Магістр наук з даних та аналітики
Buckhead, США
Магістр наук (MSc)
ТРИВАЛІСТЬ
24 місяці
МОВИ
Англійська
ТЕМП
Денне навчання, Заочне навчання
КІНЕЦЬ ТЕРМІНУ НАДАННЯ ЗАЯВ
18 Mar 2026
НАЙРАНІША ДАТА ПОЧАТКУ
Aug 2026
ПЛАТА ЗА НАВЧАННЯ
USD 48 150 *
ФОРМАТ НАВЧАННЯ
На кампусі
* Нерезиденти Грузії | Жителі Грузії: $39 000 | Застава за місце, що не повертається: 250 доларів США
Незалежно від того, чи ви фахівець з математики, чи маєте ступінь гуманітарних наук, ця програма підготує вас до роботи в галузі науки про дані.
Після розгляду вашої заявки приймальна комісія зарахує вас до Pathway , яка має сенс залежно від вашого досвіду. Обидва напрямки — науковець із даних і науковець із громадянських даних — призначені для STEM, а також комплексні, суворі та швидкі. Завдяки обом курсам навчання ви навчитеся працювати з машинним навчанням, глибоким навчанням, Python і великими даними, а також матимете можливість відвідувати навчальні табори, присвячені таким темам, як SAS, Amazon Web Services і Microsoft Azure.
Кожен трек готує вас до навичок, необхідних для досягнення успіху.
Data Scientist Track - Навчіться застосовувати статистику та створювати алгоритми за допомогою машинного та глибокого навчання за лаштунками.
- Попередня обробка даних, включаючи підготовку та обробку
- Вибір і тестування моделі
- Візуалізація, оцінка та інтерпретація даних
- Ідея інноваційного рішення для керівників бізнесу
Citizen Data Scientist Track - навчіться розуміти дані, використовувати інструменти візуалізації та повідомляти ідеї тим, хто приймає рішення.
- Здатність подолати розрив між ІТ-фахівцями та зацікавленими сторонами бізнесу
- Експертиза в різних інструментах науки про дані та термінології для автоматизації підготовки даних
- Візуалізація, оцінка та інтерпретація даних
- Впевненість у використанні «розповіді даних» для отримання інноваційних рішень
Як багато часу це займе?
- Очна форма: 12 місяців (3 семестри). Пропонує швидкий шлях до робочої сили. Заняття до чотирьох днів на тиждень: понеділок-четвер, заняття о 14:00 та 18:00.
- Заочний формат: 24 місяці (6 семестрів). Дозволяє працюючим професіоналам просувати свою поточну кар’єру. Заняття до двох вечорів на тиждень: понеділок-четвер, 18:00
Стипендії Робінсона
Робінсон пропонує кілька стипендій через офіс декана, а також окремі академічні відділи.
Пошук у базі даних штату Джорджія
Штат Джорджія пропонує надійну базу даних з можливістю пошуку, яка містить стипендії, які пропонують університет, а також зовнішні веб-сайти.
Аспірантура з аспірантури
Для компенсації витрат на програму доступні аспіранти.
Кредити
- Федеральні прямі позики та онлайн-заявка FAFSA на федеральну студентську допомогу
- Приватні позики на освіту
Програма MS in Data Science and Analytics складається з трьох семестрів у поетапному когортному форматі. Однак працюючі професіонали можуть закінчити програму на неповний робочий день, продовжити тривалість програми та пройти курси влітку. Студенти денної форми навчання також мають можливість завершити програму за 12 місяців, взявши факультативи влітку.
Окрім восьми обов’язкових і трьох курсів за вибором, студенти братимуть участь у навчальних таборах, які охоплюють такі теми, як лінійна алгебра, R-програмування, візуалізація даних, Tableau, розширений R, програмування великих даних і SAS.
Студенти також пройдуть Insight Sprints протягом усієї програми.
- Галузеві партнери надають реальні проблеми з даними для розуміння та рішень.
- Команди студентів працюють із викладачами з усього університету, а також корпоративними учасниками.
- Студенти отримують відгуки під час щотижневих зустрічей протягом 6-10 тижнів.
- Студенти беруть участь у практичному застосуванні машинного навчання та прогнозної аналітики.
Data Scientist: Повний робочий день
Потрібні академічні знання Calculus I, II та III (багатомірного), лінійної алгебри та основ програмування. Ці курси необхідно пройти в акредитованому коледжі чи університеті. Coursera, Code Academy або інші неакредитовані онлайн-курси не відповідають вимогам.
Осінь 1
- MSA 8010 – програмування даних для аналітики
- MSA 8040 – Керування даними для аналітики
- MSA 8030 – Передача даних
- MSA 8190 – Статистичні основи аналітики
Весна
- MSA 8050 – аналіз масштабованих даних
- MSA 8150 – Машинне навчання для аналітики
- MSA 8200 – прогнозна аналітика
- MSA 8600 – глибоке навчання та генеративний штучний інтелект
Літо
- Стажування (необов'язково)
Осінь 2
- Вибірковий 1
- Вибіркові 2
- Вибірковий 3
Data Scientist: неповний робочий день
Потрібні академічні знання Calculus I, II та III (багатомірного), лінійної алгебри та основ програмування. Ці курси необхідно пройти в акредитованому коледжі чи університеті. Coursera, Code Academy або інші неакредитовані онлайн-курси не відповідають вимогам.
Осінь 1
- MSA 8010 – програмування даних для аналітики
- MSA 8040 – Керування даними для аналітики
Весна 1
- MSA 8050 – аналіз масштабованих даних
- Вибірковий
Літо
- Стажування (необов'язково)
- Вибірковий
Осінь 2
- MSA 8190 – Статистичні основи аналітики
- MSA 8030 – Передача даних
- Вибірковий
Весна 2
- MSA 8150 – Машинне навчання для аналітики
- MSA 8200 – прогнозна аналітика
- MSA 8600 – глибоке навчання та генеративний штучний інтелект
Citizen Data Scientist: повна зайнятість
Осінь 1
- IFI 8110 – бізнес-статистика для аналітики
- MSA 8040 – Керування даними для аналітики
- IFI 8410 – Вступ до програмування та прогнозної аналітики для бізнесу
- MSA 8030 – Передача даних
Весна
- IFI 8450 – аналіз масштабованих даних
- IFI 8420 – Машинне та глибоке навчання для бізнесу
- MSA 8200 – прогнозна аналітика
- MSA 8600 – глибоке навчання та генеративний штучний інтелект
Літо
- Стажування (необов'язково)
Осінь 2
- Вибірковий 1
- Вибіркові 2
- Вибірковий 3
Citizen Data Scientist: неповний робочий день
Осінь 1
- IFI 8410 – Вступ до програмування та прогнозної аналітики для бізнесу
- MSA 8040 – Керування даними для аналітики
Весна 1
- IFI 8450 – аналіз масштабованих даних
- Вибірковий
Літо
- Стажування (необов'язково)
- Вибірковий
Осінь 2
- IFI 8110 – бізнес-статистика для аналітики
- MSA 8030 – Передача даних
- Вибірковий
Весна 2
- IFI 8420 – Машинне та глибоке навчання для бізнесу
- MSA 8200 – Predictive Analytics (3 години) | Переглянути зразок конспекту
- MSA 8600 – глибоке навчання та генеративний штучний інтелект (1,5 години) | Переглянути зразок конспекту
Концентрація юридичної аналітики
У рамках концентрації з юридичної аналітики ви можете продовжити курс спеціаліста з даних або громадянина. Замість Predictive Analytics (MSA 8200) ви візьмете Legal Analytics (MSA 8350). Для факультативів ви проходите аналіз тексту (MSA 8770), а також два курси в коледжі права штату Джорджія.
Місія програми MS in Data Science and Analytics полягає в тому, щоб навчити студентів, як отримувати, організовувати та моделювати набори даних, щоб формулювати питання, які керують прийняттям рішень у корпоративних і некорпоративних умовах.
Кар’єрний шлях спеціаліста з даних
- Data Scientist –> Старший спеціаліст з обробки даних –> Data Science Manager
- Аналітик даних –> Керівник аналітичних інновацій –> Виконавчий
- Бізнес-аналітик –> Співробітник з аналізу даних –> Старший консультант
Кар’єрний шлях спеціаліста з даних громадян
- Analyst Business Intelligence –> Data Science Manager –> Executive
- Менеджер з аналізу електронної комерції –> Директор зі стратегічної аналітики –> Виконавчий
- Бізнес-аналітик –> Менеджер з продажу –> Керівник
Підтвердьте своє володіння англійською мовою за допомогою PTE. Швидший, справедливіший та простіший тест з англійської мови, який визнають тисячі університетів по всьому світу. PTE, складайте його без турбот!
Продемонструйте свою відданість і готовність досягти успіху в бізнес-школі, склавши іспит GMAT – найпоширеніший іспит для вступу, який оцінює ваші навички критичного мислення та аргументації.
Завантажте міні-тест GMAT,