The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
MS in Data Science
- Washington, США
- Online USA
Магістр наук (MSc)
ТРИВАЛІСТЬ
3 семестри
МОВИ
Англійська
ТЕМП
Денне навчання, Заочне навчання
КІНЕЦЬ ТЕРМІНУ НАДАННЯ ЗАЯВ
НАЙРАНІША ДАТА ПОЧАТКУ
ПЛАТА ЗА НАВЧАННЯ
USD 1 885 / per credit
ФОРМАТ НАВЧАННЯ
На кампусі
Спираючись на статистику, інформатику та математику, магістр наук у галузі даних зосереджується на ефективному використанні широкого масиву інформації, отриманої з природничих та соціальних наук. Завдяки міждисциплінарному характеру навчальної програми та унікальному доступу до спільних зовнішніх агентств і організацій, програма пропонує багатий практичний досвід.
Студенти оснащені найновішими інструментами для аналізу та візуалізації даних і занурюються в складні теми, наприклад, як ідентифікувати закономірності у великих масивах даних. Курси також охоплюють машинне навчання та мови програмування Python, JavaScript і R.
Курси кафедри науки даних
- ДАТИ 6101 Вступ до наукових даних
- DATS 6102 Склад даних та Analytics
- DATS 6103 Введення в обмін даними
- DATS 6201 Числова лінійна алгебра та оптимізація
- ДАТИ 6202 Машинне навчання I
- ДАТИ 6203 Машинне навчання II
- DATS 6401 Візуалізація складних даних
- DATS 6402 Високопродуктивні обчислення та паралельні обчислення
- DATS 6450 Теми з наукових даних
Приклади курсів, які слід обирати за консультацією зі своїм радником
- MATH 6522 Введення в числовий аналіз
- STAT 6207 Методи статистичного обчислення
- STAT 6214 Прикладні лінійні моделі
- STAT 6242 графіка регресії / непараметрична регресія
- ECON 8375 Економетрія I
- ECON 8376 Економетрика II
- ECON 8377 Економетрика III
- 8378 Економічне прогнозування
- GEOG 6304 Географічні інформаційні системи I
- GEOG 6306 Географічні інформаційні системи II
- GEOG 6307 Цифрова обробка зображень
- PSC 8120 нелінійні моделі
- Аналіз мережі PSC 8132
- PSC 8185 Теми емпіричного та формального політичного аналізу
Проект Capstone
Як кульмінація магістерської програми, студенти вступають на курс із трьох кредитів та проводять свій останній семестр, застосовуючи навички та знання, отримані в процесі аналізу даних. Для вирішення проблеми студенти працюють у групах над практичним застосуванням принципів науки про дані. Командні проекти Capstone обираються за погодженням з викладачем курсу.
Мети навчання
Студенти, які закінчили ступінь магістра з наук про дані, мають підготовку для застосування методів науки про дані для вирішення реальних проблем, передачі результатів та ефективного представлення цих висновків за допомогою інструментів візуалізації даних.
Зокрема, студенти випускаються з:
- Досконале знання методів аналізу статистичних даних
- Досвід роботи з програмними інструментами інтелектуального аналізу даних
- Досвід роботи з передовими інструментами та технологіями для аналізу великих даних
- Практичні навички візуалізації та перетворення даних
- Навички спілкування та ефективної роботи в команді
Зони фокусування
І ступінь магістра, і програма сертифіката випускника поєднують курси з чотирьох областей:
- Методи: Основи управління даними та аналітики даних; глибокий досвід у мовах програмування, необхідних для науки про дані, включаючи Python, JavaScript і R
- Застосування: курси за вибором з науки про дані, що застосовуються до певної області знань, наприклад астрофізики, політичних наук і географії
- Навички: робота в команді, управління проектами та комунікативні навички
- Технологія: практичне знайомство з даними та програмним забезпеченням для візуалізації та мовами