Магистър по наука на данните
New Jersey Institute of Technology
Ключова информация
Местоположение на кампуса
Newark, Съединени Американски Щати
Езикознание
Английски език
Формат на обучение
На територията на колежа
Продължителност
Запитване на информация
Темпо на обучение
Запитване на информация
Такси за обучение
Запитване на информация
Крайна дата за записване
Запитване на информация
Най-ранна начална дата
Sep 2024
Стипендии
Разгледайте възможностите за стипендии, за да помогнете за финансирането на вашето обучение
Представление
Преглед
Тъй като данните се натрупват в широки сектори на индустрията и академичните среди, ние виждаме необходимостта от учените с данни, оборудвани с умения, които да подпомагат вземането на решения въз основа на данни. Например, фирмите използват данни за определяне на застрахователното покритие, вземането на маркетингови решения, предлагането на препоръки на клиентите и осигуряването на по-ефективно здравеопазване. Известен пример от академичните среди е определянето на Хигс Бозон от симулирани данни с методи за машинно обучение.
Ние предлагаме магистърска степен по математика, която обхваща основни и напредничави знания в статистическите изводи, машинното обучение, визуализацията на данни, извличането на данни и големите методи за данни, които са от ключово значение за обучен учен по данни. За да бъдем избрани за нашата програма, изискваме основен фон в смятане, линейна алгебра, вероятност, компютърно програмиране, структури от данни и алгоритми. Нашата програма е разпределена в 30 кредита и съдържа проекти, включващи големи масиви от данни, методи за класификация, избор на променливи и дълбоко обучение, за да назовем само няколко.
В нашата учебна програма ние широко използваме програмния език Python и библиотеките му за научни изследвания на данни, като същевременно разполагаме с инструменти като R за статистически анализ, Tableau за визуализация на данни и SQL за бази данни. Студентите работят по задания, обхващащи както теорията, така и приложенията върху реални данни, с подкрепата на професора и преподавателския асистент.
Кабинетът ни за кариерно обслужване подпомага студентите да подготвят подготовката си и да достигат до фирми, нуждаещи се от изследователи на данни. Докато бизнес публикации като "Харвардски бизнес преглед" са писали за доходоносни перспективи за науката на данните, търсенето на сайта на кариерата наистина за "науката на данните" разкрива значителен брой възможности в Ню Джърси и Ню Йорк.
Както е описано в учебната програма, свързана по-долу, програмата съдържа две песни: изчислителна траектория и статистически запис.
Изисквания към степените
Учениците в програмата Master of Science (MSDS) трябва успешно да завършат 30 кредита въз основа на някоя от следните възможности:
- Курсове (30 кредита)
- Курсове (27 кредита) MS Project (3 кредити)
- Курсове (24 кредити) Дисертации (6 кредита)
Независимо от избрания вариант, всички основни курсове в съответните парчета са задължителни.
Най-много два курса могат да бъдат избирани извън съответната писта с одобрението на съответните програмни координатори. Компютърните студенти на пистата имат право на най-много три елемента, които са курсове за некомпютърна наука. Статистическите следи студентите са разрешени най-много три елемента, които не са математически курсове.
Ако даден студент избере проект за МС или опция за Дисциплина на Дисциплината, проектът или дисертацията трябва да е свързана с науката за данни и да изисква одобрение от един от програмните директори.
Програмата MSDS има изчислителни и статистически следи, които студентите трябва да избират при приемане. Тези песни имат различни основни курсове, но споделят същите изисквания за прием и избираеми.
Студентите могат да изберат избирателен списък извън списъка след одобрение от съответния съветник.
Галерия
English Language Requirements
Удостоверете владеенето на английски език с Duolingo English Test! DET е удобен, бърз и достъпен онлайн тест по английски език, приет от над 4000 университета (като този) по целия свят.
За училището
Въпроси
Подобни курсове
Магистър по управление на науката за данни (DS)
- Diepenbeek, Белгия
Магистър по статистика и наука за данни чрез дистанционно обучение
- Diepenbeek, Белгия
Master of Data Science
- Joondalup, Австралия