The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
MS in Data Science
- Washington, Соединённые Штаты Америки
- Online USA
MSc (магистр точных наук)
ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ
3 семестра
ЯЗЫКИ
Английский
ТЕМП
На постоянной основе, Неполная занятость
КРАЙНИЙ СРОК ПОДАЧИ ЗАЯВОК
САМАЯ РАННЯЯ ДАТА НАЧАЛА
ПЛАТА ЗА ОБУЧЕНИЕ
USD 1 885 / per credit
ФОРМАТ ОБУЧЕНИЯ
В кампусе
Опираясь на статистику, информатику и математику, магистр наук в области науки о данных фокусируется на эффективном использовании огромного массива информации, полученной из естественных и социальных наук. Благодаря междисциплинарному характеру учебной программы и уникальному доступу к сотрудничеству с внешними агентствами и организациями, программа предлагает богатый практический опыт.
Студенты оснащены новейшими инструментами для анализа и визуализации данных и погружаются в сложные темы, например, как выявлять закономерности в больших объемах данных. Курсы также охватывают машинное обучение и языки программирования Python, JavaScript и R.
Курсы по науке о данных
- DATS 6101 Введение в науку о данных
- DATS 6102 Хранилище данных и аналитика
- DATS 6103 Введение в интеллектуальный анализ данных
- DATS 6201 Численная линейная алгебра и оптимизация
- DATS 6202 Машинное обучение I
- DATS 6203 Машинное обучение II
- DATS 6401 Визуализация сложных данных
- DATS 6402 Высокопроизводительные вычисления и параллельные вычисления
- DATS 6450 Темы в науке о данных
Примеры курсов, которые будут выбраны после консультации с вашим консультантом
- MATH 6522 Введение в численный анализ
- СТАТ 6207 Методы статистических вычислений
- STAT 6214 Прикладные линейные модели
- STAT 6242 Регрессионная графика / Непараметрическая регрессия
- ECON 8375 Эконометрика I
- ECON 8376 Эконометрика II
- ECON 8377 Эконометрика III
- ECON 8378 Экономическое прогнозирование
- GEOG 6304 Географические информационные системы I
- GEOG 6306 Географические информационные системы II
- GEOG 6307 Цифровая обработка изображений
- PSC 8120 Нелинейные модели
- PSC 8132 Сетевой анализ
- PSC 8185 Темы в эмпирическом и формальном политическом анализе
Проект Capstone
В качестве кульминации магистерской программы студенты записываются на курс с тремя кредитами и проводят последний семестр, применяя навыки и знания, которые они приобрели при анализе данных. На главном камне студенты работают в группах над практическим применением принципов науки о данных. Командные проекты Capstone выбираются по согласованию с инструктором курса.
Цели обучения
Студенты, получившие степень магистра в области науки о данных, имеют возможность применять методы науки о данных для решения реальных проблем, сообщать о результатах и эффективно представлять эти результаты с помощью инструментов визуализации данных.
В частности, студенты заканчивают обучение с:
- Уверенное знание методов статистического анализа данных
- Опыт работы с программными инструментами для интеллектуального анализа данных
- Опыт работы с передовыми инструментами и технологиями для анализа больших данных
- Практические навыки визуализации и преобразования данных
- Коммуникабельность и эффективная работа в команде
Области внимания
И степень магистра, и программа получения сертификата выпускника сочетают в себе курсы из четырех областей:
- Методы: Основы управления данными и анализа данных; глубокие знания языков программирования, необходимых для науки о данных, включая Python, JavaScript и R
- Приложения: факультативные курсы по науке о данных, применяемые к конкретной области знаний, такой как астрофизика, политология и география.
- Навыки: работа в команде, управление проектами, коммуникабельность.
- Технология: практическое знакомство с данными и программным обеспечением для визуализации и языками.