Studia magisterskie na kierunku Data Science w Nowy Jork 2023

Internetowy MS Syracuse w Applied Data Science przygotowuje studentów do potrzebnych umiejętności analizy danych dla rozwijającej się branży. Program można ukończyć w ciągu 18 miesięcy i dostępne są zwolnienia z GRE. -

Internetowy MS w dziedzinie cyberbezpieczeństwa Utica College - specjalizacja analityka danych jest przeznaczona dla tych, którzy chcą ulepszyć branżę cyberbezpieczeństwa dzięki rozwiązaniom opartym na danych. Internetowy program MS w dziedzinie cyberbezpieczeństwa zdobył nominacje National Center of Excellence zarówno od NSA / DHS, jak i Rady WE. -

Nauka o danych to rozwijająca się i dynamiczna dyscyplina, która czerpie siłę z wielu dziedzin. Chociaż definicja tej dziedziny wciąż ewoluuje, cechy charakterystyczne nauki o danych obejmują zasadniczą wizualizację i analizę danych; uznanie odtwarzalności i odtwarzalności badań, potrzeby skutecznego komunikowania i rozpowszechniania wyników; oraz nacisk na merytoryczne, wspólne zaangażowanie w interdyscyplinarne badania naukowe. Ścieżka Public Health Data Science (PHDS) zachowuje podstawowe szkolenie w zakresie teorii biostatystyki, metod i aplikacji, ale kładzie szczególny nacisk na nowoczesne podejścia do uczenia się statystycznego, odtwarzalny i przejrzysty kod oraz zarządzanie danymi. Długość 36-punktowego programu różni się w zależności od wykształcenia, wykształcenia i doświadczenia poszczególnych studentów. Większość kończy program w ciągu dwóch lat (cztery semestry) i rozpoczyna studia w semestrze zimowym. Oprócz wypełnienia swojej pracy na kursie, wszyscy studenci doktorantów przechodzą jednosemestralną praktykę i doświadczenie zwieńczenia. Doświadczenie praktyczne jest ważnym elementem szkolenia PHDS, ponieważ zapewnia uczniom możliwość zastosowania wiedzy zdobytej w klasie w rzeczywistych sytuacjach i oferuje przedsmak przyszłych możliwości kariery. -

Parsons Master of Science w Data Visualization to multidyscyplinarny program, w którym uczniowie rozwijają umiejętności łączące projektowanie wizualne, informatykę, analizę statystyczną i względy etyczne dotyczące analizy i reprezentacji danych. Prezentacja danych odgrywa kluczową rolę w kształtowaniu opinii, polityki i podejmowania decyzji w dzisiejszym, coraz bardziej globalnym społeczeństwie. Dając uczniom przewagę nad konkurencją, program MS reaguje na zwiększone zapotrzebowanie na ekspertów, którzy mogą przekształcić dane w wgląd. -

MS w Applied Data Science przygotowuje studentów z praktycznymi umiejętnościami analitycznymi i technicznymi, aby zastosować koncepcje analityczne, aby uzyskać wgląd w małe i duże zbiory danych. Program oferuje innowacyjne połączenie nauk informacyjnych i zasad zarządzania. Podczas gdy cały program koncentruje się na aplikacjach związanych z naukami o danych do operacji i procesów biznesowych, poszczególne kursy zajmują się zagadnieniami związanymi z obsługą danych, takimi jak przechwytywanie danych, zarządzanie nimi, analiza i komunikacja w celu podejmowania decyzji. -

Spostrzeżenia czerpane z Big Data są bardzo obiecujące dla organizacji z wielu różnych dziedzin, w tym marketingu, policji, kształtowania polityki rządowej, bankowości, sportu i innych. Ludzie, którzy potrafią efektywnie wykorzystywać big data, pomagają firmom podejmować lepsze i szybsze decyzje oraz działać wydajniej – to ważny powód, dla którego specjaliści od analityki danych są tak bardzo poszukiwani. MS in Data Analytics przygotuje Cię do pracy jako specjalista ds. danych w wielu branżach i organizacjach. Dowiesz się, jak pracować z dużymi zestawami danych i je analizować oraz jak stosować wiedzę o danych w dziedzinie specjalizacji. Zdobędziesz umiejętności efektywnej pracy zespołowej i komunikacji, które są niezbędne do pracy w różnorodnych, multidyscyplinarnych organizacjach. Otrzymasz solidne podstawy w zakresie etyki zarządzania danymi, szkolenia, które jest bardzo istotne w czasach, w których gromadzenie i przechowywanie danych osobowych stale rośnie. Najważniejsze wydarzenia Program w pełnym wymiarze godzin, który można ukończyć w ciągu jednego roku Program stacjonarny pozwala na zajęcia w małej grupie od 15 do 20 uczniów Opcja w niepełnym wymiarze godzin przeznaczona dla pracujących profesjonalistów Opcja w niepełnym wymiarze godzin może zostać ukończona w ciągu zaledwie dwóch lat Dyplom w dziedzinie STEM nie jest wymagany. Otwarty dla studentów z szeroką gamą stopni licencjackich. Doświadczony wydział składa się z naukowców, badaczy big data i specjalistów z branży Silne powiązania branżowe otwierają drzwi do staży w organizacjach na terenie WNY Program magisterski z analizy danych w Canisius jest oferowany w systemie kohortowym w pełnym wymiarze godzin, na terenie kampusu i może zostać ukończony w ciągu jednego roku kalendarzowego lub jako program w niepełnym wymiarze godzin trwający dwa lata, w zależności od przygotowania. Kluczową cechą jest włączenie Applied Integrative Projects, najlepiej staży, rozpoczynających się na początku programu i równoległych zaawansowanych zajęć. Dostępny jest również program 4+1 dla studentów kończących studia licencjackie w Canisius, którzy chcą ukończyć studia magisterskie z analityki danych. Analityka danych to szybko rozwijająca się dziedzina, której motorem jest potrzeba efektywnego wykorzystania Big Data do podejmowania decyzji biznesowych. Jego celem jest dokonywanie wiarygodnych prognoz lub wniosków z bardzo dużych zbiorów danych pochodzących z określonej dziedziny działalności człowieka, w tym szerokiej gamy różnorodnych dziedzin, takich jak zarządzanie biznesem, nauka, sport, zarządzanie opieką zdrowotną, wymiar sprawiedliwości w sprawach karnych i nie- agencje nastawione na zysk. Podczas gdy programy analizy danych są szybko rozwijane w wielu instytucjach, Canisius ma wyjątkową historię, koncentrując się na etyce, kładąc nacisk na umiejętność komunikowania się z innymi i rozumienia innych zakorzeniony w tradycji intelektualnej jezuitów oraz stale rosnący nacisk instytucjonalny na uczenie się oparte na współpracy. i pracy zespołowej. Tradycja wysokiego poziomu osobistego zwracania uwagi na studentów w Canisius jest idealnym środowiskiem do rozwijania miękkich umiejętności komunikacji, pracy zespołowej i podejmowania decyzji opartych na zasadach etycznych, a także technicznych obszarów programowania komputerowego i wnioskowania statystycznego. -

Program Master of Science in Data Analytics zapewnia studentom krytyczne umiejętności niezbędne do zostania analitykami danych lub naukowcami danych pracującymi w różnych dziedzinach we wszystkich branżach.Integracja analityki danych i informatyki stworzyła zapotrzebowanie na specjalistów, którzy mogą podejmować decyzje oparte na danych, które napędzają ich organizacje do przodu. Ten program MS w trybie online / w czasie rzeczywistym i / lub w klasie przygotowuje studentów studiów magisterskich do zrozumienia rzeczywistych sytuacji, warunków i częstych codziennych czynności poprzez syntezę i eksplorację dużych zbiorów danych z zamiarem odkrycia wzorców, relacji i trendy.Big data pojawiła się jako siła napędowa kluczowych decyzji biznesowych.Postępy w zakresie gromadzenia, przechowywania i przetwarzania różnych rodzajów danych z tradycyjnie niepołączonych źródeł umożliwiają nam odpowiadanie na złożone pytania oparte na danych w sposób, który nigdy wcześniej nie był możliwy. Analityka danych łączy zarządzanie informacjami, statystykę, myślenie analityczne, metody ilościowe, modelowanie danych, hurtownie danych i eksplorację danych w celu tworzenia wizualizacji i innych modeli analizy biznesowej, które pomagają liderom organizacyjnym przewidywać i oceniać najlepsze praktyki. -

Zapotrzebowanie jest wysokie dla specjalistów wykwalifikowanych zarówno w analityce, jak i komputerach. Zwiększ swoje umiejętności, ucząc się, jak zarządzać dużymi zbiorami danych w tym wysoce stosowanym programie. -

Nasz świat sieciowy tonie w danych, wpływając na sposób prowadzenia biznesu, rządu, nauki i opieki zdrowotnej. NYIT Data Science, MS ma na celu pomóc specjalistom i badaczom w sortowaniu tego tsunami danych, zapewniając fundamentalne zrozumienie metod i algorytmów nauki danych. -