Fairfax University of America

Магистр наук в области анализа данных

• Разработка программного обеспечения с применением методов моделирования и анализа данных для решения реальных проблем с использованием передовых методов, сообщение полученных результатов и эффективное представление результатов с использованием методов визуализации данных.
• Продемонстрировать знание статистических алгоритмов анализа данных для улучшения процесса принятия проектных решений.
• Применять социальные, этические и правовые принципы технологий и их применения в области анализа данных.
• Эффективно общаться индивидуально или в межфункциональных командах.

• Архитектор больших данных
• Главный специалист по анализу данных
• Инженер по хранилищам данных
• Аналитик по управлению
• Специалист по анализу данных
• Инженер по обработке данных
• Аналитик по исследованиям - подразделение науки о данных
• Преподаватель в колледже или университете, преподающий аналитику данных в дополнение к курсам по информатике.

Для получения степени магистра в области аналитики данных требуется завершить 36 кредитов. Студенты будут изучать 12 кредитов основных курсов, которые являются общими для всех программ, 6 кредитов по профессиональным приложениям и 18 кредитов по предмету "Аналитика данных".

Предварительные условия программы

Всем новым студентам программы "Аналитика данных" необходимы определенные базовые навыки, которые подготовят их к успешной учебе в программе "Аналитика данных". Степень "Аналитика данных" обеспечивает широкое понимание теории и технологии компьютерных наук. Студенты, не имеющие необходимой подготовки, должны пройти некоторые или все предварительные курсы до начала изучения основных предметов. Таким образом, для успешной учебы студенты должны иметь подготовку по следующим предметам.

• COMP 109 Компьютерные алгоритмы и логика программирования с использованием Python
• COMP 260 Введение в операционные системы
• COMP 270 Основы сетевых технологий
• COMP 329 Структуры данных и анализ алгоритмов
• COMP 350 Концепции баз данных

Основные предметы (4 основных курса - 12 кредитов)

Эти курсы обеспечивают широту фундаментальных знаний для реализации компьютерных интерфейсов, проектирования программного обеспечения, коммуникации между системами и управления ИТ-системами. Все эти элементы крайне важны для ИТ-специалистов, чтобы применить эти строительные блоки к любой конкретной системе или проекту.

• COMP 501 Продвинутые операционные системы
• COMP 502 Проектирование и анализ алгоритмов
• COMP 503 Сетевые технологии и телекоммуникации
• COMP 504 Системы управления базами данных

Прикладные курсы (2 курса - 6 кредитов)

Эти курсы дают возможность студентам применить полученные в ходе программы знания в практическом проекте или в магистерской диссертации. В то время как практический проект предусматривает применение знаний, полученных на протяжении всей программы, и представляет собой работу, которая может продемонстрировать готовность к карьере потенциальным работодателям, дипломная работа обычно служит для демонстрации исследовательского потенциала студента и может быть использована для демонстрации готовности к докторантуре. Независимо от варианта, студенты продемонстрируют базовые знания и способности в области исследований, которые будут использованы для завершения проекта или диссертации.

• COMP 505 Методы исследований
• Выберите один из следующих вариантов:
• COMP 682 Data Analytics Capstone Project
• COMP 698 Магистерская диссертация
  • COMP 682 Data Analytics Capstone Project
  • COMP 698 Магистерская диссертация

Курсы специализации (любые 6 курсов - 18 кредитов)

Эти углубленные курсы охватывают всю глубину тем, связанных с аналитикой данных, и позволяют студентам развивать свои знания в соответствии с их предполагаемыми профессиональными траекториями.

• COMP 523 Принципы больших данных
• COMP 524 Применение метаданных в сложных проблемах больших данных
• COMP 525 Роль аналитики в принятии решений
• COMP 528 Основы аналитики данных
• COMP 529 Слияние информации
• COMP 531 Алгоритмы для аналитики данных
• COMP 542 Численный анализ
• COMP 543 Распределенные вычисления с интенсивным использованием данных
• COMP 544 Специальные темы в науке о данных
• COMP 596 Стажировка I в области анализа данных
• COMP 626 Веб-аналитика
• COMP 627 Инструменты описательного и предсказательного анализа
• COMP 628 Специальные темы в аналитике данных
• COMP 629 Конфиденциальность и безопасность в больших данных
• COMP 630 Текстовая аналитика
• COMP 631 Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst
• COMP 632 Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
• COMP 696 Стажировка II в области анализа данных

Примечание: Студенты, желающие пройти курс, предлагаемый другой программой, могут подать прошение об этом своему консультанту, обосновав актуальность дополнения в рамках своей профессиональной траектории, предполагаемого консультационного проекта и/или личного интереса. Максимум 2 предмета могут быть взяты из другой программы.