Master of Science u oblasti podataka priprema studente za pozicije u brzo rastućim novim oblastima analize podataka, velikih podataka i nauke o podacima. Program kombinuje osnovno proučavanje matematičkih osnova sa praktičnom obukom u ključnim programskim i analitičkim alatima za podatke.
Naučnik za podatke je proglašen za najbolji posao u Americi poslednje tri godine od strane glassdoor.com, sa visokim ocenama za plate i zadovoljstvo poslom. Oblasti primene nauke o podacima su osnovne tehnologije nekoliko najvećih korporacija na svetu, kao i najuzbudljivijih startapa današnjice.
Bureau of Labor Statistics (BLS) procenjuje da su oni u ulozi "Naučnika za računarske i informacione istraživanja" sa master diplomom, zarađivali prosečnu platu od 114,520 dolara godišnje (2017). BLS predviđa da će se ova uloga razvijati mnogo brže od proseka u narednih deset godina (19%).
Izabrane oblasti primene
- Sistemi preporuka
- Poslovna inteligencija
- Marketing
- Finansije
- Zdravstvo
Praktična primena
Fokus na iskustveno obrazovanje Univerziteta u Nju Hevenu naglašava učenje zasnovano na projektima sa najsavremenijim alatima i podacima. Diplomci će biti dobro pripremljeni za rad u preduzeću, brzoj preduzetničkoj sredini ili za nastavak u istraživačkom domenu.
4832970 / Pixabay
Zahtevana pozadina
Program ne pretpostavlja snažnu matematičku pozadinu, iako će prethodni kursevi iz linearne algebre, verovatnoće i statistike biti korisni za određene metode i oblasti primene. Biće obezbeđen pregled potrebne matematičke pozadine. Veštine programiranja će biti snažno naglašene i razvijene. Prijavljeni koji nemaju osnovne zahteve mogu odlučiti da započnu ranije kako bi ispunili preduslove.
Kurikulum
30 postdiplomskih kredita je potrebno za završetak.
- Dva kursa (6 kredita) iz matematičkih i statističkih osnova za nauku o podacima
- Četiri kursa (12 kredita) iz mašinskog učenja i veštačke inteligencije, uključujući obavezne i opcione kurseve o statističkom učenju i metodama dubokog učenja.
- Jedan kurs (3 kredita) iz preduzetništva i liderstva.
- Jedan kurs (3 kredita) iz metoda skalabilnog i paralelnog računanja
- Jedan kurs (3 kredita) iz specijalnih tema u primeni nauke o podacima, uključujući moguće opcije u zdravstvenim naukama, poslovanju, finansijama i drugim oblastima.
- Kapstone projekat ili praksa (3 kredita)
Zahtevani kursevi
- DSCI 6001 Matematika za naučnike o podacima
- DSCI 6002 Istraživanje podataka
- DSCI 6003 Mašinsko učenje i analiza podataka I
- DSCI 6004 Nestrukturirani podaci / Obrada prirodnog jezika
- DSCI 6005 Mašinsko učenje i analiza podataka II
- DSCI 6006 Liderstvo i preduzetništvo
- DSCI 6007 Distribuirano i skalabilno inženjerstvo podataka
- DSCI 6008 Specijalne teme
- DSCI 6010 Veštačka inteligencija
- DSCI 6051 Praksa u nauci o podacima ili Kapstone projekat
Dužina kursa
- Očekuje se da će student na puno radno vreme pohađati tri kursa po semestru i završiti u roku od 1.5 do 2 godine.
- Student na delimično radno vreme može završiti kurs u roku od 3 do 4 godine, sa mnogim kursevima koji se nude u večernjim satima.
Stipendije
Nudimo dva tipa stipendija/asistencija našim međunarodnim master studentima.
Stipendija dekana pruža do 50% pomoći za školarinu tokom njihovog upisa.
Asistencija prorektora nudi 75% pomoći za školarinu i priliku da rade za akademsku jedinicu do 20 sati nedeljno tokom njihovog upisa.