Master of Science in Data Analytics
Fairfax University of America
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Fairfax, Stany Zjednoczone
Języki
Język angielski
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
2 years
Tempo
Pełny etat, Niepełny etat
Czesne
USD 6534 / per semester *
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* czesne za 9 godzin kredytowych w semestrze. Obowiązują dodatkowe opłaty
Stypendia
Poznaj możliwości stypendialne, aby pomóc sfinansować swoje studia
Wstęp
Wspierając misję uniwersytetu, Master of Science in Data Analytics (MSDA) ma na celu przemawianie do szerokiego grona osób. Program równoważy teorię z praktyką oferuje obszerny zestaw tradycyjnych i najnowocześniejszych kursów i zapewnia niezbędną elastyczność, aby dostosować się do studentów z różnych środowisk, w tym specjalistów komputerowych, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę na temat analizy danych, a także osób fizycznych których stopnie licencjackie nie są w dziedzinie informatyki, ale chcą poszerzyć swoją wiedzę w zakresie analizy danych.
Powiązane mikropoświadczenia
- Analityk danych (DA)
- Główny naukowiec ds. danych (PDS)
- Architekt Big Data (BDA)
- Analityk Big Data (BDA)
- Inżynier hurtowni danych (DWE)
- Inżynier analizy biznesowej (BAE)
Wynik programu
- Projektowanie oprogramowania z zastosowaniem technik modelowania i analizy danych w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów przy użyciu najnowocześniejszych technik, przekazywania wyników i skutecznego prezentowania wyników przy użyciu technik wizualizacji danych.
- Wykazać się znajomością algorytmów statystycznych w analizie danych dla usprawnienia procesu podejmowania decyzji projektowych.
- Zastosuj społeczne, etyczne i prawne zasady technologii i ich zastosowań w dziedzinie analityki danych.
- Skutecznie komunikuj się indywidualnie lub w zespołach cross-funkcjonalnych.
Możliwości związane z karierą
- Architekt Big-data
- Główny specjalista ds. danych
- Inżynier ds. hurtowni danych
- Analityk zarządzania
- Data scientist
- Inżynier danych
- Analityk ds. badań - dział nauki o danych
- Instruktor w college'u lub na uniwersytecie uczący Data Analytics jako uzupełnienie kursów z zakresu informatyki.
Program
Stopień Master's in Data Analytics wymaga ukończenia 36 kredytów. Studenci wezmą 12 kredytów kursów podstawowych, które są wspólne ze wszystkimi programami, 6 kredytów aplikacji kariery i 18 kredytów w obszarze treści Data Analytics.
Wymagania wstępne programu
Wszyscy nowi studenci programu Data Analytics potrzebują pewnych podstawowych umiejętności, aby przygotować ich do sukcesu w programie Data Analytics. Stopień Data Analytics zapewnia szerokie zrozumienie teorii i technologii informatyki. Studenci, którzy nie mają wymaganego tła, muszą podjąć niektóre lub wszystkie wymagania wstępne przed podjęciem kursów podstawowych. Tak więc, aby odnieść sukces, uczniowie muszą mieć podstawy w następujących kursach.
- COMP 109 Algorytmy komputerowe i logika programowania z wykorzystaniem Pythona
- COMP 260 Wprowadzenie do systemów operacyjnych
- COMP 270 Podstawy pracy w sieci
- COMP 329 Struktury danych i analiza algorytmów
- COMP 350 Koncepcje baz danych
Kursy podstawowe (4 kursy podstawowe - 12 kredytów)
Kursy te zapewniają szeroki zakres wiedzy podstawowej do wdrożenia interfejsów komputerowych, projektowania oprogramowania, komunikacji między systemami i jak zarządzać systemami informatycznymi. Wszystkie te elementy są kluczowe dla specjalistów IT, aby zastosować te klocki do dowolnego systemu lub projektu.
- COMP 501 Zaawansowane systemy operacyjne
- COMP 502 Projektowanie i analiza algorytmów
- COMP 503 Sieci i telekomunikacja
- COMP 504 Systemy zarządzania bazami danych
Kursy aplikacji (2 kursy - 6 kredytów)
Kursy te oferują studentom możliwość zastosowania tego, czego nauczyli się w całym programie do praktycznego projektu lub do pracy magisterskiej. Podczas gdy projekt praktyczny zapewnia zastosowanie wiedzy zdobytej w całym programie i stanowiłby pracę, która mogłaby wykazać gotowość do kariery dla potencjalnych pracodawców, teza służyłaby ogólnie do wykazania potencjału badawczego studenta i mogłaby być wykorzystana do wykazania gotowości do pracy doktorskiej. Niezależnie od opcji, studenci zademonstrują podstawową wiedzę i umiejętności badawcze, które zostaną wykorzystane w kierunku ukończenia projektu lub pracy dyplomowej.
- COMP 505 Metody badawcze
- Wybierz jedną z następujących pozycji:
- COMP 682 Analityka danych - projekt kluczowy
- COMP 698 Praca magisterska
Kursy specjalizacyjne (6 dowolnych kursów - 18 kredytów)
Te zaawansowane kursy obejmują głębię tematów związanych z Data Analytics i pozwalają studentom rozwijać swoją wiedzę w oparciu o ich zamierzone trajektorie zawodowe.
- COMP 523 Podstawy big data
- COMP 524 Aplikacje metadanych w złożonych problemach Big Data
- COMP 525 Rola analityki w podejmowaniu decyzji
- COMP 528 Podstawy analizy danych
- COMP 529 Fuzja informacji
- COMP 531 Algorytmy dla analizy danych
- COMP 542 Analiza numeryczna
- COMP 543 Obliczenia rozproszone intensywnie wykorzystujące dane
- COMP 544 Tematy specjalne z zakresu nauki o danych
- COMP 596 Staż I w zakresie analizy danych
- COMP 626 Analityka internetowa
- COMP 627 Narzędzia analizy opisowej i predykcyjnej
- COMP 628 Tematy specjalne z zakresu analizy danych
- KOMP 629 Prywatność i bezpieczeństwo w kontekście dużych danych
- COMP 630 Analityka tekstu
- COMP 631 Certyfikowany współpracownik Cloudera (CCA) - analityk danych
- COMP 632 Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
- COMP 696 Praktyka II w zakresie analizy danych
Uwaga: Studenci, którzy chcą wziąć kurs, który jest oferowany przez inny program, mogą złożyć petycję, aby to zrobić do swojego doradcy, dostarczając uzasadnienie dla znaczenia dodatku jako części ich trajektorii zawodowej, ich zamierzonego projektu konsultacyjnego i / lub osobistego zainteresowania. Maksymalnie 2 kursy mogą być stosowane z innego programu.
Rekrutacja
Opłata za program
Stypendia i Finansowanie
O szkole
pytania
Podobne kursy
Magister marketingu cyfrowego i analityki danych
- Grenoble, Francja
- Paris, Francja
Applied Artificial Intelligence and Data Analytics mgr inż
- Bradford, Wielka Brytania
Program studiów magisterskich w dziedzinie informatyki - analiza danych statystycznych
- Tampere, Finlandia