The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
MS in Data Science
- Washington, Statele Unite ale Americii
- Online USA
MSc (masterat în științe)
DURATA
3 semestre
LIMBI
Engleză
RITM
La zi, Part time
TERMEN LIMITĂ DE APLICARE
CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE
TAXE DE ȘCOLARIZARE
USD 1.885 / per credit
FORMAT DE STUDIU
În campus
Bazându-se pe statistică, informatică și matematică, Masterul în Știința Datelor se concentrează pe utilizarea eficientă a unei game largi de informații extrase din științele naturale și sociale. Datorită naturii interdisciplinare a curriculumului și a accesului unic la agenții și organizații externe colaborative, programul oferă o experiență bogată, practică.
Elevii sunt echipați cu cele mai recente instrumente de analiză și vizualizare a datelor și sunt cufundați în subiecte complexe, cum ar fi modul de identificare a tiparelor din zone mari de date. Cursurile acoperă, de asemenea, învățarea automată și limbaje de programare Python, JavaScript și R.
Cursuri Departamentul de Știință a Datelor
- DATS 6101 Introducere în știința datelor
- DATS 6102 Depozitare și analize de date
- DATS 6103 Introducere în data mining
- DATS 6201 Algebră liniară și optimizare numerică
- DATS 6202 Învățarea mașinii I
- DATS 6203 Machine Learning II
- DATS 6401 vizualizarea datelor complexe
- DATS 6402 Calculatoare de înaltă performanță și calcul paralel
- DATS 6450 Subiecte în știința datelor
Exemple de cursuri care urmează să fie alese în consultare cu consilierul dumneavoastră
- MATH 6522 Introducere în analiză numerică
- STAT 6207 Metode de calcul statistic
- Modele liniare aplicate STAT 6214
- STAT 6242 Regresie grafică / regresie neparametrică
- ECON 8375 Econometrie I
- ECON 8376 Econometrie II
- ECON 8377 Econometrie III
- Prognoză economică ECON 8378
- GEOG 6304 Sisteme de informații geografice I
- GEOG 6306 Sisteme de informații geografice II
- GEOG 6307 Prelucrare digitală a imaginilor
- PSC 8120 Modele neliniare
- Analiza de rețea PSC 8132
- PSC 8185 Subiecte în analiza politică empirică și formală
Capstone Project
Ca punct culminant al programului de masterat, studenții se înscriu la un curs de trei credite și își petrec ultimul semestru aplicând abilitățile și cunoștințele pe care le-au învățat în analiza datelor. Pentru piatra de temelie, elevii lucrează în grupuri la o aplicare practică a principiilor științei datelor. Proiectele echipei Capstone sunt alese în consultare cu instructorul cursului.
obiective de invatare
Studenții care absolvă MS în știința datelor sunt echipați să aplice tehnici de știință a datelor pentru a rezolva probleme din lumea reală, a comunica constatările și a prezenta efectiv acele constatări folosind instrumente de vizualizare a datelor.
Mai exact, studenții absolvă cu:
- Cunoaștere aprofundată a tehnicilor de analiză a datelor statistice
- Experiență cu instrumente software de extragere a datelor
- Experiență cu instrumente și tehnologii de ultimă oră pentru analizarea datelor mari
- Abilități practice pentru vizualizarea și transformarea datelor
- Abilități de comunicare și lucru eficient în echipă
Zone de focalizare
Atât programul de master, cât și programul de absolvire combină cursuri din patru domenii:
- Metode: Bazele managementului și analizei datelor; expertiză profundă în limbajele de programare esențiale pentru știința datelor, inclusiv Python, JavaScript și R
- Aplicații: cursuri opționale în știința datelor aplicate unui domeniu de cunoștințe specific, cum ar fi astrofizică, științe politice și geografie
- Abilități: lucru în echipă, management de proiect și abilități de comunicare
- Tehnologie: expunere practică la software și limbi de date și vizualizare