MS Data Science
The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
Ключова информация
Изберете местоположение
Местоположение на кампуса
Washington, Съединени Американски Щати
Езикознание
Английски език
Формат на обучение
На територията на колежа
Продължителност
3 семестри
Темпо на обучение
Редовно обучение, Задочно обучение
Такси за обучение
USD 1885 / per credit *
Крайна дата за записване
Запитване на информация
Най-ранна начална дата
Запитване на информация
* на кредит. Възможни са допълнителни такси
Представление
Въз основа на статистика, компютърни науки и математика, магистърът по наука за данните се фокусира върху ефективното използване на огромен набор от информация, извлечена от природните и социалните науки. Поради интердисциплинарния характер на учебната програма и уникалния достъп до съвместни външни агенции и организации, програмата предлага богато, практическо изживяване.
Студентите са оборудвани с най-новите инструменти за анализ и визуализация на данни и са потопени в сложни теми, като например как да идентифицират модели от големи участъци от данни. Курсовете обхващат също машинно обучение и езици за програмиране Python, JavaScript и R.
Приемане
Учебен план
Курсове по катедра по научни данни
- DATS 6101 Въведение в науката за данни
- DATS 6102 Складиране на данни и Анализ
- DATS 6103 Въведение в извличането на данни
- DATS 6201 Числова линейна алгебра и оптимизация
- DATS 6202 Машинно обучение I
- DATS 6203 Машинно обучение II
- DATS 6401 Визуализация на сложни данни
- DATS 6402 Високопроизводителни изчисления и паралелни изчисления
- DATS 6450 Теми в науката за данни
Примери за курсове, които трябва да бъдат избрани след консултация с вашия съветник
- MATH 6522 Въведение в числовия анализ
- STAT 6207 Методи за статистически изчисления
- STAT 6214 Приложени линейни модели
- STAT 6242 графика на регресия / непараметрична регресия
- ECON 8375 Иконометрия I
- ECON 8376 Иконометрия II
- ECON 8377 Иконометрия III
- ИКОН 8378 Икономическо прогнозиране
- GEOG 6304 Географски информационни системи I
- GEOG 6306 Географски информационни системи II
- GEOG 6307 Цифрова обработка на изображения
- PSC 8120 нелинейни модели
- PSC 8132 Мрежов анализ
- PSC 8185 Теми в емпиричния и формалния политически анализ
Проект "Капстоун"
Като кулминация на магистърската програма, студентите се записват в курс с три кредита и прекарват последния си семестър, прилагайки уменията и знанията, които са научили при анализа на данните. За основата, студентите работят в групи по практическо приложение на принципите на науката за данни. Екипните проекти на Capstone се избират след консултация с инструктора на курса.
Резултат от програмата
Цели на обучението
Студентите, които завършат магистърска степен по наука за данни, са подготвени да прилагат техники за наука за данни за решаване на проблеми от реалния свят, да съобщават открития и ефективно да представят тези открития с помощта на инструменти за визуализация на данни.
По-конкретно, студентите завършват с:
- Задълбочени практически познания по техники за анализ на статистически данни
- Опит със софтуерни инструменти за извличане на данни
- Опит с авангардни инструменти и технологии за анализ на големи данни
- Практически умения за визуализиране и трансформиране на данни
- Комуникативни умения и ефективна работа в екип
Фокусни области
Програмата за магистърска степен и диплома за дипломиране комбинира курсове от четири области:
- Методи: Основи на управление на данни и анализ на данни; дълбок експертен опит в езиците за програмиране, които са от съществено значение за науката за данни, включително Python, JavaScript и R
- Приложения: Избираеми курсове по наука за данни, приложени към конкретна област на знания, като астрофизика, политически науки и география
- Умения: работа в екип, управление на проекти и комуникационни умения
- Технология: Практически контакт със софтуер и езици за данни и визуализация