Panoramica

Man mano che i dati si accumulano in ampi settori dell'industria e del mondo accademico, vediamo la necessità che gli scienziati di dati siano dotati di competenze per assistere nel processo decisionale basato sui dati. Ad esempio, le aziende utilizzano i dati per determinare la copertura assicurativa, prendere decisioni di marketing, offrire raccomandazioni ai clienti e fornire un'assistenza sanitaria più efficace. Un famoso esempio del mondo accademico è la determinazione del Bosone di Higgs da dati simulati con metodi di apprendimento automatico.

Offriamo un Master in Data Science che copre elementi essenziali di base e avanzati in inferenza statistica, apprendimento automatico, visualizzazione di dati, data mining e metodi di big data, che sono tutti fondamentali per un esperto di dati esperto. Per essere selezionati per il nostro programma, abbiamo bisogno di uno sfondo di base in calcoli, algebra lineare, probabilità, programmazione di computer, strutture dati e algoritmi. Il nostro programma è distribuito su 30 crediti e contiene progetti che coinvolgono grandi insiemi di dati, metodi di classificazione, selezione variabile e apprendimento profondo per nominarne alcuni.

Nel nostro curriculum, facciamo ampio uso del linguaggio di programmazione Python e delle sue librerie di scienze dei dati, ma anche strumenti come R per l'analisi statistica, Tableau per la visualizzazione dei dati e SQL per i database. Gli studenti lavorano su compiti che coprono sia la teoria che le applicazioni su dati reali con il supporto disponibile dal professore e dall'insegnante.

Il nostro ufficio di servizi per la carriera assiste gli studenti nella preparazione del curriculum e nel rivolgersi alle società che necessitano di scienziati dei dati. Mentre pubblicazioni commerciali come la Harvard Business Review hanno scritto sulle prospettive lucrative della scienza dei dati, una ricerca sul sito web della carriera in effetti per "data science" rivela un considerevole numero di opportunità nella regione del New Jersey e di New York.

Come descritto nel curriculum sotto riportato, il programma contiene due tracce: una traccia computazionale e una traccia statistiche.

Requisiti di laurea

Gli studenti del programma Master in Data Science (MSDS) devono completare con successo 30 crediti in base a una delle seguenti opzioni:

  • Corsi (30 crediti)
  • Corsi (27 crediti) MS Project (3 crediti)
  • Corsi (24 crediti) Tesi di laurea specialistica (6 crediti)

Indipendentemente dall'opzione scelta, sono necessari tutti i corsi di base nelle rispettive tracce.

Al massimo due corsi possono essere scelti al di fuori della rispettiva traccia con l'approvazione dei rispettivi Co-direttori del Programma. Gli studenti con percorsi computazionali sono ammessi al massimo tre elettivi che sono corsi di informatica non informatica. Gli studenti di statistiche tracciati sono ammessi al massimo tre elettivi che sono corsi non di matematica.

Se uno studente sceglie il progetto MS o l'opzione di tesi di laurea specialistica, il progetto o la tesi deve essere correlato alla scienza dei dati e richiede l'approvazione di uno dei co-direttori del programma.

Il programma MSDS ha tracce computazionali e statistiche che gli studenti devono scegliere al momento del ricovero. Queste tracce hanno diversi corsi di base ma condividono gli stessi requisiti di ammissione e elettivi.

Gli studenti possono scegliere un elettivo al di fuori della lista dopo l'approvazione del rispettivo consulente.

Programma insegnato in:
  • Inglese

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Questo corso è Obbligo di frequenza
Date di inizio
Settembre 2020
Duration
Prezzo
Scadenza
Per luogo
Per data
Date di inizio
Settembre 2020
Data di fine
Scadenza domanda

Settembre 2020

Location
Scadenza domanda
Data di fine