Ступінь магістра в галузі наук про дані

Загальні відомості

Опис програми

Відкрийте своє майбутнє в галузі науки про дані

Великі дані революціонізували спосіб прийняття стратегічних рішень організаціями. Компанії, некомерційні організації та державні установи очікують, що їх співробітники зможуть аналізувати дані та ефективно передавати свої результати для прийняття рішень. Як наслідок, попит на робочу силу для осіб, які мають навички наукових даних, процвітає.

У відповідь на зростаючий попит на висококваліфікованих фахівців у галузі передачі даних, University of Memphis пропонує нову MS, призначену STEM в галузі науки про дані. Протягом цієї програми студенти дізнаються, як використовувати передові обчислювальні та статистичні методи та інструменти для збору, зберігання, отримання, маніпулювання, інтерпретації та візуалізації даних. Важливо, що ці методи та інструменти будуть пропонуватися в контексті особливо затребуваних ділових та наукових дисциплін, тому випускники мають розуміння та кмітливість перекласти свої висновки у дії.

Data Science - одна з найбільш затребуваних та різнобічних ступеней. Випускники будуть готові продовжувати кар'єру в широкому діапазоні організацій у бізнесі, уряді, біомедиці, освіті, техніці та прикладних науках.

144969_startup-photos.jpg

Що таке наука даних?

"Століття, що наближається, безумовно, є століттям даних" (Donoho, 2000). Data Science виникає як нова трансформаційна парадигма в науці та техніці. Оскільки щодня з багатьох джерел генеруються великі обсяги даних (включаючи дані про бізнес, біомедичні дані, освітні дані, наукові дані, технічні дані та персональні дані), важливість систематичних та суворих підходів до розуміння та розміщення цих великих обсягів даних корисне використання зараз добре визнано. Внаслідок цього вибуху даних існує значний попит на експертів у галузі, уряді, освіті, охороні здоров’я тощо, які мають необхідні навички збору, обробки та аналізу даних. Справді, попит на ступінь магістра наук з вироблення даних вибухнув протягом останніх кількох років, на що вказує той факт, що кількість магістерських ступенів, присуджених у цій галузі, зросла вчетверо з приблизно 5000 до приблизно 20 000 між 2016 і 2018 рр. стабільно класифікується як найперспективніша робота (визначається високою зарплатою, високим попитом, постійним зростанням та потенціалом для просування) за основними веб-сайтами з пошуку роботи, такими як Glassdoor.

Довідково: Доного, DL (2000). Аналіз даних із великими розмірами: Прокляття та благословення розмірності. Лекція, виголошена на конференції "Математичні виклики 21 століття" Американської математики. Суспільство, Лос-Анджелес.

Про програму

Ступінь магістра в галузі науки про дані пропонує міждисциплінарну підготовку в галузі науки про дані, щоб задовольнити бурхливий попит на ринку праці. Дійсно, добре розуміється важливість систематичних та суворих підходів для розуміння та використання великих та різноманітних обсягів даних. Більше того, Data Scientist постійно класифікується як найбільш перспективна робота (визначається високою зарплатою, високим попитом, постійним зростанням та потенціалом для просування) на таких основних веб-сайтах з пошуку роботи, як Glassdoor.

Характер програми включає основні курси з теоретичних основ інформатики, тобто комп'ютерних наук та статистики, та курси за вибором з методів кількісного аналізу для конкретних дисциплін. Факультативні курси скупчені за певними дисциплінами, такими як економіка чи біомедицина. Студенти, які відвідують програму, придбають широкий спектр компетенцій в галузі науки про дані, включаючи (1) базове адміністрування системи, програмування та обчислювальну обробку даних, (2) основні математичні та статистичні поняття для аналізу даних, (3) вдосконалені обчислювальні статистичні навички та навички машинного навчання для аналізу великих даних, (4) етичні аспекти, аспекти безпеки, відтворюваності / походження даних, і (5) концептуальна модель та процес вирішення проблем науки про дані (метакомпетенції).

Асистенції

Для кваліфікованих претендентів доступні викладацькі та дослідницькі роботи. Ці асистенти включають відмову від навчання та щомісячну стипендію на проживання.

Вимоги до академічної програми

Ступінь магістра в галузі науки про дані вимагає закінчення 33 семестрових кредитних годин таким чином: 15 кредитів з основних курсів (див. Нижче), 15 кредитів зі списку факультативів (з рекомендацією, що 9 кредитів повинні бути з кластеру або концентрації область - див. нижче) та 3 кредити для магістерського проекту. Також доступна опція магістерської роботи (6 кредитів), у цьому випадку зі списку факультативів потрібно лише 12 кредитів. Крім того, студенти можуть вибрати курс Capstone Project (3 кредити) як спосіб задовольнити комплексні вимоги до іспиту в аспірантурі для студентів, які не пишуть дисертацію. Студенти можуть вибрати самостійне навчання (3 кредити), якщо вони обрали магістерський проект або курс Capstone Project, і в цьому випадку зі списку факультативів потрібно лише 12 кредитів.

Основні курси

  • COMP 7/8150 - Основи науки про дані (обчислювальні аспекти науки про дані)
  • COMP 7115 - Системи баз даних
  • COMP 7/8745 - машинне навчання
  • МАТЕМАТИКА 7/8785 - Розширене статистичне навчання I
  • МАТЕМАТИКА 7/8786 - Розширене статистичне навчання II

Список факультативів (студентам пропонується вибрати принаймні 3 факультативи з кластеру або зони концентрації)

Кластер основних даних (Кластер 1)

  • COMP 7/8116 - вдосконалені системи баз даних
  • COMP 7/8118 - Видобуток даних
  • COMP 7/8130 - пошук інформації / веб-пошук
  • COMP 7/8740 - Нейронні мережі
  • COMP 7/8747 - Розширені теми машинного навчання
  • COMP 7/8780 - Обробка природних мов
  • MATH 7/8670 - Прикладні стохастичні моделі
  • МАТЕМАТИКА 7/8680 - баєсівський висновок
  • МАТЕМАТИКА 7/8657 Багатовимірна статистика
  • MATH 7647 Непараметрична статистика
  • MATH 7/8660 Прикладний аналіз часових рядів
  • MATH 7/8685 - Моделювання та обчислення
  • MATH 7/8695 - Bootstrap / Інші методи
  • МАТЕМАТИКА 7/8759 - Категоричний аналіз
  • ESCI 6515 Наука про географічну інформацію

Біомедичний кластер (кластер 2)

  • BIOL 6490: Вступ до геноміки та біоінформатики
  • BIOL 7/8708: Наука про дані для біологів
  • COMP 7/8295: Алгоритми обчислювальної біології та біоінформатики
  • PUBH 7/8104 Великі набори даних
  • PUBH 7/8205: Спеціальні теми, Гірничі дані
  • PUBH 7/8153: Біостатистика в біоінформатиці
  • PUBH7 / 8150: Біостатистичні методи I
  • PUBH7 / 8152: Біостатистичні методи II
  • PSYCH 7302/8302: Розширена статистика для психології I

Економічний кластер (Кластер 3)

  • ECON 7810/8810: Економетрика I (Основи економетрики)
  • ECON 7811/8811: Економетрика II (Панель та обмежені методи залежних змінних, серед іншого)
  • ECON 8812: Економетрика III (Аналіз серії Times)

Кластер бізнес-інформаційних технологій (кластер 4)

  • MIS 7660 Розширене управління даними
  • MIS 7621 Бізнес-машинне навчання II
  • MIS 7720 Штучний інтелект бізнесу
  • MIS 7710 Веб-аналітика

Дослідницькі можливості

Дослідження, стажування та можливості працевлаштування в Data Science численні завдяки важливості Data Science в сучасному світі.

Наприклад, вже третій рік поспіль Data Scientist очолює список Glassdoor як найкращої роботи в Америці. "Вчений даних вважає однією з найгарячіших робочих місць протягом багатьох років, що підтверджено третім поспіль рейтингом № 1", згідно з Головний економіст Glassdoor д-р Ендрю Чемберлен. "Це пов'язано з великим попитом (4524 відкритих робочих місць), високою зарплатою (середня зарплата в 110 000 доларів США) та високим рівнем задоволеності роботою (4,2 / 5). Технологічні компанії намагаються не лише найняти науковців з даних, але й галузеві галузі. , від охорони здоров'я до некомерційних організацій до роздрібної торгівлі, також шукають цей талант ".

Що стосується району Мемфіса, Glassdoor вказує середню зарплату в розмірі 111 782 долари для вчених з питань даних.

Дійсно, Data and Data Science має широкий вплив і має величезний потенціал для подальшого впливу на продукти, послуги та процеси у всіх сферах нашого життя, включаючи бізнес, уряд, некомерційні організації та охоплює всі галузі, такі як біомедицина, освіта, наука, техніка та соціальне та особисте життя.

UofM пропонує дослідницькі можливості в галузі Data Data як за допомогою окремих проектів, так і за допомогою Кластера наукових досліджень даних, який забезпечує лідерство в галузі Data Science Research в UofM та місцевому співтоваристві шляхом створення активного дослідницького середовища та підготовки майбутніх вчених-дослідників для побудови даних Наукове співтовариство, яке включає наукові кола, уряд та промисловість у Західному Теннессі, Середньому Півдні та за його межами.

Developers working hard

Асистенції

Для кваліфікованих претендентів доступні викладацькі та дослідницькі роботи.

Карєрні можливості

Багато звітів, що стосуються ринку праці, стверджують, що в США буде приблизно чотири-п’ять мільйонів робочих місць, які потребують навичок аналізу даних.

Популярні кар'єри

  • Архітектор додатків
  • Розробник бізнес-аналітики (BI)
  • Економетрик
  • Прогнозування
  • Аналітик даних
  • Архітектор даних
  • Інженер даних
  • Науковий співробітник
  • Машинобудівний інженер
  • Вчений машинного навчання

Національні компанії наймають науковців з даних

  • Амазонка
  • Яблуко
  • Facebook
  • Перший горизонт
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Walmart

Компанії, що базуються в Мемфісі, наймають науковців з даних

  • FedEx
  • Дитяча дослідницька лікарня Сент-Джуд
  • Міжнародний документ
  • AutoZone
  • Томас і Беттс
  • Сміт і племінник
Останнє оновлення Лис 2020

Про навчальний заклад

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 ... Детальніше

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. Згорнути