Dieser Online-Abschluss vermittelt das tiefgehende statistische Wissen und die technische Versiertheit, die Sie benötigen, um in weniger als 2 Jahren in Rollen als Datenwissenschaftler, Ingenieur und Analyst einzusteigen. Sie lernen, einen Prozess zu liefern, der Rohdaten transformiert und in einen Entscheidungsfindungskontext einordnet, sowie Technologie zu nutzen, um informierte Strategien und intelligente Systeme zu schaffen.
Lernen Sie in einem karriereorientierten Curriculum
Das Programm wird von Dozenten mit umfangreicher Branchenerfahrung und -verbindungen unterrichtet. Sie nutzen beides, um ein bewährtes, karriereorientiertes Curriculum zu lehren, damit Sie auf die sich entwickelnden Bedürfnisse der Arbeitgeber vorbereitet sind.
Erwerben Sie Ihren Abschluss in einem hochrangigen Programm
Die 20 besten Schulen für Big Data Analytics — TechRepublic, März 2016
Top 50 der besten, wertvollsten Big Data-Studiengänge — Value Colleges, 2018
Top 30 der innovativsten Schulen — U.S. News & World Report, 2019
Programmhöhepunkte
Die Volgenau School of Engineering der George Mason University arbeitet seit mehr als 25 Jahren mit Big Data und Cybersicherheit. Das Online-Format des Programms ermöglicht es den besten analytischen Fachleuten, diese Wissenschaft gemeinsam zu erlernen und voranzutreiben.
Weitere Höhepunkte sind:
- Abschluss in weniger als 2 Jahren
- 10 karriereorientierte Kurse
- Sofortige Anwendung des Gelernten
- Lernen von überall auf der Welt
- Beherrschung modernster Technologien
Datenwissenschaftler vs. Datenanalysten
Der Online-Master in Data Analytics Engineering entwickelt Datenwissenschaftler und -analysten. Obwohl die beiden Titel oft gemeinsame oder sich überschneidende Verantwortlichkeiten haben und manchmal synonym verwendet werden, sind sie in den strengsten Definitionen unterschiedlich.
- Datenwissenschaftler entwerfen die Systeme zur Verarbeitung von Daten. Sie haben einen starken Hintergrund in Informatik und Erfahrung im Aufbau von Systemen.
- Datenanalysten sind in der Regel Fachexperten. Sie haben Einfluss auf die Systeme, die entworfen werden, aber ihre Aufgabe ist es, die Systeme zu durchsuchen und sie zu nutzen, um eine umsetzbare Strategie zu entwickeln.