Магістр наук у галузі аналітики даних

Підтримуючи місію університету, магістр наук з аналізу даних (MSDA) призначений для широкого кола людей. Програма поєднує теорію з практикою, пропонує широкий набір традиційних та найсучасніших курсів і надає необхідну гнучкість для розміщення студентів з різним досвідом, включаючи комп’ютерних професіоналів, які хочуть розширити своє розуміння аналітики даних, а також окремих осіб. чиї ступені бакалавра не мають комп’ютерних наук, але бажають розширити свої знання в галузі аналітики даних.

Пов'язані мікрокредитні дані

• аналітик даних (DA)
• Головний спеціаліст із обробки даних (PDS)
• Архітектор великих даних (BDA)
• Аналітик великих даних (BDA)
• Інженер сховища даних (DWE)
• Інженер з бізнес-аналізу (BAE)

• Розробляйте програмне забезпечення із застосуванням методів моделювання та аналізу даних для вирішення проблем реального світу за допомогою передових методів, повідомляйте про результати та ефективно представляйте результати за допомогою методів візуалізації даних.
• Продемонструвати знання статистичних алгоритмів в аналізі даних для покращеного прийняття рішень щодо дизайну.
• Застосовувати соціальні, етичні та правові принципи технологій та їх застосування в галузі аналізу даних.
• Ефективно спілкуйтеся індивідуально або в міжфункціональних командах.

• Архітектор великих даних
• Головний спеціаліст з обробки даних
• Інженер зі сховищ даних
• Аналітик менеджменту
• Вчений з даних
• Інженер даних
• Аналітик-дослідник – відділ науки про дані
• Викладач у коледжі чи університеті викладає аналітику даних на додаток до курсів комп’ютерних наук.

Ступінь магістра з аналізу даних вимагає завершення 36 кредитів. Студенти візьмуть 12 кредитів за основні курси, що є загальним для всіх програм, 6 кредитів для кар’єрних заявок і 18 кредитів за область змісту Data Analytics.

Передумови програми

Усім новим студентам програми Data Analytics потрібні певні базові навички, щоб підготувати їх до успіху в програмі Data Analytics. Ступінь аналізу даних забезпечує широке розуміння теорії та технологій інформатики. Студенти, які не мають необхідного досвіду, повинні пройти деякі або всі попередні вимоги перед тим, як брати участь у основних курсах. Таким чином, щоб досягти успіху, студенти повинні мати досвід вивчення наступних курсів.

• COMP 109 Комп’ютерний алгоритм і логіка програмування з використанням Python
• COMP 260 Введення в операційні системи
• COMP 270 Основи мереж
• COMP 329 Структури даних і аналіз алгоритмів
• Концепції бази даних COMP 350

Основні курси (4 основні курси - 12 кредитів)

Ці курси надають широкі базові знання для реалізації комп’ютерних інтерфейсів, розробки програмного забезпечення, зв’язку між системами та способів керування ІТ-системами. Усе це є ключовими елементами для ІТ-фахівців, щоб застосувати ці будівельні блоки до будь-якої системи чи проекту.

• COMP 501 Розширені операційні системи
• COMP 502 Проектування та аналіз алгоритмів
• COMP 503 Мережі та телекомунікації
• COMP 504 Системи керування базами даних

Прикладні курси (2 курси – 6 кредитів)

Ці курси пропонують студентам можливість застосувати те, що вони навчилися протягом програми, до практичного проекту чи магістерської роботи. У той час як практичний проект передбачає застосування знань, отриманих протягом програми, і представлятиме роботу, яка може продемонструвати готовність до кар’єри потенційним роботодавцям, дисертація, як правило, слугуватиме для демонстрації дослідницького потенціалу студента та може використовуватися для демонстрації готовності до докторської роботи. Незалежно від варіанту, студенти продемонструють базові дослідницькі знання та здібності, які будуть використані для завершення проекту або дипломної роботи.

• COMP 505 Методи дослідження
• Виберіть одне з наступного:
  • COMP 682 Data Analytics Capstone Project
  • COMP 698 Магістерська робота

Курси спеціалізації (Будь-які 6 курсів – 18 кредитів)

Ці поглиблені курси охоплюють глибину тем, пов’язаних з аналізом даних, і дозволяють студентам розвивати свої знання на основі їхніх професійних траєкторій.

• COMP 523 Принципи великих даних
• COMP 524 Застосування метаданих у складних проблемах з великими даними
• COMP 525 Роль аналітики в прийнятті рішень
• COMP 528 Data Analytics Foundation
• COMP 529 Об'єднання інформації
• COMP 531 Алгоритми для аналізу даних
• COMP 542 Числовий аналіз
• COMP 543 Розподілені обчислення з інтенсивним використанням даних
• COMP 544 Спеціальні теми з Data Science
• COMP 596 Стажування I з аналізу даних
• COMP 626 Веб-аналітика
• COMP 627 Описові та прогнозні аналітичні інструменти
• COMP 628 Спеціальні теми з аналізу даних
• COMP 629 Конфіденційність і безпека у великих даних
• COMP 630 Аналітика тексту
• COMP 631 Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
• COMP 632 Сертифікований співробітник Microsoft Azure Data Scientist
• COMP 696 Стажування II з аналізу даних

Примітка: студенти, які бажають пройти курс, запропонований іншою програмою, можуть подати петицію про це своєму консультанту, надавши обґрунтування актуальності додавання як частини їхньої професійної траєкторії, запланованого консультаційного проекту та/або особистого інтересу. З іншої програми можна застосувати максимум 2 курси.