Магистр наук в области науки о данных
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ
2 Years
ЯЗЫКИ
Английский
ТЕМП
На постоянной основе, Неполная занятость
КРАЙНИЙ СРОК ПОДАЧИ ЗАЯВОК
Запросить срок подачи заявки
САМАЯ РАННЯЯ ДАТА НАЧАЛА
Запросите самую раннюю дату начала работы
ПЛАТА ЗА ОБУЧЕНИЕ
USD 745 / per credit
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
Дистанционное обучение, В кампусе
Введение
Станьте лидером в области науки о данных
Магистр наук в области науки о данных (MSDS) - это по своей сути междисциплинарная область, которая требует эффективной интеграции домена для предоставления данных и контекста для их исследования, статистики и информатики.
Специалисты по науке о данных пользуются большим спросом практически во всех областях, от глобальных компаний, таких как Amazon, до таких секторов, как здравоохранение и государственная безопасность. По данным Glassdoor, специалисты по изучению данных и инженеры по обработке данных - две лучшие профессии в США по уровню зарплаты, вакансий и удовлетворенности работой. Благодаря практическому опыту и возможностям стажировки, которые предоставляет наша программа MSDS, вы будете готовы к огромному количеству возможностей для работы и развития своей карьеры в области науки о данных.
Курсы сосредоточены на сборе данных, управлении данными, интеллектуальном анализе данных, управлении данными, аналитике данных, искусственном интеллекте, машинном обучении, глубоком обучении, программировании для вычислений, системах больших данных, а также математике и статистике, необходимых для реализации проектов в области науки о данных. Вы также будете поддерживать профессиональные навыки, необходимые для продвижения в области науки о данных.
Эта программа предоставит вам опыт и лидерские качества, необходимые для того, чтобы повлиять на способ внедрения и использования науки о данных в любой корпорации или правительственной организации.
обзор программы
Программа Master of Science in Data Science разработана на основе свода знаний, установленного Ассоциацией вычислительной техники (ACM), что гарантирует, что студенты смогут понимать свои данные и знать, что они могут ожидать узнать из этих данных. Они также смогут выбрать правильные инструменты и методы для выполнения работы.
Последовательность углубленного изучения (DOS) готовит студентов к демонстрации знаний в определенной области. Курсы по выбору позволяют студентам расширить свои интересы в других дисциплинах. Стажировка дает студентам возможность применить полученные знания к решению реальных проблем в коммерческой или некоммерческой организации.
Капстоун - это платформа, которая демонстрирует синтез академических достижений студента и опыта прохождения практики. Под руководством консультанта, программа может представлять собой проект, исследовательскую работу, диссертацию или постер, и включает в себя публичную презентацию, призванную продемонстрировать мастерство.
Результат программы
Магистр наук в области науки о данных подготовит студентов к:
- Интегрировать базовые знания во всех областях передовой науки о данных (общие знания в области науки о данных)
- Применять фундаментальные принципы и практики передовой науки о данных (Принципы и практики науки о данных)
- Применяйте критическое и этическое мышление для решения проблем в области передовой науки о данных (критическое и этическое мышление)
- Оценивайте данные для принятия обоснованных решений и решения проблем в области передовой науки о данных (количественная грамотность)
- Развивать способность развивать и выражать идеи, применяя различные модели, жанры и стили подачи (коммуникация)
- Эффективно сотрудничать в различных командах для достижения общей цели (Сотрудничество)
Учебный план
Общее количество необходимых кредитов (39–59 кредитов*)
Подготовительные курсы (6 или 20 кредитов)
*Подготовительные курсы могут потребоваться студентам, поступающим на программу MSDS без достаточного соответствующего опыта в программировании, базах данных SQL/NO SQL, сетевых технологиях и операционных системах. Подготовительные курсы расширенного типа рекомендуются студентам, которые хотят изучить широкий спектр всех тем в течение 1 четверти. Подготовительные курсы с углубленным изучением рекомендуются студентам, которые хотят углубленно изучить каждую тему. Подробную информацию см. в критериях приема на программу в каталоге City University of Seattle .
Подготовительные курсы вширь (6 кредитов)
- CS 11A Технологии и вычислительные компоненты I (3)
- CS 11B Технологии и вычислительные компоненты II (3)
Подготовительные курсы первого уровня (20 кредитов)
- CS 132 Информатика I (5) – ИЛИ – IS 201 Основы вычислений (5)
- CS 330 Network Communications (5)
- CS 340 Operating Systems (5)
- IS 360 Database Technologies (5)
Pre-Entry Requirement (0 Credit)
Students must take this course in the first quarter of enrollment. Students may take another program requirement concurrently.
- CS 500 STC MS Orientation to Master's Programs (0)
Core Requirements (24 Credits)
- DS 510 Artificial Intelligence for Data Science (3)
- Обзор обработки данных DS 515 (3)
- Интеллектуальный анализ данных DS 520 (3)
- DS 522 Сбор и анализ данных (3)
- DS 524 Управление данными и управление (3)
- DS 620 Machine Learning & Deep Learning (3)
- CS 506 Programming for Computing (3)
- CS 622 Discrete Math and Algorithms for Computing (3)
Глубина изучения: наука о данных (6 кредитов)
- DS 623 Математика и статистика для науки о данных (3)
- DS 625 Архитектуры и системы больших данных (3)
Факультативный (6 кредитов)
Students may select two elective courses from any other disciplines within the School of Technology & Computing or complete the internship after taking three CS 650 seminar courses for their internship preparation if necessary for their skill advancement.
Seminar
Студенты могут пройти три семинарских курса CS 650 после прохождения 6 кредитных часов и до прохождения стажировки DS 680 Data Science Internship или DS 687 Data Science Capstone. Каждая регистрация должна быть предварительно одобрена менеджером программы.
- CS 650A Master's Seminar I in Special Technology (1)
- CS 650B Master's Seminar II in Special Technology (1)
- CS 650C Master's Seminar III in Special Technology (1)
Internship
Эту стажировку можно повторить за кредит. Каждая регистрация должна быть предварительно одобрена менеджером программы.
- Стажировка по науке о данных DS 680 (3)
Capstone (3 Credits)
- DS 687 Основа анализа данных (3)
Карьерные возможности
Программа «Магистр наук в области науки о данных» подготовит вас к карьере в развивающейся области науки о данных, включая:
- Data scientist
- Business intelligence developer
- Statistician
- Computer systems analyst
- Data manager
- Machine learning engineer
- Software Developer
- Data Engineer
- Архитектор приложений
- Database administrator
- Аналитик компьютерных сетей
- Data analyst
Networking Opportunities
At CityU, you’ll have the opportunity to expand your professional network by connecting with faculty working in your field, students from around the globe, and alumni employed at Seattle’s top companies. Plus, you’ll be part of a supportive community that’s dedicated to helping you reach your career goals.
Стипендии и финансирование
Financial Aid Opportunities
At CityU, we are committed to helping students achieve their academic goals no matter their economic situation. Our financial aid counselors are here to find the resources you need to pay for your education, including grants, loans, work-study, and scholarships. Please contact us for more information
Military Tuition Benefits
As a Yellow Ribbon school, CityU is proud to serve those who have served in the military. We offer military tuition discounts for active-duty servicemembers and their spouses and accept military benefits such as the Post 9/11 GI Bill® and Tuition Assistance. Learn more about military tuition benefits, VA benefits, and military partnership programs designed to help you reach your military and career goals.
Стоимость обучения по программе
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.