MS duomenų mokslas
The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
Pagrindinė informacija
Pasirinkite vietą
Universiteto vieta
Washington, Jungtinės Amerikos Valstijos
Kalbų studijos
Anglų kalba
Studijų formatas
Stovykloje
Trukmė
3 semesters
Tempas
Dieninės, Ištęstinės
Mokestis už mokslą
USD 1 885 / per credit *
Galutinis paraiškų davimo terminas
Susisiekti su mokykla
Anksčiausia pradžios data
Susisiekti su mokykla
* už kreditą. Gali būti taikomi papildomi mokesčiai
Įvadas
Remdamasis statistika, kompiuterių mokslu ir matematika, duomenų mokslų magistras daugiausia dėmesio skiria efektyviam daugybės informacijos, gautos iš gamtos ir socialinių mokslų, naudojimui. Dėl tarpdisciplininio mokymo programos pobūdžio ir unikalios prieigos prie bendradarbiaujančių išorės agentūrų ir organizacijų, programa siūlo turtingą praktinę patirtį.
Mokiniai turi naujausius analizės ir duomenų vizualizavimo įrankius ir yra pasinėrę į sudėtingas temas, pvz., kaip atpažinti modelius iš daugybės duomenų. Kursai taip pat apima mašininį mokymąsi ir Python, JavaScript ir R programavimo kalbas.
Priėmimai
Studijų programa
Duomenų mokslo katedros kursai
- DATS 6101 įvadas į duomenų mokslą
- DATS 6102 duomenų saugojimas ir analizė
- DATS 6103 duomenų gavybos įvadas
- DATS 6201 skaitmeninė tiesinė algebra ir optimizavimas
- DATS 6202 Mašinų mokymasis I
- DATS 6203 mašinų mokymasis II
- DATS 6401 Sudėtingų duomenų vizualizacija
- DATS 6402 didelio našumo ir lygiagretusis kompiuteris
- DATS 6450 duomenų mokslo temos
Kursų, kuriuos reikia pasirinkti pasikonsultavus su savo patarėju, pavyzdžiai
- MATEMA 6522 Įvadas į skaitinę analizę
- STAT 6207 statistinio skaičiavimo metodai
- Taikomi linijiniai modeliai STAT 6214
- STAT 6242 regresijos grafika / neparametrinė regresija
- ECON 8375 Ekonometrija
- ECON 8376 ekonometrija II
- ECON 8377 ekonometrija III
- ECON 8378 Ekonominis prognozavimas
- GEOG 6304 geografinės informacijos sistemos I
- GEOG 6306 geografinės informacijos sistemos II
- „GEOG 6307“ skaitmeninių vaizdų apdorojimas
- Netiesiniai modeliai „PSC 8120“
- „PSC 8132“ tinklo analizė
- PSC 8185 empirinės ir formaliosios politinės analizės temos
Capstone projektas
Kaip magistro programos kulminacija, studentai įstoja į trijų kreditų viršūnių kursą ir paskutinį semestrą praleidžia taikydami įgūdžius ir žinias, kuriuos išmoko analizuodami duomenis. Norėdami tai padaryti, studentai grupėse dirba praktiškai pritaikydami duomenų mokslo principus. „Capstone“ komandos projektai parenkami konsultuojantis su kurso instruktoriumi.
Programos rezultatas
Mokymosi tikslai
Studentai, baigę duomenų mokslų magistrantūros studijas, yra pasirengę taikyti duomenų mokslo metodus, kad išspręstų realaus pasaulio problemas, perduotų išvadas ir efektyviai pateiktų tuos duomenis naudodami duomenų vizualizavimo įrankius.
Konkrečiai, studentai baigia:
- Nuodugniai išmanyti statistinės duomenų analizės metodus
- Patirtis dirbant su duomenų gavybos programine įranga
- Patirtis naudojant pažangiausius įrankius ir technologijas dideliems duomenims analizuoti
- Praktiniai duomenų vizualizavimo ir transformavimo įgūdžiai
- Komunikabilumas ir efektyvus darbas komandoje
Fokusavimo sritys
Tiek magistro laipsnis, tiek absolventų pažymėjimų programa sujungia keturių sričių kursus:
- Metodai: Duomenų valdymo ir duomenų analizės pagrindai; gilios patirties duomenų mokslui būtinų programavimo kalbų, įskaitant Python, JavaScript ir R
- Taikymas: pasirenkamieji duomenų mokslo kursai, taikomi konkrečiai žinių sričiai, pvz., astrofizikai, politikos mokslams ir geografijai
- Įgūdžiai: komandinio darbo, projektų valdymo ir bendravimo įgūdžiai
- Technologijos: praktinis duomenų ir vizualizacijos programinės įrangos bei kalbų poveikis