MS duomenų moksle

USF vienerių metų duomenų mokslo magistro (MSDS) programa pateikia griežtą mokymo programą, orientuotą į matematinius ir skaičiavimo metodus besiformuojančioje duomenų mokslo srityje. Mokymo programoje pabrėžiamas kruopštus verslo problemų formulavimas, veiksmingų analitinių metodų parinkimas šioms problemoms spręsti ir aiškiai bei kūrybiškai pranešti apie sprendimus.

Daugiau nei 90 procentų visų absolventų nuo programos pradžios 2012 m. gavo darbo pasiūlymą per tris mėnesius nuo studijų baigimo tokiose įmonėse kaip „Amazon“, „Apple“, „Facebook“, „LinkedIn“, „Lyft“, „Zillow“, „Twitch“, „Tesla“, „Microsoft“, „Pinterest“ ir „Visa“.

Techniškai sudėtinga mokymo programa

Programos sudėtingoje mokymo programoje yra septynių savaičių kursai, sukurti specialiai mūsų studentams - jie nėra siūlomi kitose programose ar skyriuose. Studentai įvaldo informatikos, statistikos ir valdymo dalykus, tokius kaip regresija, žiniatinklio rinkimas, SQL ir NoSQL duomenų bazių valdymas, natūralios kalbos apdorojimas, verslo komunikacijos, mašininis mokymasis, klasterių analizė, programų kūrimas ir interviu įgūdžiai. Mokiniai savo pamokose daugiausia naudoja Python programavimo kalbą ir išmoksta efektyviai naudotis paskirstytomis skaičiavimo technologijomis, tokiomis kaip MapReduce, Hadoop ir Spark, ir artimai susipažįsta su debesų technologijomis, tokiomis kaip Amazon Web Services. Studentai turi prieigą prie duomenų instituto GPU skaičiavimo klasterio.

fakultetas

Mūsų fakultetas atstovauja pagrindiniam daugiadalykiniam didžiųjų duomenų pramonės pobūdžiui. Jie yra tradiciniai akademikai ir duomenų mokslininkai, aktyviai dirbantys šioje srityje, pasitelkę tikrą pramonės patirtį, kad įkvėptų savo mokymus. Jų kompetencijos sritys apima gilųjį mokymąsi, natūralios kalbos apdorojimą, duomenų bazes, statistinį modeliavimą, tinklo analizę, algoritmus, neprižiūrimą mokymąsi, mašininį mokymąsi, optimizavimą, sveikatos analizę ir signalų apdorojimą.

Programos apžvalga

Duomenų mokslų magistras (MSDS) yra visą darbo dieną trunkanti vienerių metų programa, vykdoma USF San Francisko miestelio centre. 35 vienetų programa prasideda kiekvienų metų liepos pradžioje ir apima modernią, į atvirąjį kodą orientuotą mokymo programą studentams, kurie siekia techninių žinių, reikalingų norint tapti duomenų mokslininkais ir analitikais, ir verslo įgūdžių, kad galėtų veiksmingai ir strategiškai pritaikyti šias žinias.

Kursai apima

• Programų kūrimas
• Mašininis mokymasis
• Statistinis modeliavimas
• Natūralios kalbos apdorojimas
• Verslo strategija
• Eksperimentų projektavimas
• Paskirstytasis kompiuteris
• Gilus mokymasis
• Duomenų vizualizacija
• Verslo komunikacijos

Data Science Boot Camp

Programa prasideda nuo mūsų įkrovos stovyklos, intensyvios pagrindinių žinių ir įgūdžių, reikalingų norint sėkmingai dalyvauti MSDS programoje, peržiūra. Studentai baigia pagreitintos peržiūros tikimybių ir statistikos bei analizės skaičiavimo kursus, taip pat turi išlaikyti tiesinės algebros kompetencijos egzaminą, kad galėtų judėti į priekį programoje. Be to, visi studentai įvadiniame vasaros semestre išklauso tiriamosios duomenų analizės ir vizualizavimo kursą, iš viso tris kursus ir vieną linijinės algebros egzaminą.

Devynių mėnesių stažuotė (praktika)

Stažuočių projektai leidžia studentams devynis mėnesius dirbti 15 valandų per savaitę, sprendžiant duomenų mokslo problemas organizacijose San Francisko įlankos srityje ir už jos ribų. Visiems studentams garantuojama praktikos vieta.

„Amazon“ žiniatinklio paslaugų partnerystė

Duomenų mokslo magistras didžiuojasi, kad mūsų studentai kuria programinę įrangą ir analizuoja „Amazon Web Services“. Per naują partnerystę su AWS Educate ir USF duomenų institutu, kiekvienas studentas gauna didelę paramą kreditų forma, kad įgytų esminių žinių ir patirties apie savo technologijų rinkinį, įskaitant RedShift ir EC2.

Klasės tvarkaraštis

Užsiėmimai vyksta nuo pirmadienio iki penktadienio dienos metu, o kiekviename modulyje vienu metu vyksta keturios klasės (pusė semestro). Dvi dienos per savaitę skiriamos stažuotei, kuri prasideda spalio viduryje. Mokiniai veda pamokas kartu kaip grupė, o dauguma klasių yra suskirstytos į dvi dalis, kad klasių skaičius būtų mažas.

Mūsų programos misija yra parengti absolventus, kurie turi teorinį ir praktinį supratimą apie daugelį klasikinių ir šiuolaikinių statistinio modeliavimo ir mašininio mokymosi metodų; kurie naudoja šiuolaikines programavimo kalbas dideliems duomenų kiekiams ir įvairovei rinkti, valyti, tvarkyti, užklausoms teikti, apibendrinti, vizualizuoti ir modeliuoti; ir kurie naudojasi savo žiniomis ir įgūdžiais, kad sėkmingai spręstų realaus pasaulio duomenimis pagrįstas verslo problemas ir efektyviai praneštų apie šiuos sprendimus.

Programos mokymosi rezultatai

Studentai:

• Turėti teorinį klasikinių statistinių modelių (pvz., apibendrintų tiesinių modelių, linijinių laiko eilučių modelių ir kt.) supratimą, taip pat gebėjimą efektyviai taikyti tuos modelius.
• Turėti teorinį supratimą apie mašininio mokymosi metodus (pvz., atsitiktinius miškus, neutralius tinklus, naivius Bayes, k-means ir kt.), taip pat gebėti efektyviai taikyti šias technikas.
• Efektyviai naudokite šiuolaikines programavimo kalbas (pvz., R, Python, SQL ir kt.) ir technologijas (AWS, Hive, Spark, Hadoop ir kt.), kad galėtumėte iškrapštyti, išvalyti, tvarkyti, pateikti užklausas, apibendrinti, vizualizuoti ir modeliuoti didelius kiekius ir veisles. duomenų
• Pasiruoškite duomenų mokslininko karjerai, kartu su kitais duomenų mokslininkais spręsdami realaus pasaulio, duomenimis pagrįstas verslo problemas, ir supraskite socialines, etines, teisines ir politikos problemas, kurios vis dažniau meta iššūkį ir susiduria su duomenų mokslininkais.
• Ugdykite profesinius bendravimo įgūdžius (pvz., pristatymus, interviu, el. pašto etiketą ir pan.) ir pradėkite integruotis į Bay Area duomenų mokslo bendruomenę.

Studentai, baigę MSDS programą, yra įtraukti į didžiausią pasaulyje technologijų įmonių koncentraciją. Įrengti metodai ir įgūdžiai, reikalingi priimant duomenis pagrįstus sprendimus, mūsų absolventai yra pasirengę karjerai įvairiose srityse, kuriose sparčiai auga žinančių ir gerai išsilavinusių duomenų mokslininkų, inžinierių ir analitikų paklausa. Mūsų studentai taip pat gauna naudos iš tvirtos vidinės karjeros paslaugų programos, pritaikytos studentų, besiruošiančių atlikti duomenų mokslo vaidmenis, poreikius.

Darbo pasiūlymai

Daugiau nei 90% visų absolventų nuo 2012 m. gavo pasiūlymą įsidarbinti visą darbo dieną per tris mėnesius nuo studijų baigimo.

Penketas geriausių MSDS absolventų darbdavių

• "Amazon"
• Facebook
• "Apple"
• „Walmart Labs“.
• Google

Dažniausiai pasitaikantys MSDS absolventų darbo pavadinimai

• Duomenų mokslininkas
• Vyresnysis duomenų mokslininkas
• Duomenų inžinierius
• Programinės įrangos inžinierius
• Mašinos mokymosi inžinierius

Atlyginimo padidėjimas, palyginti su ankstesniu darbu

Vidutinis 50 000 USD pelnas po MSDS.

Atlyginimai

2020 metų klasė:

• 120 000 USD – vidutinis bazinis atlyginimas
• 160 000 USD – didžiausias bazinis atlyginimas
• 112 500 USD – vidutinis bazinis atlyginimas, tarptautiniai studentai
• 120 000 USD – vidutinė bazinė alga, moterys
• 110 000 USD – vidutinis bazinis atlyginimas, be ankstesnės darbo patirties
• 122 825 USD – vidutinis bazinis atlyginimas, 2+ metų darbo patirtis
• 14 000 USD – vidutinė premija (pasirašymas, perkėlimas, nuopelnai)