MS in Data Science

Il programma di un anno di Master of Science in Data Science (MSDS) dell'USF offre un curriculum rigoroso incentrato su tecniche matematiche e computazionali nel campo emergente della scienza dei dati. Il curriculum enfatizza l'attenta formulazione dei problemi aziendali, selezionando tecniche analitiche efficaci per affrontare tali problemi e comunicando soluzioni in modo chiaro e creativo.

Oltre il 90% di tutti i laureati dall'inizio del programma nel 2012 ha ricevuto un'offerta di lavoro entro tre mesi dalla laurea presso aziende tra cui Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest e Visa.

Un curriculum tecnicamente impegnativo

L'impegnativo curriculum del programma prevede corsi di sette settimane progettati specificamente per i nostri studenti, non offerti in altri programmi o dipartimenti. Gli studenti padroneggiano materie di informatica, statistica e gestione come regressione, web scraping, gestione di database SQL e NoSQL, elaborazione del linguaggio naturale, comunicazioni aziendali, apprendimento automatico, analisi dei cluster, sviluppo di applicazioni e capacità di colloquio. Gli studenti utilizzano principalmente il linguaggio di programmazione Python nelle loro classi e imparano come utilizzare efficacemente la tecnologia di elaborazione distribuita come MapReduce, Hadoop e Spark e acquisiscono familiarità intima con la tecnologia cloud come Amazon Web Services. Gli studenti hanno accesso al cluster di elaborazione GPU del Data Institute.

Facoltà

La nostra facoltà rappresenta la natura multidisciplinare fondamentale dell'industria dei big data. Sono accademici tradizionali e scienziati dei dati che lavorano attivamente sul campo, utilizzando l'esperienza reale del settore per ispirare la loro istruzione. Le loro aree di competenza includono l'apprendimento profondo, l'elaborazione del linguaggio naturale, i database, la modellazione statistica, l'analisi di rete, gli algoritmi, l'apprendimento senza supervisione, l'apprendimento automatico, l'ottimizzazione, l'analisi della salute e l'elaborazione del segnale.

Osservazione del Programma

Il Master of Science in Data Science (MSDS) è un programma di un anno a tempo pieno ospitato nel campus della USF nel centro di San Francisco. Il programma di 35 unità inizia all'inizio di luglio di ogni anno e presenta un curriculum moderno incentrato sull'open source per gli studenti che cercano le competenze tecniche necessarie per diventare data scientist e analisti e le capacità aziendali per applicare queste conoscenze in modo efficace e strategico.

I corsi includono

• Sviluppo di applicazioni
• Apprendimento automatico
• Modellazione statistica
• Elaborazione del linguaggio naturale
• Strategia d'affari
• Progettazione di esperimenti
• Calcolo distribuito
• Apprendimento approfondito
• Visualizzazione dati
• Comunicazione d'affari

Boot Camp di scienza dei dati

Il programma inizia con il nostro Boot Camp, un'intensa revisione delle conoscenze e delle competenze di base necessarie per il successo nel programma MSDS. Gli studenti completano corsi di revisione accelerata in probabilità, statistica e calcolo per l'analisi e devono anche superare un esame di competenza di algebra lineare per andare avanti nel programma. Inoltre, tutti gli studenti seguono un corso di analisi e visualizzazione dei dati esplorativi per un totale di tre corsi e un esame di algebra lineare nel semestre estivo introduttivo.

Stage di nove mesi (Pratica)

I progetti di tirocinio consentono agli studenti di lavorare per 15 ore settimanali per nove mesi affrontando problemi di scienza dei dati presso organizzazioni nella Bay Area di San Francisco e oltre. A tutti gli studenti è garantito il tirocinio.

Partnership per i servizi Web Amazon

Il Master of Science in Data Science è orgoglioso che i nostri studenti sviluppino software ed eseguano analisi su Amazon Web Services. Attraverso una nuova partnership con AWS Educate e USF's Data Institute, ogni studente riceve un supporto significativo sotto forma di crediti per acquisire familiarità ed esperienza cruciali nella propria suite di tecnologie, tra cui RedShift ed EC2.

Orario delle lezioni

Le lezioni si tengono dal lunedì al venerdì durante il giorno, con quattro classi che si svolgono contemporaneamente ogni modulo (mezzo semestre). Due giorni alla settimana sono dedicati al lavoro di tirocinio, che inizia a metà ottobre. Gli studenti prendono le lezioni insieme come una coorte e la maggior parte delle classi è divisa in due sezioni per mantenere piccole le dimensioni delle classi.

La missione del nostro programma è quella di produrre laureati in possesso di una comprensione teorica e pratica di molte tecniche di modellazione statistica e apprendimento automatico classiche e moderne; che usano i linguaggi di programmazione contemporanei per raschiare, pulire, organizzare, interrogare, riassumere, visualizzare e modellare grandi volumi e varietà di dati; e che utilizzano le proprie conoscenze e abilità per risolvere con successo problemi aziendali basati sui dati del mondo reale e per comunicare tali soluzioni in modo efficace.

Risultati di apprendimento del programma

Gli studenti:

• Possedere una comprensione teorica dei modelli statistici classici (ad es. modelli lineari generalizzati, modelli di serie temporali lineari, ecc.), nonché la capacità di applicare tali modelli in modo efficace
• Possedere una comprensione teorica delle tecniche di apprendimento automatico (ad es. foreste casuali, reti neutre, Bayes ingenuo, k-mean, ecc.), nonché la capacità di applicare tali tecniche in modo efficace
• Usa in modo efficace linguaggi di programmazione moderni (ad es. R, Python, SQL, ecc.) e tecnologie (AWS, Hive, Spark, Hadoop, ecc.) per raschiare, pulire, organizzare, interrogare, riassumere, visualizzare e modellare grandi volumi e varietà di dati
• Prepararsi per carriere come data scientist risolvendo problemi aziendali del mondo reale, basati sui dati, con altri data scientist e comprendere le questioni sociali, etiche, legali e politiche che sempre più sfidano e confrontano i data scientist
• Sviluppa capacità di comunicazione professionale (ad es. presentazioni, interviste, etichetta e-mail, ecc.) e inizia a integrarti con la comunità scientifica dei dati della Bay Area

Gli studenti che si diplomano al programma MSDS sono integrati nella più grande concentrazione mondiale di aziende tecnologiche. Dotati delle tecniche e delle competenze necessarie per il processo decisionale basato sui dati, i nostri laureati sono preparati per carriere in un'ampia varietà di campi con una domanda in rapida crescita di data scientist, ingegneri e analisti competenti e istruiti. I nostri studenti beneficiano inoltre di un solido programma interno di servizi di carriera, su misura per le esigenze degli studenti che si preparano per ruoli di scienza dei dati.

Offerte di lavoro

Oltre il 90% di tutti i laureati dal 2012 ha ricevuto un'offerta di lavoro a tempo pieno entro tre mesi dalla laurea.

I cinque migliori datori di lavoro degli ex studenti MSDS

• Amazon
• Facebook
• Mela
• Laboratori Walmart
• Google

Titoli di lavoro più comuni degli ex studenti MSDS

• Scienziato dei dati
• Data scientist senior
• Data Engineer
• Ingegnere del software
• Ingegnere di apprendimento automatico

Aumenti di stipendio rispetto all'occupazione precedente

Guadagni medi post-MSDS di $ 50.000.

stipendi

Classe del 2020:

• $ 120.000 - Stipendio base medio
• $ 160.000 - Stipendio base massimo
• $ 112.500 - Stipendio base medio, studenti internazionali
• $ 120.000 - Stipendio base medio, donne
• $ 110.000 - Stipendio base medio, nessuna esperienza lavorativa precedente
• $ 122.825 - Stipendio base medio, oltre 2 anni di esperienza lavorativa
• $ 14.000 - Bonus medio (ingaggio, trasferimento, merito)