Магистърска степен по наука за данни

Общ преглед

Описание на програмата

Открийте бъдещето си в науката за данни

Големите данни революционизираха начина, по който организациите взимат стратегически решения. Фирми, организации с нестопанска цел и държавни агенции очакват техните служители да могат да анализират данните и ефективно да съобщават своите констатации за вземане на решения. В резултат на това търсенето на работна сила за лица с умения за научни данни процъфтява.

В отговор на нарастващото търсене на специалисти в областта на данните, University of Memphis предлага нова, определена от STEM MS в областта на науката за данни. По време на тази програма студентите ще се научат как да използват усъвършенствани изчислителни и статистически методи и инструменти за събиране, съхраняване, извличане, манипулиране, интерпретиране и визуализиране на данни. Важно е, че тези методи и инструменти ще се предлагат в контекста на конкретни бизнес и научни дисциплини с голямо търсене, така че завършилите имат разбирането и проницателността да превърнат своите констатации в действия.

Data Science е една от най-търсените и гъвкави степени на разположение. Завършилите ще бъдат подготвени за кариера в широк кръг от организации в бизнеса, правителството, биомедицината, образованието, инженерството и приложните науки.

144969_startup-photos.jpg

Какво е наука за данни?

„Настъпващият век със сигурност е векът на данните“ (Donoho, 2000). Data Science се очертава като нова, трансформираща парадигма в науката и технологиите. С големи обеми от данни, които се генерират всеки ден от множество източници (включително бизнес данни, биомедицински данни, образователни данни, научни данни, инженерни данни и лични данни), значението на системните и строги подходи за разбиране и поставяне на тези големи обеми данни за добра употреба вече е добре разпознат. С тази експлозия на данни има значително търсене на експерти в индустрията, правителството, образованието, здравеопазването и др., Които имат необходимите умения за събиране, обработка и анализ на данни. Всъщност търсенето на магистърски степени по Data Science е експлодирало през последните няколко години, както е посочено от факта, че броят на магистърските степени, присъдени в тази област, се е увеличил четирикратно от около 5000 на около 20 000 между 2016 и 2018 г. Освен това Data Scientist е постоянно класиран като най-обещаващата работа (дефинирана от висока заплата, голямо търсене, непрекъснат растеж и потенциал за напредък) от основните уебсайтове за търсене на работа като Glassdoor.

Справка: Donoho, DL (2000). Анализ на високомерни данни: Проклятията и благословиите на измерението. Лекция, изнесена на конференцията на "Американската математика" "Математически предизвикателства на 21 век". Общество, Лос Анджелис.

За програмата

Магистърската степен по наука за данни предлага интердисциплинарно обучение в областта на науката за данни, за да отговори на бързото търсене на пазара на труда. Всъщност важността на систематичните и строги подходи за разбиране и възползване от големи и разнообразни обеми данни е добре призната. Освен това Data Scientist постоянно се класира като най-обещаващата работа (дефинирана от висока заплата, голямо търсене, непрекъснат растеж и потенциал за напредък) от големи уебсайтове за търсене на работа като Glassdoor.

Естеството на програмата включва основни курсове по теоретични основи на науката за данни, т.е. компютърни науки и статистика, и избираеми курсове по специфични за дисциплината методи за количествен анализ. Избираемите курсове са групирани в специфични дисциплини като икономика или биомедицина. Студентите, които посещават програмата, ще придобият широк спектър от компетенции в областта на науката за данни, включително (1) основно системно администриране, програмиране и изчислителна обработка на данни, (2) основни математически и статистически концепции за анализ на данни, (3) усъвършенствани изчислителни статистически умения и умения за машинно обучение за анализ на големи данни, (4) етични аспекти, аспекти на сигурността, възпроизводимост / произход на науката за данни и (5) концептуален модел и процес за решаване на проблеми в областта на науката за данни (мета-компетенции).

Асистенти

За квалифицирани кандидати се предлагат асистенции за преподаване и изследователска дейност. Тези асистенции включват отказ от обучение и месечна издръжка.

Изисквания към академичната програма

Магистърската степен по наука за данни изисква завършване на 33 семестриални кредитни часа, както следва: 15 кредита от основните курсове (вж. По-долу), 15 кредита от списъка на избираемите (с препоръка 9 кредита да са от клъстер или концентрация област - виж по-долу) и 3 кредита за магистърски проект. Предлага се и опция за магистърска теза (6 кредита), в който случай са необходими само 12 кредита от списъка на избираемите. Като алтернатива, студентите могат да изберат курс Capstone Project (3 кредита) като начин да отговорят на задълбочените изисквания за изпит в аспирантурата за студенти, които не пишат дисертация Студентите могат да изберат независимо обучение (3 кредита), ако изберат магистърски проект или курс Capstone Project, като в този случай от списъка на избираемите са необходими само 12 кредита.

Основни курсове

  • COMP 7/8150 - Основи на науката за данните (Изчислителни аспекти на науката за данни)
  • COMP 7115 - Системи за бази данни
  • COMP 7/8745 - Машинно обучение
  • МАТЕМАТИКА 7/8785 - Разширено статистическо обучение I
  • МАТЕМАТИКА 7/8786 - Разширено статистическо обучение II

Списък на избираемите (студентите се насърчават да изберат поне 3 избираеми от клъстер или зона на концентрация)

Основен клъстер за наука за данни (клъстер 1)

  • COMP 7/8116 - Разширени системи за бази данни
  • COMP 7/8118 - Извличане на данни
  • COMP 7/8130 - Извличане на информация / уеб търсене
  • COMP 7/8740 - Невронни мрежи
  • COMP 7/8747 - Разширени теми в машинното обучение
  • COMP 7/8780 - Обработка на естествен език
  • MATH 7/8670 - Приложени стохастични модели
  • МАТЕМАТИКА 7/8680 - Байесов извод
  • MATH 7/8657 Многовариантна статистика
  • MATH 7647 Непараметрична статистика
  • MATH 7/8660 Приложен анализ на времеви редове
  • MATH 7/8685 - Симулация и изчисления
  • MATH 7/8695 - Bootstrap / Други методи
  • МАТЕМАТИКА 7/8759 - Категоричен анализ
  • ESCI 6515 Географска информационна наука

Биомедицински клъстер (клъстер 2)

  • BIOL 6490: Въведение в геномиката и биоинформатиката
  • BIOL 7/8708: Наука за данни за биолози
  • COMP 7/8295: Алгоритми в изчислителната биология и биоинформатика
  • PUBH 7/8104 Големи набори от данни
  • PUBH 7/8205: Специални теми, данни за добива
  • PUBH 7/8153: Биостатистика в биоинформатиката
  • PUBH7 / 8150: Биостатистически методи I
  • PUBH7 / 8152: Биостатистически методи II
  • PSYCH 7302/8302: Разширена статистика за психологията I

Икономически клъстер (клъстер 3)

  • ECON 7810/8810: Иконометрия I (Основи на иконометрията)
  • ECON 7811/8811: Иконометрия II (Панелни и ограничени зависими променливи методи, inter alia)
  • ECON 8812: Иконометрия III (Анализ на Times Times)

Клъстер за бизнес информационни технологии (клъстер 4)

  • MIS 7660 Разширено управление на данни
  • MIS 7621 Бизнес машинно обучение II
  • MIS 7720 Бизнес изкуствен интелект
  • MIS 7710 Web Analytics

Възможности за научни изследвания

Изследванията, стажовете и възможностите за работа в Data Science са многобройни поради важността на Data Science в днешния свят.

Например, за трета поредна година Data Scientist оглави класацията на Glassdoor като най-добрата работа в Америка. „Ученият за данни управлява като една от най-горещите работни места от години, доказана от третата поредна класация номер 1“, според Главен икономист на Glassdoor д-р Андрю Чембърлейн. "Това се дължи на голямото търсене (4524 отворени работни места), високата заплата (средна основна заплата от 110 000 щатски долара) и голямото удовлетворение от работата (4,2 / 5). Не само технологичните компании се борят да наемат учени за данни, но и индустриите, които се намират навсякъде , от здравни грижи до нестопански организации до търговия на дребно, също търсят този талант. "

За района на Мемфис Glassdoor посочва средна заплата от $ 111 782 за Data Scientist.

Всъщност науката за данни и данни има голямо въздействие и има огромен потенциал за по-нататъшно въздействие върху продукти, услуги и процеси във всички области на нашия живот, включително бизнес, правителство, организации с нестопанска цел и обхващащи всички области като биомедицина, образование, наука, инженерство и социален и личен живот.

UofM предлага възможности за научни изследвания в науката за данни чрез отделни проекти, както и чрез клъстера за научни изследвания на данни, който осигурява лидерство в научните изследвания на данните в UofM и местната общност чрез създаване на жизнена изследователска среда и обучение на бъдещи учени за данни за изграждане на данни Научна общност на практиката, която включва академични среди, правителство и индустрия в Западен Тенеси, Средния юг и извън него.

Developers working hard

Асистенти

За квалифицирани кандидати се предлагат асистенции за преподаване и изследователска дейност.

Кариерни възможности

Много доклади относно пазара на труда твърдят, че в САЩ ще има около четири до пет милиона работни места, изискващи умения за анализ на данни.

Популярни кариери

  • Архитект на приложения
  • Разработчик на бизнес разузнаване (BI)
  • иконометрик
  • Прогнозиране
  • Анализатор на данни
  • Архитект на данни
  • Инженер на данни
  • Учен за данни
  • Машинен инженер
  • Учен за машинно обучение

Национални компании, наемащи учени по данни

  • Амазонка
  • ябълка
  • Facebook
  • Първи хоризонт
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Walmart

Базирани в Мемфис компании, наемащи учени по данни

  • FedEx
  • Детска изследователска болница Сейнт Джуд
  • Международна книга
  • AutoZone
  • Томас и Бетс
  • Смит и племенник
Последна актуализация Ноем. 2020

За учебното заведение

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 ... Научете повече

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. Свиване