками работы с научными данными, стремительно растет.

В ответ на растущий спрос на профессионалов, разбирающихся в данных, University of Memphis предлагает новую, предназначенную для STEM, MS in Data Science. В рамках этой программы студенты узнают, как использовать передовые вычислительные и статистические методы и инструменты для сбора, хранения, извлечения, обработки, интерпретации и визуализации данных. Важно отметить, что эти методы и инструменты будут предлагаться в контексте конкретных востребованных деловых и научных дисциплин, чтобы выпускники обладали пониманием и проницательностью, чтобы претворять свои выводы в действия.

Data Science - одна из самых востребованных и разносторонних доступных степеней. Выпускники будут готовы продолжить карьеру в широком спектре организаций в сфере бизнеса, правительства, биомедицины, образования, инженерии и прикладных наук.

144969_startup-photos.jpg

Что такое наука о данных?

«Грядущий век, несомненно, станет веком данных» (Donoho, 2000). Наука о данных становится новой трансформирующей парадигмой в науке и технологиях. Поскольку большие объемы данных генерируются каждый день из нескольких источников (включая бизнес-данные, биомедицинские данные, образовательные данные, научные данные, инженерные данные и личные данные), важность систематических и строгих подходов к пониманию и размещению этих больших объемов данных к хорошему использованию теперь широко признано. В связи с бурным ростом объемов данных существует значительный спрос на экспертов в отрасли, правительстве, образовании, здравоохранении и т. Д., Которые обладают необходимыми навыками для сбора, обработки и анализа данных. Действительно, спрос на степени магистра Data Science резко вырос за последние пару лет, о чем свидетельствует тот факт, что количество присуждаемых степеней магистра в этой области увеличилось в четыре раза с примерно 5000 до примерно 20 000 в период с 2016 по 2018 год. Кроме того, Data Scientist был постоянно оценивается как самая многообещающая работа (определяемая высокой зарплатой, высоким спросом, постоянным ростом и потенциалом для продвижения) на основных сайтах поиска работы, таких как Glassdoor.

Ссылка: Donoho, DL (2000). Анализ многомерных данных: проклятия и благословения размерности. Лекция, прочитанная на конференции американской математики «Математические вызовы 21 века». Общество, Лос-Анджелес.

О программе

Степень магистра в области науки о данных предлагает междисциплинарное обучение в области науки о данных, чтобы удовлетворить растущий спрос на рынке труда. Действительно, важность систематических и строгих подходов к пониманию и использованию больших и разнообразных объемов данных хорошо известна. Кроме того, Data Scientist неизменно оценивается как наиболее многообещающая работа (определяемая высокой заработной платой, высоким спросом, постоянным ростом и потенциалом для продвижения) на основных сайтах поиска работы, таких как Glassdoor.

Суть программы включает основные курсы по теоретическим основам науки о данных, то есть информатику и статистику, и факультативные курсы по методам количественного анализа для конкретных дисциплин. Курсы по выбору сгруппированы по конкретным дисциплинам, таким как экономика или биомедицина. Студенты, посещающие программу, приобретут широкий спектр компетенций в области науки о данных, включая (1) базовое системное администрирование, программирование и вычислительную обработку данных, (2) основные математические и статистические концепции для анализа данных, (3) передовые навыки вычислительной статистики и машинного обучения. для анализа больших данных (4) этические аспекты, аспекты безопасности, воспроизводимости / происхождения Data Science и (5) концептуальная модель и процесс решения проблем Data Science (мета-компетенции).

Assistantships

Для квалифицированных соискателей доступны преподавательские и исследовательские стажировки. Эти ассистенты включают отказ от платы за обучение и ежемесячную стипендию.

Требования к академической программе

Степень магистра наук в области науки о данных требует завершения 33 семестровых кредитных часов: 15 кредитов из основных курсов (см. Ниже), 15 кредитов из списка факультативов (с рекомендацией, что 9 кредитов должны быть из кластера или концентрации. область - см. ниже) и 3 кредита для магистерского проекта. Вариант магистерской диссертации (6 кредитов) также доступен, и в этом случае из списка факультативов требуется только 12 кредитов. В качестве альтернативы студенты могут выбрать курс Capstone Project (3 кредита) как способ выполнить комплексные экзаменационные требования Высшей школы для студентов, которые не пишут тезисы. Студенты могут выбрать независимое обучение (3 кредита), если они выбирают магистерский проект или курс Capstone Project, и в этом случае из списка факультативов требуется только 12 кредитов.

Основные курсы

  • COMP 7/8150 - Основы науки о данных (Вычислительные аспекты науки о данных)
  • COMP 7115 - Системы баз данных
  • COMP 7/8745 - Машинное обучение
  • MATH 7/8785 - Расширенное статистическое обучение I
  • MATH 7/8786 - Расширенное статистическое обучение II

Список факультативов (студентам предлагается выбрать не менее 3 факультативов из кластера или области концентрации)

Кластер Core Data Science (Кластер 1)

  • COMP 7/8116 - Расширенные системы баз данных
  • COMP 7/8118 - интеллектуальный анализ данных
  • COMP 7/8130 - Поиск информации / поиск в Интернете
  • COMP 7/8740 - нейронные сети
  • COMP 7/8747 - Продвинутые темы машинного обучения
  • COMP 7/8780 - Обработка естественного языка
  • MATH 7/8670 - Прикладные стохастические модели
  • MATH 7/8680 - Байесовский вывод
  • MATH 7/8657 Многомерная статистика
  • MATH 7647 Непараметрическая статистика
  • MATH 7/8660 Прикладной анализ временных рядов
  • MATH 7/8685 - Моделирование и вычисления
  • MATH 7/8695 - Bootstrap / Другие методы
  • MATH 7/8759 - Категориальный анализ
  • ESCI 6515 Географическая информатика

Биомедицинский кластер (кластер 2)

  • BIOL 6490: Введение в геномику и биоинформатику
  • BIOL 7/8708: Наука о данных для биологов
  • COMP 7/8295: Алгоритмы в вычислительной биологии и биоинформатике
  • PUBH 7/8104 Большие наборы данных
  • PUBH 7/8205: Специальные темы, данные майнинга
  • PUBH 7/8153: Биостатистика в биоинформатике
  • PUBH7 / 8150: Биостатистические методы I
  • PUBH7 / 8152: Биостатистические методы II
  • PSYCH 7302/8302: Расширенная статистика для психологии I

Экономический кластер (кластер 3)

  • ECON 7810/8810: Эконометрика I (Основы эконометрики)
  • ECON 7811/8811: Эконометрика II (методы панельных и ограниченных зависимых переменных, среди прочего)
  • ECON 8812: Эконометрика III (анализ временного ряда)

Кластер бизнес-информационных технологий (кластер 4)

  • MIS 7660 Расширенное управление данными
  • MIS 7621 Машинное обучение для бизнеса II
  • MIS 7720 Искусственный интеллект для бизнеса
  • MIS 7710 Веб-аналитика

Возможности исследования

Исследования, стажировки и возможности трудоустройства в Data Science многочисленны из-за важности Data Science в современном мире.

Например, третий год подряд Data Scientist возглавляет список Glassdoor как лучшую вакансию в Америке. «Специалист по данным годами считался одной из самых популярных вакансий, что подтверждается его третьим подряд номером 1 в рейтинге», согласно Главный экономист Glassdoor доктор Эндрю Чемберлен. «Это связано с высоким спросом (4524 открытых вакансии), высокой заработной платой (средняя базовая зарплата 110 000 долларов) и высоким уровнем удовлетворенности работой (4,2 из 5). Не только технологические компании пытаются нанять специалистов по обработке данных, но и отрасли по всем направлениям от здравоохранения до некоммерческих организаций и розничной торговли также ищут этот талант ".

По данным Glassdoor, в районе Мемфиса средняя зарплата специалистов по анализу данных составляет 111 782 доллара.

Действительно, данные и наука о данных оказывают широкое влияние и обладают огромным потенциалом для дальнейшего воздействия на продукты, услуги и процессы во всех сферах нашей жизни, включая бизнес, правительство, некоммерческие организации, и охватывают все области, такие как биомедицина, образование, наука, инженерия. , а также социальная и личная жизнь.

UofM предлагает исследовательские возможности в области науки о данных через индивидуальные проекты, а также через исследовательский кластер Data Science Research Cluster, который обеспечивает руководство исследованиями в области науки о данных в UofM и местном сообществе, создавая динамичную исследовательскую среду и обучая будущих специалистов по обработке данных создавать базу данных. Практическое научное сообщество, которое включает академические круги, правительство и промышленность Западного Теннесси, Среднего Юга и других регионов.

Developers working hard

Assistantships

Для квалифицированных соискателей доступны преподавательские и исследовательские стажировки.

Карьерные возможности

Во многих отчетах о рынке труда говорится, что в США будет от четырех до пяти миллионов рабочих мест, требующих навыков анализа данных.

Популярные карьеры

  • Архитектор приложений
  • Разработчик Business Intelligence (BI)
  • эконометрист
  • Прогнозирование
  • Аналитик данных
  • Архитектор данных
  • Инженер данных
  • Научный сотрудник
  • Инженер машинного обучения
  • Ученый по машинному обучению

Национальные компании нанимают специалистов по данным

  • Амазонка
  • яблоко
  • facebook
  • Первый горизонт
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Walmart

Компании из Мемфиса нанимают специалистов по данным

  • FedEx
  • Детская исследовательская больница Св. Иуды
  • International Paper
  • AutoZone
  • Томас и Беттс
  • Смит и племянник
Последнее обновление: Ноябрь 2020

О вузе

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a differe ... Подробнее

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a difference in life and throughout your career. Founded in 1912, we welcome more than 21,000 students to campus every year. Diversity is one of our strengths. Students and faculty come from all over the world to be a part of the UofM experience. Свернуть