Master of Science in Data Science
Saint Peter's University
Informazione chiave
Posizione del campus
Jersey City, Stati Uniti d'America
Le lingue
Inglese
Formato di studio
Miscelato, Insegnamento a distanza, Nel campus
Durata
18 mesi
Ritmo
Tempo pieno, Mezza giornata
Tasse universitarie
USD 795 / per credit
Scadenza della domanda
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La prima data di inizio
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introduzione
Con la crescita esponenziale dei big data negli ultimi anni, la necessità di data scientist diventa sempre più pronunciata e urgente.
Il Data Science Institute della Saint Peter's University sta formando la prossima generazione di studenti di Data Science offrendo un programma STEM accademico all'avanguardia per soddisfare tali esigenze e formare la prossima generazione di data scientist. L'Istituto lavora a stretto contatto con i leader di pensiero del settore per portare sul mercato idee innovative.
Il programma Data Science integra metodi scientifici di statistica, informatica e gestione aziendale basata sui dati per estrarre conoscenza dai dati e guidare il processo decisionale. Il nostro curriculum offre agli studenti un rigoroso corso di studi in tecnologie, applicazioni e pratiche per i big data un Pathway per stage studenteschi e occupazione a tempo pieno. I laureati sono preparati per affrontare le sfide all'intersezione tra big data, analisi aziendale e altri campi emergenti.
Oltre al programma di Master, offriamo certificati personalizzati e corsi di formazione nel campo dell'analisi. I corsi preparatori di un semestre sono progettati per studenti laureati e su misura per studi internazionali.
A prima vista
- Titolo di studio conseguito : Master of Science in Data Science
- Sedi dei corsi : Jersey City Campus
- Durata del programma : 36 crediti: uno studente a tempo pieno che prende 24 crediti all'anno dovrebbe completare in 1,5 anni.
- Calendario: trimestre
- Formato del corso : Le classi si incontrano di persona dal lunedì al venerdì durante il giorno o la sera.
Da laurea magistrale a laurea magistrale in Data Science Program
Puoi guadagnare la tua laurea e un MS in Data Science in cinque anni attraverso il nostro programma accelerato.
Data Science è la disciplina che integra metodi scientifici di statistica, informatica e gestione aziendale per estrarre conoscenza dai dati e guidare il processo decisionale. Questo programma è progettato per studenti con un background in informatica, scienze applicate, affari o economia. Per la preparazione, gli studenti devono essere attualmente iscritti a un programma di laurea.
Disponibilità del programma
Il programma di Data Science sarà offerto su un programma semestrale ed è progettato sia per lo studio a tempo pieno che part-time.
Requisiti di laurea
Il grado richiede 36 crediti semestrali. È richiesto un corso chiave di volta e sarà preso nell'ultimo semestre di corsi.
Tirocinio per laureati
A partire dal 1 gennaio 2016, il completamento di uno stage relativo alla Data Science è richiesto per tutti gli studenti ad eccezione di coloro che hanno più di 3 anni di esperienza lavorativa professionale; quelli con occupazione a tempo pieno durante la durata del programma; e coloro che partecipano al programma di scambio. Il tirocinio per laureati può iniziare nel primo semestre delle lezioni. Si prega di consultare il proprio consulente del programma per determinare se è possibile ottenere una deroga.
Seria considerazione
L'Università San Pietro assegna a ogni candidato un consigliere accademico.
Limitazione di tempo
Gli studenti sono tenuti a iscriversi continuamente fino al completamento dei loro programmi. Gli studenti sono tenuti a mantenere progressi accademici soddisfacenti mantenendo la media dei voti richiesta e accumulando crediti sufficienti entro il periodo di tempo stabilito di cinque anni.
Galleria
Ammissioni
Curriculum
Il Master of Science in Data Science, un corso di laurea da 36 crediti, è destinato a studenti che hanno completato lauree in scienze, matematica, informatica o ingegneria e sono interessati a intraprendere una carriera in campi analitici specifici del settore (ad es. tecnologia, farmaceutico, ricerca, governo, sanità pubblica, imprenditorialità, finanza, affari, ecc.).
Il corso di laurea in Scienze dei dati utilizza problemi e situazioni del mondo reale per preparare i laureati a ruoli di leader di pensiero strategico che sfruttano la modellazione predittiva per guidare il processo decisionale. Gli studenti svilupperanno una comprensione approfondita delle tecnologie chiave nella scienza dei dati e nell'analisi aziendale: data mining, apprendimento automatico, tecniche di visualizzazione, modellazione predittiva e statistica. Gli studenti eserciteranno l'analisi dei problemi e il processo decisionale. Gli studenti acquisiranno esperienza pratica e pratica con linguaggi di programmazione statistica e strumenti per big data attraverso corsi ed esperienze di ricerca applicata.
Disponibilità del programma
offerto su un programma semestrale ed è progettato sia per lo studio a tempo pieno che part-time.
Requisiti di laurea
La laurea richiede crediti di 36 ore per semestre. richiesto un corso capstone che verrà seguito durante l'ultimo semestre dei corsi.
Tirocinio Laureato
A partire dal 1 gennaio 2016, è richiesto il completamento di uno stage relativo a Data Science per tutti gli studenti tranne: coloro che hanno 3+ anni di esperienza lavorativa professionale; quelli con un impiego a tempo pieno durante la durata del programma; e coloro che partecipano al programma di scambio. Il tirocinio di laurea può iniziare nel primo semestre di lezione. Si prega di consultare il consulente del programma per determinare se è possibile ottenere una deroga.
Seria considerazione
La Saint Peter's University assegna un consulente accademico a ogni candidato.
Limitazione di tempo
Gli studenti sono tenuti a iscriversi continuamente fino al completamento dei loro programmi. Gli studenti sono tenuti a mantenere progressi accademici soddisfacenti mantenendo la media dei voti richiesta e accumulando crediti sufficienti entro il periodo di tempo stabilito di cinque anni.
Corsi
Livello I
- Introduzione alla scienza dei dati
- Analisi dei dati e modelli decisionali
- Database e Data Warehousing
- Programmazione statistica
Livello II
- Estrazione dei dati
- Analisi dei Big Data
- Visualizzazione dati
- Apprendimento automatico
- Analisi predittiva e progettazione sperimentale
- Legge sui dati, etica e privacy
- Analisi aziendale
- Pietra miliare: analisi aziendale
Crediti totali: 36
Tirocinio per laureati in scienze dei dati
Il completamento di uno stage universitario relativo a Data Science è richiesto per tutti gli studenti tranne: coloro che hanno 3+ anni di esperienza lavorativa professionale; quelli con un impiego a tempo pieno durante la durata del programma; e coloro che partecipano a un programma di scambio. Il tirocinio di laurea può iniziare nel primo semestre di lezione. Si prega di consultare il consulente del programma per determinare se è possibile ottenere una deroga.
Esito del programma
Obiettivi del programma
- Sviluppa una comprensione approfondita delle tecnologie chiave nella scienza dei dati e nell'analisi aziendale: data mining, apprendimento automatico, tecniche di visualizzazione, modellazione predittiva e statistica.
- Pratica l'analisi dei problemi e il processo decisionale.
- Acquisisci esperienza pratica e pratica con linguaggi di programmazione statistica e strumenti per big data attraverso corsi ed esperienze di ricerca applicata.
obiettivi formativi
Gli studenti che hanno completato il Master in Data Science and Business Analytics Program saranno in grado di:
- Applicare tecniche di modellazione quantitativa e analisi dei dati alla soluzione di problemi aziendali del mondo reale, comunicare i risultati e presentare efficacemente i risultati utilizzando tecniche di visualizzazione dei dati.
- Riconoscere e analizzare le questioni etiche negli affari relative alla proprietà intellettuale, alla sicurezza dei dati, all'integrità e alla privacy.
- Applicare pratiche etiche nelle attività aziendali quotidiane e prendere decisioni aziendali etiche e di gestione dei dati ben ragionate.
- Dimostrare la conoscenza delle tecniche di analisi dei dati statistici utilizzate nel processo decisionale aziendale.
- Applicare i principi della Data Science all'analisi dei problemi aziendali.
- Usa il software di data mining per risolvere i problemi del mondo reale.
- Impiega strumenti e tecnologie all'avanguardia per analizzare i Big Data.
- Applicare algoritmi per creare intelligenza artificiale.
- Dimostrare l'uso del lavoro di squadra, le capacità di leadership, il processo decisionale e la teoria dell'organizzazione.
Opportunità di carriera
Opportunità di carriera
Entro il 2018, solo negli Stati Uniti potrebbero mancare da 140.000 a 190.000 persone dotate di profonde capacità analitiche e del know-how per utilizzare i Big Data per prendere decisioni efficaci.
- Computer Forensics
- Data Scientist
- Analista dei dati operativi
- Computer Forensics
- Data Scientist
- Analista dei dati operativi
Strutture
Testimonianze degli studenti
English Language Requirements
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