Magister nauk o danych

Odkryj swoją przyszłość w nauce o danych

Big data zrewolucjonizowała sposób, w jaki organizacje podejmują strategiczne decyzje. Firmy, organizacje non-profit i agencje rządowe oczekują, że ich pracownicy będą w stanie analizować dane i skutecznie przekazywać swoje ustalenia w celu podejmowania decyzji. W rezultacie rośnie zapotrzebowanie na pracowników na osoby z umiejętnościami w zakresie danych naukowych.

W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na specjalistów zajmujących się danymi, University of Memphis oferuje nowy, oznaczony przez STEM MS w Data Science. W ramach tego programu uczniowie nauczą się korzystać z zaawansowanych metod i narzędzi obliczeniowych i statystycznych do zbierania, przechowywania, pobierania, manipulowania, interpretacji i wizualizacji danych. Co ważne, te metody i narzędzia będą oferowane w kontekście konkretnych dyscyplin biznesowych i naukowych o dużym popycie, aby absolwenci mieli zrozumienie i przenikliwość, aby przełożyć swoje odkrycia na działania.

Data Science to jeden z najbardziej poszukiwanych i wszechstronnych dostępnych stopni naukowych. Absolwenci będą przygotowani do kontynuowania kariery w wielu organizacjach w biznesie, administracji, biomedycynie, edukacji, inżynierii i naukach stosowanych.

Co to jest nauka o danych?

„Nadchodzący wiek to z pewnością wiek danych” (Donoho, 2000). Data Science pojawia się jako nowy, transformacyjny paradygmat w nauce i technologii. Przy dużych ilościach danych generowanych każdego dnia z wielu źródeł (w tym danych biznesowych, danych biomedycznych, danych edukacyjnych, danych naukowych, danych inżynieryjnych i danych osobowych), znaczenie systematycznego i rygorystycznego podejścia do zrozumienia i umieszczenia tych dużych ilości danych do dobrego użytku jest teraz dobrze rozpoznawany. W związku z tą eksplozją danych istnieje znaczne zapotrzebowanie na ekspertów z branży, rządu, edukacji, opieki zdrowotnej itp., którzy posiadają wymagane umiejętności gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych. Rzeczywiście, zapotrzebowanie na tytuły magisterskie z zakresu Data Science eksplodowało w ciągu ostatnich kilku lat, o czym świadczy fakt, że liczba stopni magisterskich przyznawanych w tej dziedzinie wzrosła czterokrotnie z około 5000 do około 20 000 w latach 2016-2018. Co więcej, Data Scientist konsekwentnie oceniana jako najbardziej obiecująca praca (definiowana przez wysokie zarobki, wysoki popyt, ciągły wzrost i potencjał awansu) przez główne strony internetowe z ofertami pracy, takie jak Glassdoor.

Odniesienie: Donoho, DL (2000). Analiza danych wielkowymiarowych: przekleństwa i błogosławieństwa wymiarowości. Wykład wygłoszony na Konferencji Matematyki Amerykańskiej „Matematyczne wyzwania XXI wieku”. Towarzystwo, Los Angeles.

O programie

Master's degree in Data Science oferuje interdyscyplinarne szkolenia w obszarze Data Science w celu zaspokojenia rosnącego popytu na rynku pracy. Rzeczywiście, dobrze wiadomo, jak ważne jest systematyczne i rygorystyczne podejście do zrozumienia i wykorzystania dużych i zróżnicowanych ilości danych. Co więcej, Data Scientist jest konsekwentnie uznawana za najbardziej obiecującą pracę (definiowaną przez wysokie zarobki, wysoki popyt, ciągły wzrost i potencjał awansu) przez główne strony internetowe z ofertami pracy, takie jak Glassdoor.

Charakter programu obejmuje kursy podstawowe z teoretycznych podstaw nauki o danych, tj. Informatykę i statystykę, oraz przedmioty fakultatywne z metod analizy ilościowej specyficznych dla danej dyscypliny. Przedmioty do wyboru są zgrupowane w określonych dyscyplinach, takich jak ekonomia lub biomedycyna. Studenci uczestniczący w programie zdobędą szeroki zakres kompetencji Data Science, w tym (1) podstawowe administrowanie systemem, programowanie i przetwarzanie danych obliczeniowych, (2) podstawowe koncepcje matematyczne i statystyczne do analizy danych, (3) zaawansowane umiejętności w zakresie statystyki obliczeniowej i uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych, (4) aspekty etyczne, aspekty bezpieczeństwa, odtwarzalności/pochodzenia Data Science oraz (5) koncepcyjny model i proces rozwiązywania problemów Data Science (metakompetencje).

Asystentury

Staże dydaktyczne i badawcze są dostępne dla wykwalifikowanych kandydatów. Te asystentury obejmują zwolnienie z czesnego i miesięczne stypendium na życie.

Możliwości badawcze

Badania naukowe, staże i możliwości pracy w Data Science są liczne ze względu na znaczenie Data Science w dzisiejszym świecie.

Na przykład, trzeci rok z rzędu, Data Scientist znalazł się na szczycie listy Glassdoor jako najlepsza praca w Ameryce. „Naukowiec danych jest jednym z najgorętszych zawodów od lat, czego dowodem jest trzecie z rzędu pierwsze miejsce w rankingu”. Główny ekonomista Glassdoor, dr Andrew Chamberlain. „Wynika to z dużego popytu (4524 wolne miejsca pracy), wysokiej pensji (mediana wynagrodzenia podstawowego 110 000 USD) i wysokiej satysfakcji z pracy (4,2/5). Firmy technologiczne starają się zatrudnić analityków danych, ale także branże , od opieki zdrowotnej przez organizacje non-profit po handel detaliczny, również poszukują tego talentu”.

Dla obszaru Memphis Glassdoor wskazuje średnią pensję 111.782 dolarów dla Data Scientists.

Rzeczywiście, nauka o danych i danych ma szeroki wpływ i ma ogromny potencjał, aby jeszcze bardziej wpłynąć na produkty, usługi i procesy we wszystkich obszarach naszego życia, w tym w biznesie, administracji, organizacjach non-profit i we wszystkich dziedzinach, takich jak biomedycyna, edukacja, nauka, inżynieria oraz życie społeczne i osobiste.

UofM oferuje możliwości badawcze w dziedzinie Data Science poprzez indywidualne projekty, a także poprzez klaster Data Science Research Cluster, który zapewnia przywództwo w badaniach Data Science w UofM i lokalnej społeczności poprzez tworzenie dynamicznego środowiska badawczego i szkolenie przyszłych naukowców zajmujących się danymi w celu budowania danych Społeczność naukowa praktyków obejmująca środowisko akademickie, rząd i przemysł w Zachodnim Tennessee, Mid-South i poza nim.

Asystentury

Staże dydaktyczne i badawcze są dostępne dla wykwalifikowanych kandydatów.