Master of Science in Data Analytics
The George Washington University - School of Engineering & Applied Science
Informazione chiave
Posizione del campus
Washington, Stati Uniti d'America
Le lingue
Inglese
Formato di studio
Nel campus
Durata
3 - 4 semestri
Ritmo
Tempo pieno, Mezza giornata
Tasse universitarie
USD 2.075 / per credit *
Scadenza della domanda
Richiedi informazioni
La prima data di inizio
Aug 2024
* per credito
Borse di studio
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introduzione
Amministrato congiuntamente attraverso il Dipartimento di Informatica e il Dipartimento di Ingegneria Gestionale e Ingegneria dei Sistemi, il Master of Science in Data Analytics mira ad affrontare la crescente domanda di professionisti qualificati in big data e analisi dei dati in organizzazioni governative, industriali e di ricerca.
Attraverso corsi tenuti dai migliori docenti della School of Engineering & Applied Science e della School of Business , questo programma è condotto in piccole coorti e copre argomenti di informatica, analisi aziendale e ingegneria dei sistemi concentrandosi sulle basi dell'analisi da un tecnico prospettiva ingegneristica.
Gli studenti scelgono tra due percorsi: informatica o ingegneria gestionale e ingegneria dei sistemi.
Risultati del programma
Gli studenti del programma dovrebbero aspettarsi di:
- Applicare tecniche di analisi dei dati e di analisi nel processo decisionale di una vasta gamma di organizzazioni.
- Dimostrare la capacità di memorizzare, pulire e trasformare i dati.
- Dimostrare miglioramenti nel processo decisionale utilizzando e applicando tecniche di analisi per interpretare i risultati.
- Progettare e implementare l'infrastruttura di calcolo e le tecniche algoritmiche per l'analisi dei big data.
- Esplora le basi ingegneristiche che spingono i campi della scienza dei dati e dell'analisi.
- Acquisisci esperienza pratica con strumenti analitici per i big data.
- Perseguire o migliorare le carriere come analisti di dati o scienziati di dati.
Requisiti del programma
- Ore di credito: 33
- Durata: due anni (a tempo pieno), tre anni (a tempo parziale)
- Solo periodo di inizio autunno - nessun periodo di inizio primavera disponibile
Requisiti di ammissione
- Minimo 3.0 GPA (fuori scala 4.0) conseguito nelle ultime 60 ore di corso di laurea triennale.
- Corsi precedenti in calcolo (differenziale o integrale), programmazione, probabilità e statistica.
- Per gli studenti internazionali: punteggio TOEFL di 100 o superiore / punteggio IELTS di 7.0 senza punteggio di banda individuale inferiore a 6.0
Invio corretto del modulo di domanda online, punteggi degli esami e altri documenti come indicato nei requisiti di ammissione .
NOTA: l'esame GRE è facoltativo per questo programma. I candidati la cui laurea specialistica è stata completata oltre 5 anni fa e / o non hanno esperienza lavorativa diretta in questo campo sono incoraggiati a presentare punteggi GRE per integrare la loro domanda.
- Invio corretto del modulo di domanda online, punteggi degli esami e altri documenti come indicato nei requisiti di ammissione .
Tutti i candidati - per la prima volta o trasferimenti - a un programma di Master of Science (MS) o Master of Engineering (M.Eng.) Presso la School of Engineering & Applied Science devono soddisfare i requisiti di ammissione per essere presi in considerazione per uno qualsiasi dei programmi a mari.
Lista di controllo dell'applicazione
I candidati devono fornire i seguenti materiali da prendere in considerazione per qualsiasi corso di laurea presso SEAS:
- Modulo di domanda online completo
- trascrizioni
- Punteggi degli esami GRE (facoltativo per l'assunzione dell'autunno 2021)
- Candidati internazionali: punteggi TOEFL, IELTS o PTE Academic
- Lettere di raccomandazione
- Dichiarazione di scopo
- Riprendi / CV
- Tassa d'iscrizione
Requisiti per gli esami di lingua inglese
- Tutti i richiedenti internazionali in cerca di visto devono presentare i punteggi TOEFL, IELTS o PTE Academic a SEAS per essere considerati per l'ammissione.
- Fornisci solo i punteggi dei test più recenti. I punteggi non possono avere più di due anni.
Requisiti del punteggio minimo
IELTS
- 6.0 complessivo senza punteggio individuale inferiore a 5.0.
- I candidati ai corsi di laurea in ingegneria gestionale, ingegneria dei sistemi o analisi dei dati devono avere un punteggio minimo di 7.0 senza punteggio individuale inferiore a 6.0.
- I candidati che desiderano essere considerati per le opportunità di finanziamento devono avere un punteggio di banda complessivo di 7,0 senza punteggio individuale inferiore a 6,0.
TOEFL
- 80 sull'esame Internet (iBT) o 550 sull'esame cartaceo.
- I candidati ai corsi di laurea in ingegneria gestionale, ingegneria dei sistemi o analisi dei dati devono avere un punteggio minimo di 100 all'esame Internet.
- I candidati che desiderano essere considerati per le opportunità di finanziamento devono avere un 600 per l'esame cartaceo o 100 per l'esame basato su Internet.
PTE Academic
- 53. I candidati che desiderano essere considerati per le opportunità di finanziamento devono avere un punteggio minimo di 68.
eccezioni
Eccezioni sono concesse ai richiedenti che:
- Essere in possesso di un diploma di laurea, master o dottorato conseguito in un'istituzione in cui l'inglese è la lingua di insegnamento E la lingua ufficiale del paese in cui si trova l'università.
- Possedere una laurea, un master o un dottorato presso un istituto situato in un paese che si qualifica per l' esenzione dall'esame di lingua inglese .
Galleria
Ammissioni
Borse di studio e finanziamenti
Esito del programma
Risultati del programma
Gli studenti del programma dovrebbero aspettarsi di:
- Applicare tecniche di analisi dei dati e di analisi nel processo decisionale di una vasta gamma di organizzazioni.
- Dimostrare la capacità di memorizzare, pulire e trasformare i dati.
- Dimostrare miglioramenti nel processo decisionale utilizzando e applicando tecniche di analisi per interpretare i risultati.
- Progettare e implementare l'infrastruttura di calcolo e le tecniche algoritmiche per l'analisi dei big data.
- Esplora le basi ingegneristiche che spingono i campi della scienza dei dati e dell'analisi.
- Acquisisci esperienza pratica con strumenti analitici per i big data.
- Perseguire o migliorare le carriere come analisti di dati o scienziati di dati.
Sulla scuola
Domande
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