Магістр наук про дані
Saint Peter's University
Ключова інформація
Розташування кампусу
Jersey City, США
Лінгвістика
Англійська
Формат навчання
Купажований, Дистанційне навчання, На кампусі
Тривалість
18 months
Форма навчання
Денне навчання, Заочне навчання
Вартість навчання
USD 795 / per credit
Кінець терміну надання заяв
інформація
Найраніша дата початку
інформація
Введення
З експоненціальним зростанням великих даних за останні кілька років потреба вчених у даних стає все більш вираженою та нагальною.
Інститут науки про дані при Університеті Святого Петра навчає наступне покоління студентів науки про дані, які пропонують найсучаснішу академічну програму STEM для задоволення таких вимог та підготовки наступного покоління вчених з даних. Інститут тісно співпрацює з лідерами галузевих думок для впровадження інноваційних ідей на ринок.
Програма Data Science об'єднує наукові методи статистики, інформатики та управління бізнесом на основі даних для вилучення знань з даних та стимулювання прийняття рішень. Наша навчальна програма надає студентам ретельний курс навчання з технологій великих даних, додатків та практик Pathway для студентських стажувань та працевлаштування на повний робочий день. Випускники готові вирішувати виклики на стику великих даних, бізнес -аналітики та інших нових галузей.
Окрім магістерської програми, ми пропонуємо індивідуальні сертифікати та навчальні курси в галузі аналітики. Підготовчі курси на один семестр призначені для аспірантів та розроблені для міжнародних досліджень.
З одного погляду
- Присуджена ступінь : магістр наук з даних
- Розташування курсів : кампус Джерсі -Сіті
- Тривалість програми : 36 кредитів: Студент денної форми навчання, який бере 24 кредити на рік, повинен завершити навчання за 1,5 року.
- Календар: Триместр
- Формат курсу : Заняття зустрічаються особисто з понеділка по п’ятницю вдень або ввечері.
Прискорений бакалавр наук до магістра в програмі науки про дані
Ви можете отримати ступінь бакалавра та магістр наук у галузі даних за п'ять років за допомогою нашої Прискореної програми.
Наука про дані - це дисципліна, яка об’єднує наукові методи статистики, інформатики та управління бізнесом для вилучення знань із даних для стимулювання прийняття рішень. Ця програма призначена для студентів із досвідом роботи в галузі інформатики, прикладних наук, бізнесу чи економіки. Для підготовленості студенти мають бути наразі зараховані до програми бакалаврату.
Доступність програми
Програма Data Science буде пропонуватися за розкладом семестру і розрахована як на денну, так і на заочну форму навчання.
Вимоги до ступеня
Ступінь вимагає 36 семестрових годин кредитів. Потрібен курсовий курс, який буде проходити в останньому семестрі курсової роботи.
Вища практика
Станом на 1 січня 2016 року проходження стажування, пов’язаного з наукою про дані, потрібно для всіх студентів, крім тих, хто має стаж професійної роботи 3+ років; особи, які мають повну зайнятість протягом тривалості програми; і тих, хто бере участь у програмі обміну. Випускницьке стажування може розпочатися в першому семестрі занять. Будь ласка, зверніться до свого консультанта з програми, щоб визначити, чи можна отримати відмову.
Консультація
Університет Святого Петра призначає наукового радника кожному кандидату.
Обмеження часу
Очікується, що студенти будуть безперервно зараховуватись до завершення своїх програм. Студенти повинні підтримувати задовільний академічний прогрес, підтримуючи необхідний середній бал і накопичуючи достатню кількість кредитів у встановлені терміни у п’ять років.
Галерея
Прийом
Навчальний план
Магістр наук у галузі даних, програма з 36 кредитами, призначена для студентів, які отримали ступінь бакалавра в галузі природничих наук, математики, інформатики чи інженерії та зацікавлені в кар’єрі в галузевих аналітичних областях (наприклад, технологія, фармацевтика, дослідження, уряд, охорона здоров’я, підприємництво, фінанси, бізнес тощо).
Програма Data Science використовує реальні проблеми та ситуації, щоб підготувати випускників до ролі стратегічних лідерів, які використовують прогнозне моделювання для прийняття рішень. Студенти розвинуть глибоке розуміння ключових технологій у науці про дані та бізнес-аналітиці: аналіз даних, машинне навчання, методи візуалізації, прогнозне моделювання та статистика. Студенти будуть практикувати аналіз проблем і прийняття рішень. Студенти отримають практичний досвід роботи зі статистичними мовами програмування та інструментами для великих даних через курсову роботу та досвід прикладних досліджень.
Наявність програми
Програма Data Science буде пропонуватися за семестровим графіком і призначена як для денної, так і для неповної форми навчання.
Вимоги до ступеня
Ступінь вимагає 36-семестрових кредитів. Потрібний завершальний курс, який буде проходити протягом останнього семестру курсової роботи.
Аспірантура
З 1 січня 2016 року стажування, пов’язане з Data Science, є обов’язковим для всіх студентів, окрім: тих, хто має 3+ роки професійного досвіду роботи; ті, хто працює повний робочий день протягом програми; та тих, хто бере участь у програмі обміну. Випускна практика може розпочатись у першому семестрі занять. Будь ласка, зверніться до свого консультанта програми, щоб визначити, чи можна отримати відмову.
Порада
Університет Святого Петра призначає наукового радника кожному кандидату.
Обмеження за часом
Очікується, що студенти будуть зараховуватися безперервно, доки їхні програми не будуть завершені. Студенти повинні підтримувати задовільний академічний прогрес, підтримуючи необхідний середній бал і накопичуючи достатню кількість кредитів протягом встановленого періоду часу в п'ять років.
Курси
І рівень
- Вступ до науки про дані
- Аналіз даних і моделювання рішень
- База даних і сховище даних
- Статистичне програмування
II рівень
- Видобуток даних
- Аналітика великих даних
- Візуалізація даних
- Машинне навчання
- Прогнозна аналітика та експериментальний дизайн
- Закон про дані, етика та конфіденційність
- Бізнес Аналітика
- Capstone: бізнес-аналітика
Загальна кількість кредитів: 36
Data Science післядипломне стажування
Завершення аспірантури, пов’язаної з Data Science, є обов’язковим для всіх студентів, крім: тих, хто має 3+ роки професійного досвіду роботи; ті, хто працює повний робочий день протягом програми; та тих, хто бере участь у програмі обміну. Випускна практика може розпочатись у першому семестрі занять. Будь ласка, проконсультуйтеся зі своїм консультантом програми, щоб визначити, чи можна отримати відмову.
Результат програми
Цілі програми
- Розвивайте глибоке розуміння ключових технологій у науці про дані та бізнес-аналітиці: аналіз даних, машинне навчання, методи візуалізації, прогнозне моделювання та статистика.
- Практикуйте аналіз проблем і прийняття рішень.
- Отримайте практичний досвід роботи зі статистичними мовами програмування та інструментами великих даних за допомогою курсової роботи та досвіду прикладних досліджень.
Мети навчання
Студенти, які закінчили програму MS in Data Science and Business Analytics Program, зможуть:
- Застосовуйте методи кількісного моделювання та аналізу даних для вирішення реальних бізнес-проблем, повідомляйте про результати та ефективно представляйте результати за допомогою методів візуалізації даних.
- Визнавати та аналізувати етичні проблеми в бізнесі, пов’язані з інтелектуальною власністю, безпекою даних, цілісністю та конфіденційністю.
- Застосовуйте етичні практики в повсякденній бізнес-діяльності та приймайте добре обґрунтовані етичні рішення щодо бізнесу та управління даними.
- Продемонструвати знання методів аналізу статистичних даних, які використовуються для прийняття бізнес-рішень.
- Застосовуйте принципи Data Science до аналізу бізнес-проблем.
- Використовуйте програмне забезпечення інтелектуального аналізу даних для вирішення реальних проблем.
- Використовуйте передові інструменти та технології для аналізу великих даних.
- Застосовуйте алгоритми для створення машинного інтелекту.
- Продемонструйте використання командної роботи, лідерські навички, прийняття рішень та теорію організації.
Карєрні можливості
Карєрні можливості
До 2018 року тільки в Сполучених Штатах може виникнути нестача від 140 000 до 190 000 людей з глибокими аналітичними навичками та ноу-хау використання великих даних для прийняття ефективних рішень.
- Комп'ютерна криміналістика
- Науковий співробітник
- Операційний аналітик даних
- Комп'ютерна криміналістика
- Науковий співробітник
- Операційний аналітик даних
Зручності
Відгуки учнів
English Language Requirements
Підтвердьте свій рівень володіння англійською мовою за допомогою Duolingo English Test! DET — це зручний, швидкий і доступний онлайн-тест з англійської мови, прийнятий понад 4000 університетами (як цей) у всьому світі.