MS in Analytics
Georgetown University - Graduate School of Arts & Sciences
Informazione chiave
Posizione del campus
Washington, Stati Uniti d'America
Le lingue
Inglese
Formato di studio
Nel campus
Durata
16 - 36 mesi
Ritmo
Tempo pieno, Mezza giornata
Tasse universitarie
USD 2.139 / per credit *
Scadenza della domanda
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La prima data di inizio
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* costo per credito per l'anno accademico 2019-2020.
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introduzione
Dall'autunno del 2015, la Graduate School of Arts and Sciences ha offerto il Master of Science in Analytics con una concentrazione in Data Science. Le istruzioni sono fornite dal Dipartimento di Informatica e dal Dipartimento di Matematica e Statistica e dal Programma di analisi. Il curriculum fornisce agli studenti una formazione rigorosa in metodi computazionali, matematici e statistici per prepararli a carriere nella scienza dei dati e nell'analisi.
Gli studenti della MS in Analytics , la concentrazione nel programma di Data Science svilupperanno una solida conoscenza dei fondamenti dell'analisi dei dati e quindi aggiungeranno abilità nella visualizzazione, nel calcolo dei big data e nell'apprendimento automatico. Importanti competenze trasversali come la comunicazione, il lavoro di squadra e le tecniche di risoluzione dei problemi faranno parte della formazione durante tutto il corso. Le persone che completano il programma saranno in grado di perseguire carriere, specialmente nell'area di Washington, DC, in campi diversi come la sicurezza nazionale, il marketing dei consumatori, la finanza e il governo. Il programma di laurea in scienze dei dati può anche servire da preparazione per gli studenti che desiderano entrare in un dottorato di ricerca. programma in matematica applicata, statistica o informatica, o economia. Inoltre, la nostra collaborazione didattica con Lawrence Livermore National Laboratory migliora ulteriormente il programma.
Chi dovrebbe candidarsi?
Questo programma è appropriato per gli studenti che hanno recentemente completato la laurea con significativa enfasi matematica o statistica, nonché per i professionisti di mezza carriera che cercano avanzamento professionale o un cambiamento nel percorso di carriera. Il tempo previsto per il completamento della laurea come studente a tempo pieno è di due anni. Utilizzando il credito di trasferimento e / o frequentando corsi estivi, gli studenti possono essere in grado di completare il programma in tre semestri (16 mesi). Gli studenti a tempo parziale possono impiegare più tempo (fino a tre anni). Le lezioni saranno offerte nel tardo pomeriggio o la sera, consentendo agli studenti part-time di partecipare pienamente.
Requisiti di laurea
Gli studenti della MS in Analytics, concentrazione nel programma di scienze dei dati devono completare con successo 30 crediti e mantenere un GPA cumulativo non inferiore a 3,00, oltre a soddisfare tutti i requisiti del curriculum.
Gli studenti possono iscriversi a tempo pieno o part-time, ma l'iscrizione a tempo pieno è fortemente incoraggiata. C'è una finestra di tre anni per completare il programma. È possibile per uno studente laurearsi in appena 12 mesi di calendario prendendo 12 crediti per semestre (sovraccarico). La maggior parte degli studenti prende 9 crediti per semestre e si laurea in 16 mesi a due anni.
Concentrazione nei corsi di scienze dei dati
Ci sono sei corsi di base richiesti, progettati per fornire agli studenti una solida base nella scienza dei dati. Cinque ulteriori corsi opzionali consentono agli studenti di apprendere competenze su misura, aiutandoli ad applicare l'analisi dei dati ai campi di interesse. I corsi possono essere seguiti in qualsiasi ordine consentito dai prerequisiti.
Corsi di base - 15 crediti
Il nostro nucleo di sei corsi è progettato per offrire agli studenti una panoramica del vasto panorama dei dati.
- Argomenti avanzati di programmazione - ONLINE (nessun credito)
- Introduzione all'analisi dei dati (ANLY-501)
- Fondamenti di dati di massa (ANLY-502)
- Visualizzazione scientifica e analitica (ANLY-503)
- Modellistica probabilistica e calcolo statistico (ANLY-511)
- Apprendimento statistico per Analytics (ANLY-512)
Elettivi - 15 crediti
- Presentazione efficace per la tecnologia
- Strutture e algoritmi per Analytics (ANLY-550)
- Ottimizzazione (ANLY-561)
- Stage ANLY (ANLY-905)
I seguenti corsi sono stati pre-approvati dal programma e soddisferanno i requisiti opzionali. Corsi aggiuntivi possono essere approvati su richiesta ea discrezione del programma.
Si prega di essere consapevoli del fatto che i corsi offerti da altri programmi (prefissi BIST, CCTP, COSC e MATH) hanno probabilmente la priorità dei posti per i propri studenti e restrizioni sui prerequisiti. Dovresti parlare direttamente con l'istruttore del corso per vedere se i posti sono disponibili e se soddisfi i prerequisiti prima dell'iscrizione al semestre.
- Bioinformatica per dati Omics (BIST-532)
- Introduzione all'analisi dei social network (CCTP-696)
- Elaborazione immagine (COSC-455)
- Privacy dei dati (COSC-531)
- Apprendimento statistico automatico (COSC-578)
- Ricerca Web e creazione di senso (COSC-589)
- Matematica del clima (MATH-412)
- Matematica dei social network (MATH-442)
- Simulazione stocastica (MATH-611)
- Statistiche bayesiane (MATH-640)
- Analisi dei dati categorici (MATH-657)
Corsi del consorzio
Gli studenti laureati della Georgetown University possono iscriversi ai corsi presso altre università nell'area di Washington, DC attraverso il Consorzio delle Università dell'area metropolitana di Washington.
Gli studenti laureati della Georgetown University possono iscriversi ai corsi presso altre università nell'area di Washington, DC attraverso il Consorzio delle Università dell'area metropolitana di Washington. È necessario ottenere l'autorizzazione dal programma Analytics, dal decano laureato di Georgetown e dall'istituzione visitata. Regole dettagliate sono disponibili sulla pagina web del Registrar dell'Università.
Il totale di tutti i corsi di trasferimento e consorzio non può superare il 25% del curriculum che viene conteggiato per la laurea. Inoltre, i corsi di trasferimento e consorzio non contano ai fini della media dei voti di Georgetown (GPA).
Se hai preso una lezione direttamente in un'altra istituzione di area (non attraverso il Consorzio), puoi chiedere il trasferimento di credito, soggetto al limite del 25% sul credito di trasferimento.
Ammissione
Materiale di ammissione
I potenziali studenti devono presentare o organizzare i seguenti elementi:
- Applicazione in linea.
- Quota di iscrizione non rimborsabile.
- Riprendi o CV.
- Dichiarazione di scopo.
- Modulo di dati supplementari: questo modulo è uno dei numerosi strumenti di valutazione principali ed è RICHIESTO .
- Trascrizioni ufficiali da tutti i precedenti istituti di istruzione superiore (i candidati internazionali che hanno frequentato istituti al di fuori degli Stati Uniti devono utilizzare un servizio di valutazione delle trascrizioni).
I candidati internazionali che hanno frequentato istituti al di fuori degli Stati Uniti devono presentare le loro trascrizioni sotto forma di valutazioni ICAP del World Education Services (WES). (Queste valutazioni non sono un requisito per tutti i programmi nella scuola di specializzazione, ma sono richieste per il Programma di analisi. Non verranno fatte eccezioni.)
WES consegna le trascrizioni e le loro valutazioni elettronicamente. Le valutazioni di WES possono prendere il posto delle trascrizioni ufficiali se arrivano alla Graduate School direttamente da WES e includono una copia delle trascrizioni ufficiali che avevi valutato da WES. I richiedenti possono utilizzare altri servizi di valutazione delle credenziali membri dell'Associazione nazionale dei servizi di valutazione delle credenziali (NACES) ma devono comunque inviare trascrizioni ufficiali dall'istituzione a Georgetown se la valutazione non include una copia ufficiale delle trascrizioni che hai valutato.
- Raccomandazioni ufficiali (3).
- Punteggi GRE
Il codice istituto della Georgetown University per la segnalazione dei punteggi GRE è 5244.
- Punteggio TOEFL / IELTS, se applicabile.
I candidati che non hanno frequentato un istituto di istruzione superiore in cui la lingua di insegnamento principale è l'inglese e che non sono madrelingua sono tenuti a dimostrare conoscenza della lingua inglese. I non madrelingua devono ottenere almeno un punteggio minimo sul TOEFL o IELTS.
- TOEFL: un punteggio minimo di 6oo (test su supporto cartaceo) o 250 (test basati su computer) o 100 (test iBT) sul test di inglese come lingua straniera (TOEFL).
- IELTS: un punteggio minimo di 7,5 dall'International English Language Testing System (IELTS).
I punteggi dei test devono essere ricevuti entro la data di scadenza della domanda. I candidati devono consentire dalle sei alle otto settimane dalla data del test per la segnalazione dei punteggi. Se sei un madrelingua inglese e hai conseguito una laurea o un diploma avanzato da un istituto di istruzione superiore accreditato in cui l'inglese è la lingua di insegnamento principale, non è necessario presentare punteggi TOEFL o IELTS.
Requisiti per l'ammissione
- coursework
Come candidato, dovresti aver completato i seguenti corsi a livello universitario:
- Richiesto: calcolo multivariabile (3 crediti)
- Richiesto: algebra lineare (3 crediti)
- Richiesto: statistiche basate sul calcolo (3 crediti)
- Richiesto: programmazione per computer (3 crediti, lingua principale)
- Preferito: Strutture dati (3 crediti)
- Preferred: Algorithm Analysis and Design (3 crediti)
Il programma utilizza ampiamente R e Python e si prevede che i candidati siano competenti con queste lingue prima dell'iscrizione. È possibile dimostrare le tue conoscenze di programmazione attraverso corsi completati, certificati ottenuti o altre prove di formazione sistematica insieme ad esperienze di lavoro adeguate. Queste prove devono essere fornite nel modulo di dati supplementari, che viene inviato con la domanda.
- GPA
È richiesto un GPA di laurea minimo di 3.0 (su una scala 4.0). Combinazioni alternative di corsi e / o esperienza possono essere utilizzate per supportare un'applicazione e saranno prese in considerazione caso per caso.
Ammissioni
English Language Requirements
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Sulla scuola
Domande
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