MS in Data Science
San Francisco, Stati Uniti d'America
DURATA
1 Years
LINGUE
Inglese
RITMO
Tempo pieno
SCADENZA DELLA DOMANDA
Richiedi la scadenza per la domanda
LA PRIMA DATA DI INIZIO
Jun 2025
TASSE UNIVERSITARIE
USD 39.840 / per year *
FORMATO DI STUDIO
Nel campus
* i costi di iscrizione all'anno sono solo stime; i costi possono variare in base all'effettiva iscrizione ai corsi
Introduzione
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.
Ammissioni
Curriculum
Major Requirements (35 units)
Esame di algebra lineare
- Tutti gli studenti devono superare un esame di algebra lineare prima dell'inizio del semestre autunnale per dimostrare la competenza. Gli studenti hanno due tentativi per superare l'esame e vengono fornite dieci ore di risorse video e domande di pratica.
Corsi obbligatori (35 unità)
- MSDS 501 - Calcolo per la scienza dei dati
- MSDS 504 - Rivedere Probabilità e Statistica
- MSDS 593 - Analisi e visualizzazione dei dati esplorativi
- MSDS 601 - Analisi di regressione lineare
- MSDS 603 - Imprenditorialità nella scienza dei dati
- MSDS 604 - Analisi delle serie temporali
- MSDS 605 - Tirocinio di Data Science I
- MSDS 610 - Comunicazione per la scienza dei dati
- MSDS 621 - Introduzione all'apprendimento automatico
- MSDS 625 - Tirocinio di Data Science II
- MSDS 627 - Tirocinio di Data Science III
- MSDS 629 - Esperimenti in Data Science
- MSDS 630 - Apprendimento automatico avanzato
- MSDS 631 - Argomenti speciali in Data Science
- MSDS 632 - Tirocinio di Data Science IV
- MSDS 633 - Etica nella scienza dei dati
- MSDS 634 - Apprendimento profondo
- MSDS 689 - Strutture dati e algoritmi
- MSDS 691 - Database relazionali
- MSDS 692 - Acquisizione dati
- MSDS 694 - Elaborazione distribuita
- MSDS 697 - Sistemi di dati distribuiti
- MSDS 699 - Laboratorio di apprendimento automatico
Seminars
- MSDS 640 - Seminario Serie I
- MSDS 641 - Seminario Serie II
- MSDS 642 - Seminario Serie III
- MSDS 643 - Seminario Serie IV
- MSDS 644 - Seminario Serie V
Esito del programma
Students will:
- Possedere una comprensione teorica dei modelli statistici classici (ad esempio, modelli lineari generalizzati, modelli di serie temporali lineari, ecc.), nonché la capacità di applicare tali modelli in modo efficace
- Possedere una conoscenza teorica delle tecniche di apprendimento automatico (ad esempio, foreste casuali, reti neurali, Bayes ingenuo, k-means, ecc.) nonché la capacità di applicare tali tecniche in modo efficace.
- Utilizzare in modo efficace linguaggi di programmazione moderni (ad esempio R, Python, SQL, ecc.) e tecnologie (AWS, Hive, Spark, Hadoop, ecc.) per raccogliere, pulire, organizzare, interrogare, riassumere, visualizzare e modellare grandi volumi e varietà di dati.
- Preparati alla carriera di data scientist risolvendo problemi aziendali concreti, basati sui dati, insieme ad altri data scientist e comprendendo le problematiche sociali, etiche, legali e politiche che sempre più spesso mettono alla prova e si confrontano con i data scientist.
- Sviluppa competenze di comunicazione professionale (ad esempio presentazioni, colloqui, galateo della posta elettronica, ecc.) e inizia a integrarti con la comunità di data science della Bay Area.
Borse di studio e finanziamenti
Il programma MSCS offre un numero limitato di borse di studio basate sul merito a studenti laureati in arrivo e in corso, sia nazionali che internazionali, su base competitiva.
Borsa di studio per l'ammissione MSCS
Assegnato ai candidati MSCS in arrivo con candidature eccezionali da tutti i background. I premi approssimativi vanno fino a $ 5k nel primo anno di studio.
Borsa di studio al merito MSCS
Assegnato ai candidati MSCS in arrivo con candidature eccezionali da qualsiasi background, o agli attuali studenti laureati MSCS che dimostrano capacità e leadership eccezionali. I premi approssimativi vanno da $ 5 a $ 10k in uno o due semestri.
The Dean's Scholarship
Un premio fino a $ 15.000 da utilizzare per tasse universitarie, ricerca e viaggi per conferenze. Entra in contatto con altri beneficiari della Dean's Scholarship e leader del College of Arts & Sciences. Svolgi il ruolo di rappresentante del programma per le iniziative dei donatori USF per aiutare a trasformare le vite di altri studenti USF. Per maggiori informazioni, consulta il sito web delle Dean's Scholarship del College of Arts and Sciences.
Double Dons Scholarship
Gli ex studenti e gli studenti attuali della USF possono ricevere la borsa di studio USF Double Dons al momento dell'ammissione. La borsa di studio copre il 20% della retta del programma e non può essere cumulata con altre borse di studio USF. Potrebbero essere applicate delle eccezioni.
Opportunità di carriera
Gli studenti del Master in Data Science beneficiano di un solido programma di servizi di carriera interno e dell'accesso al Career Services Center fornito dall'Università. Il programma interno è creato dalla nostra facoltà appositamente per i nostri studenti.
Workshop sulle competenze per i colloqui e sulla carriera
Tutti gli studenti sono tenuti a completare 10 ore di formazione sulle tecniche di colloquio al di fuori dell'orario scolastico, fornite dal programma. Ciò include una serie di workshop che riguardano il coaching per la ricerca di lavoro, la preparazione di curriculum e lettere di presentazione, colloqui tecnici, negoziazione salariale e altro ancora. Ogni anno, il programma invita gli ex studenti a facilitare colloqui simulati con studenti attuali per fornire pratica e feedback preziosi.