MSc в Data Analytics
Tufts University - Graduate School of Arts and Sciences
Основная информация
Расположение кампуса
Medford, Соединённые Штаты Америки
Языки
Английский
Формат исследования
В кампусе
Продолжительность
2 - 5 years
Шаг
На постоянной основе, Неполная занятость
Стоимость обучения
USD 54 196 / per year
Крайний срок подачи заявок
Запросить информацию
Самая ранняя дата начала
Запросить информацию
Введение
Кевин Ку / Pexels
Аналитика данных является быстро растущей областью и часто является ключом к бизнес-стратегии и решению сложных вопросов. Аналитики данных ищут почти в каждой области. Фактически, в недавнем исследовании IBM прогнозирует, что к 2020 году спрос на специалистов по данным увеличится на 364 000 рабочих мест до 2 720 000 человек.
Междисциплинарный Магистр наук в области анализа данных руководствуется консультативным советом профессионалов в этой области, которые помогают обеспечить, чтобы программа обеспечивала строгие курсы аналитических навыков, которые нужны во всех областях искусства, гуманитарных наук и наук, а также в рамках бизнеса сообщества.
Галерея
Прием
Учебный план
Программа предлагается как на полный, так и на неполный рабочий день для работающих профессионалов, которые хотят накопить опыт в области анализа данных. Большинство студентов заканчивают программу за два года, но ее можно пройти и за один год с ускоренным обучением.
Состав
Эта междисциплинарная магистерская программа предназначена для студентов в самых разных областях. Будучи студентом программы, вы адаптируете свой выбор курса к вашим индивидуальным интересам и профессиональным целям.
Структура учебного плана включает пять компонентов:
- Основы аналитики данных: 1 курс
Этот обязательный вводный курс даст вам прочную основу по общей теме анализа данных. - Применение и профессиональные компетенции: 5 курсов (4 из них - курсы ½ семестра)
Эти обязательные курсы позволяют развивать ключевые компетенции, востребованные работодателями в быстрорастущей сфере. Вы узнаете, как эффективно обмениваться данными и представлять данные на курсах, начиная от визуализации данных и заканчивая кодированием. - Статистический анализ и методы моделирования: 3 курса
Этот раздел представляет собой глубокое погружение в статистический анализ и методы аналитических методов. - Дисциплинарные компетенции: 2 курса
Выберите из серии факультативов, связанных с дисциплиной, которые позволят вам сузить фокус и применить полученные навыки в интересующей вас области. - Capstone: 1 курс
Вы завершите программу, выполнив экспериментальный завершающий проект, который будет включать и демонстрировать приобретенные вами навыки и знания.
Результат программы
По завершении программы вы сможете продемонстрировать следующие области знаний:
- Определить и решить сложные проблемы, основанные на данных, используя соответствующие статистические методологии анализа.
- Выберите подходящие статистические и прогностические методологии с разреженными и большими наборами данных.
- Обеспечить соответствующую теоретическую интерпретацию этих результатов, основанную на концепциях, связанных с дисциплиной.
- Продемонстрировать письменные устные коммуникативные навыки для выводов, сделанных на основе анализа данных.
- Создание визуальных представлений для улучшения понимания и использования сложных данных.
- Поддерживать совместные командные отношения, чтобы эффективно содействовать совместному проекту.
- Иметь навыки функционального программирования на языке данных.
Требования к знанию английского языка
Подтвердите свое знание английского языка с помощью теста Duolingo English Test! DET — это удобный, быстрый и доступный онлайн-тест по английскому языку, который принимают более 4000 университетов (таких как этот) по всему миру.
Требования к поступающим на программу
Продемонстрируйте свою приверженность и готовность добиться успеха в бизнес-школе, сдав экзамен GMAT — наиболее широко используемый экзамен для поступления, который измеряет ваши навыки критического мышления и рассуждения.
Загрузите мини-викторину GMAT, чтобы получить представление о вопросах, которые вы найдете на экзамене.