Магистр наук в области науки о данных

В связи с экспоненциальным ростом больших данных за последние несколько лет потребность в специалистах по данным становится все более и более очевидной и актуальной.

Институт науки о данных при университете Святого Петра обучает следующее поколение студентов, изучающих науку о данных, предлагая передовую академическую программу STEM для удовлетворения таких требований и обучения нового поколения специалистов по данным. Институт тесно сотрудничает с лидерами отраслевой мысли, чтобы вывести на рынок инновационные идеи.

Программа Data Science объединяет научные методы из статистики, информатики и управления бизнесом на основе данных для извлечения знаний из данных и принятия решений. Наша учебная программа предоставляет студентам тщательный курс изучения технологий больших данных, приложений и практик Pathway для стажировок и полной занятости. Выпускники готовы решать задачи на стыке больших данных, бизнес-аналитики и других новых областей.

В дополнение к магистерской программе мы предлагаем индивидуальные сертификаты и учебные курсы в области аналитики. Подготовительные курсы на один семестр предназначены для аспирантов и предназначены для обучения за рубежом.

С одного взгляда

• Присужденная степень : магистр наук в области науки о данных.
• Место проведения курсов : Кампус Джерси-Сити
• Продолжительность программы : 36 кредитов: студент дневной формы обучения, получающий 24 кредита в год, должен закончить обучение за 1,5 года.
• Календарь: триместр
• Формат курса : классы встречаются с понедельника по пятницу днем или вечером.

Ускоренная степень бакалавра в магистратуре по программе Data Science

Вы можете получить степень бакалавра и степень магистра в области науки о данных за пять лет с помощью нашей ускоренной программы.

Наука о данных - это дисциплина, которая объединяет научные методы из статистики, информатики и управления бизнесом для извлечения знаний из данных для принятия решений. Эта программа предназначена для студентов с опытом работы в области информатики, прикладных наук, бизнеса или экономики. Для подготовки студенты должны быть зачислены на программу бакалавриата.

Доступность программы

Программа Data Science будет предлагаться по семестровому графику и предназначена как для очного, так и для заочного обучения.

Требования к ученой степени

Для получения степени требуется 36 семестровых кредитов. Необходим окончательный курс, который будет проходить в последнем семестре курсовой работы.

Стажировка в аспирантуре

С 1 января 2016 года прохождение стажировки, связанной с Data Science, необходимо для всех студентов, кроме тех, которые имеют опыт профессиональной работы более 3 лет; лица, работающие полный рабочий день в течение всего срока программы; и тех, кто участвует в программе обмена. Стажировка в аспирантуре может начаться в первом семестре занятий. Проконсультируйтесь со своим консультантом по программе, чтобы определить, возможно ли получить отказ.

Советовать

Университет Святого Петра назначает каждому кандидату научного руководителя.

Ограничение по времени

Ожидается, что студенты будут поступать непрерывно, пока их программы не будут завершены. Студенты должны поддерживать удовлетворительную успеваемость, поддерживая требуемый средний балл и накапливая достаточные баллы в течение установленного периода времени в пять лет.

Магистр наук в области науки о данных, программа с 36 кредитами, предназначена для студентов, которые получили степень бакалавра в области естественных наук, математики, информатики или инженерии и заинтересованы в карьере в отраслевых аналитических областях (например, технологии, фармацевтика, исследования, правительство, здравоохранение, предпринимательство, финансы, бизнес и т. д.).

Программа получения степени Data Science использует реальные проблемы и ситуации, чтобы подготовить выпускников к роли лидеров стратегического мышления, которые используют прогностическое моделирование для принятия решений. Студенты получат глубокое понимание ключевых технологий в науке о данных и бизнес-аналитике: интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, методы визуализации, прогнозное моделирование и статистика. Студенты будут практиковаться в анализе проблем и принятии решений. Студенты получат практический опыт работы с языками статистического программирования и инструментами для работы с большими данными благодаря курсовой работе и опыту прикладных исследований.

Доступность программы

Программа Data Science будет предлагаться по семестровому графику и предназначена как для очного, так и для заочного обучения.

Требования к степени

Для получения степени требуется 36 часовых кредитов семестра. Заключительный курс является обязательным и будет проводиться в течение последнего семестра курсовой работы.

Стажировка для выпускников

С 1 января 2016 г. прохождение стажировки по направлению Data Science обязательно для всех студентов, кроме: имеющих профессиональный стаж работы от 3 лет; те, кто работает полный рабочий день в течение всей программы; и те, кто участвует в программе обмена. Стажировка выпускников может начаться в первом семестре занятий. Пожалуйста, проконсультируйтесь с вашим консультантом по программе, чтобы определить, возможно ли получить отказ.

совет

Университет Святого Петра назначает научного руководителя каждому кандидату.

Ограничение по времени

Ожидается, что студенты будут записываться непрерывно, пока их программы не будут завершены. Студенты должны поддерживать удовлетворительный академический прогресс, поддерживая требуемый средний балл и накапливая достаточно кредитов в течение установленного периода времени в пять лет.

Курсы

Уровень I

• Введение в науку о данных
• Анализ данных и моделирование решений
• База данных и хранилище данных
• Статистическое программирование

Уровень 2

• Сбор данных
• Аналитика больших данных
• Визуализация данных
• Машинное обучение
• Предиктивная аналитика и экспериментальный дизайн
• Закон о данных, этика и конфиденциальность
• Бизнес-аналитика
• Основа: бизнес-аналитика

Всего кредитов: 36

Стажировка для выпускников по науке о данных

Прохождение последипломной стажировки, связанной с наукой о данных, требуется для всех студентов, кроме: тех, кто имеет 3+ лет профессионального опыта работы; те, кто работает полный рабочий день в течение всей программы; и те, кто участвует в программе обмена. Стажировка выпускников может начаться в первом семестре занятий. Пожалуйста, проконсультируйтесь со своим консультантом по программе, чтобы определить, возможно ли получить отказ.

Цели программы

• Получите глубокое понимание ключевых технологий в науке о данных и бизнес-аналитике: интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, методы визуализации, прогнозное моделирование и статистика.
• Практика анализа проблем и принятия решений.
• Получите практический практический опыт работы с языками статистического программирования и инструментами для работы с большими данными благодаря курсовым работам и опыту прикладных исследований.

Цели обучения

Студенты, получившие степень магистра в области науки о данных и бизнес-аналитики, смогут:

• Применяйте методы количественного моделирования и анализа данных для решения реальных бизнес-задач, сообщайте о результатах и эффективно представляйте результаты с помощью методов визуализации данных.
• Признавать и анализировать этические проблемы в бизнесе, связанные с интеллектуальной собственностью, безопасностью данных, целостностью и конфиденциальностью.
• Применяйте этические нормы в повседневной деловой деятельности и принимайте взвешенные этические решения в отношении бизнеса и управления данными.
• Продемонстрировать знание методов статистического анализа данных, используемых при принятии бизнес-решений.
• Применять принципы науки о данных к анализу бизнес-проблем.
• Используйте программное обеспечение для интеллектуального анализа данных для решения реальных проблем.
• Используйте передовые инструменты и технологии для анализа больших данных.
• Применяйте алгоритмы для создания машинного интеллекта.
• Продемонстрировать использование командной работы, лидерские качества, принятие решений и теорию организации.

Карьерные возможности

К 2018 году только Соединенные Штаты могут столкнуться с нехваткой от 140 000 до 190 000 человек с глубокими аналитическими навыками и ноу-хау использования больших данных для принятия эффективных решений.

• Компьютерная криминалистика
• Научный сотрудник
• Аналитик операционных данных
• Компьютерная криминалистика
• Научный сотрудник
• Аналитик операционных данных