Магістр науки даних
University of San Francisco - College of Arts & Sciences
Ключова інформація
Розташування кампусу
San Francisco, США
Лінгвістика
Англійська
Формат навчання
На кампусі
Тривалість
1 рік
Форма навчання
Денне навчання
Вартість навчання
USD 48 320 / per year *
Кінець терміну надання заяв
інформація
Найраніша дата початку
інформація
* вартість навчання за рік є лише приблизними; вартість може змінюватися в залежності від фактичного запису в класи
Введення
Річна програма USF для магістра наук у галузі науки про дані (MSDS) забезпечує сувору навчальну програму, зосереджену на математичних та обчислювальних методах у новітній галузі науки про дані. Навчальна програма акцентує увагу на ретельному формулюванні бізнес-проблем, виборі ефективних аналітичних методів для вирішення цих проблем і чіткому та креативному повідомленні про рішення.
Понад 90 відсотків усіх випускників з моменту запуску програми в 2012 році отримали пропозицію про роботу протягом трьох місяців після закінчення навчання в таких компаніях, як Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest і Visa.
Технічно складна навчальна програма
Складний навчальний план програми включає семитижневі курси, розроблені спеціально для наших студентів — їх немає в інших програмах чи відділах. Студенти освоюють предмети з інформатики, статистики та менеджменту, такі як регресія, веб-скрейпінгу, керування базами даних SQL та NoSQL, обробка природних мов, бізнес-комунікації, машинне навчання, кластерний аналіз, розробка додатків та навички проведення співбесід. Студенти в основному використовують мову програмування Python на своїх заняттях і дізнаються, як ефективно використовувати технологію розподілених обчислень, таку як MapReduce, Hadoop і Spark, а також знайомляться з хмарними технологіями, такими як Amazon Web Services. Студенти мають доступ до обчислювального кластера GPU Інституту даних.
факультет
Наші викладачі представляють фундаментальну мультидисциплінарну природу індустрії великих даних. Це традиційні науковці та науковці з даних, які активно працюють у цій галузі, використовуючи реальний досвід галузі, щоб надихнути свої навчання. Їхні сфери компетенції включають глибоке навчання, обробку природної мови, бази даних, статистичне моделювання, мережну аналітику, алгоритми, неконтрольоване навчання, машинне навчання, оптимізацію, аналітику здоров’я та обробку сигналів.
Прийом
Навчальний план
Огляд програми
Магістр наук із науки про дані (MSDS) — це однорічна програма, яка проходить повний робочий день у кампусі USF у центрі Сан-Франциско. Програма з 35 блоків починається на початку липня кожного року та включає сучасну навчальну програму з відкритим вихідним кодом для студентів, які прагнуть отримати технічні знання, необхідні, щоб стати науковцями та аналітиками даних, а також ділові навички для ефективного та стратегічного застосування цих знань.
Курси включають
- Розробка додатків
- Машинне навчання
- Статистичне моделювання
- Обробка природної мови
- Бізнес стратегія
- Проектування експериментів
- Розподілені обчислення
- Глибоке навчання
- Візуалізація даних
- Ділове спілкування
Навчальний табір науки даних
Програма починається з нашого навчального табору, інтенсивного огляду фундаментальних знань і навичок, необхідних для успіху в програмі MSDS. Студенти проходять курси прискореного огляду з ймовірності та статистики та обчислень для аналітики, а також повинні скласти іспит на компетенцію з лінійної алгебри, щоб рухатися вперед у програмі. Крім того, усі студенти проходять курс дослідницького аналізу та візуалізації даних загалом із трьох курсів та одного іспиту з лінійної алгебри у вступному літньому семестрі.
Дев'ятимісячна практика (практикум)
Проекти стажування дозволяють студентам працювати по 15 годин на тиждень протягом дев’яти місяців, вирішуючи проблеми науки про дані в організаціях в районі затоки Сан-Франциско та за його межами. Усім студентам гарантовано проходження практики.
Партнерство Amazon Web Services
Магістр наук із науки про дані пишається тим, що наші студенти розробляють програмне забезпечення та проводять аналізи в Amazon Web Services. Завдяки новому партнерству з AWS Educate та Інститутом даних USF кожен студент отримує значну підтримку у вигляді кредитів, щоб отримати вирішальне знайомство та досвід з їх набором технологій, зокрема RedShift та EC2.
Розклад занять
Заняття проводяться з понеділка по п’ятницю протягом дня, при цьому чотири заняття проводяться одночасно по кожному модулю (півсеместру). Два дні на тиждень відведено на стажування, яке починається в середині жовтня. Студенти навчаються разом як когорта, і більшість класів поділено на дві секції, щоб кількість класів була невеликою.
Результат програми
Місія нашої програми — випускати випускників, які володіють теоретичним і практичним розумінням багатьох класичних і сучасних методів статистичного моделювання та машинного навчання; які використовують сучасні мови програмування для очищення, очищення, упорядкування, запитів, узагальнення, візуалізації та моделювання великих обсягів і різновидів даних; і які використовують свої знання та навички для успішного вирішення реальних бізнес-проблем, що керуються даними, і для ефективного поширення цих рішень.
Результати навчання за програмою
Студенти будуть:
- Володіти теоретичним розумінням класичних статистичних моделей (наприклад, узагальнених лінійних моделей, лінійних моделей часових рядів тощо), а також вміти ефективно застосовувати ці моделі
- Володіти теоретичним розумінням технік машинного навчання (наприклад, випадкові ліси, нейтральні мережі, наївні байєсові, k-середні тощо), а також здатність ефективно застосовувати ці методи
- Ефективно використовуйте сучасні мови програмування (наприклад, R, Python, SQL тощо) та технології (AWS, Hive, Spark, Hadoop тощо) для очищення, очищення, упорядкування, запитів, узагальнення, візуалізації та моделювання великих обсягів і різновидів даних
- Підготуйтеся до кар’єри вчених з даних, вирішуючи реальні, керовані даними, бізнес-проблеми з іншими науковцями з даних, і зрозумійте соціальні, етичні, юридичні та політичні проблеми, які все більше кидають виклик і стикаються з науковцями з даних.
- Розвивайте професійні комунікативні навички (наприклад, презентації, інтерв’ю, етикету електронної пошти тощо) та почніть інтеграцію зі спільнотою науки про дані Bay Area
Стипендії та фінансування
Магістр наук у галузі науки про дані Спеціальна фінансова допомога
Стипендії
Програма магістра наук у галузі Data Science присуджує обмежену кількість часткових стипендій, заснованих на заслугах, майбутнім студентам. Ці стипендії не вимагають окремої заявки. Усі студенти, допущені до програми, розглядаються для отримання цих стипендій під час процесу прийняття рішення про вступ. Заявки, заповнені до ранньої дати подачі заявок, розглядаються в пріоритеті для отримання стипендії програми.
Стажування
Усі студенти програми магістра наук із науки про дані беруть участь у нашому дев’ятимісячному стажуванні. Ці проекти можуть бути оплачуваними або неоплачуваними, залежно від місця розташування, фірми та/або організації, в якій студент завершує свій проект стажування.
Фінансування студентів без документів
Стипендія USF Magis для аспірантів без документів/DACA. Для отримання додаткової інформації, будь ласка, зв’яжіться з Лорі Принс, [email protected].
Зовнішні стипендії
Фінансування стипендій, що не входять до USF, для жінок, США та іноземних студентів
Карєрні можливості
Студенти, які закінчили програму MSDS, є частиною найбільшої у світі концентрації технологічних компаній. Володіючи технікою та навичками, необхідними для прийняття рішень на основі даних, наші випускники готові до кар’єри в різноманітних галузях зі стрімким зростанням попиту на досвідчених та добре освічених спеціалістів із обробки даних, інженерів та аналітиків. Наші студенти також отримують переваги від надійної внутрішньої програми кар’єрних послуг, адаптованої до потреб студентів, які готуються до ролей у галузі обробки даних.
Пропозиції працевлаштування
Понад 90% усіх випускників з 2012 року отримали пропозицію працевлаштування на повний робочий день протягом трьох місяців після закінчення навчання.
П’ять найкращих роботодавців випускників MSDS
- Амазонка
- Яблуко
- Walmart Labs
Найпоширеніші посади випускників MSDS
- Data Scientist
- Старший спеціаліст із обробки даних
- Інженер даних
- Розробник програмного забезпечення
- Машинобудівний інженер
Збільшення зарплати в порівнянні з попереднім місцем роботи
Середній прибуток після MSDS становить 50 000 доларів США.
Заробітна плата
Клас 2020:
- $120 000 - середня базова зарплата
- $160 000 - максимальна базова зарплата
- $112 500 - середня базова зарплата, іноземні студенти
- $120 000 - середня базова зарплата, жінки
- $110 000 - середня базова зарплата, без досвіду роботи
- $122 825 - Середня базова зарплата, 2+ роки досвіду роботи
- $14 000 - середній бонус (підписання, переїзд, заслуги)
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.