Tytuł magistra nauk o danych

Informacje ogólne

Opis programu

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 siłę roboczą dla osób posiadających umiejętności w zakresie danych naukowych.

W odpowiedzi na rosnące zapotrzebowanie na specjalistów znających się na danych, University of Memphis oferuje nowe, oznaczone jako STEM, MS w Data Science. W trakcie tego programu uczniowie dowiedzą się, jak korzystać z zaawansowanych metod i narzędzi obliczeniowych i statystycznych do gromadzenia, przechowywania, pobierania, manipulowania, interpretowania i wizualizacji danych. Co ważne, te metody i narzędzia będą oferowane w kontekście szczególnie pożądanych dyscyplin biznesowych i naukowych, dzięki czemu absolwenci mają zrozumienie i wnikliwość, aby przełożyć swoje odkrycia na działania.

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

144969_startup-photos.jpg

Co to jest Data Science?

„Nadchodzące stulecie to z pewnością stulecie danych” (Donoho, 2000). Data Science wyłania się jako nowy, transformacyjny paradygmat w nauce i technologii. Ponieważ codziennie generowane są duże ilości danych z wielu źródeł (w tym dane biznesowe, dane biomedyczne, dane edukacyjne, dane naukowe, dane inżynieryjne i dane osobowe), znaczenie systematycznego i rygorystycznego podejścia do zrozumienia i umieszczania tych dużych ilości danych dobry użytek jest teraz dobrze rozpoznawany. Wraz z tą eksplozją danych istnieje znaczące zapotrzebowanie na ekspertów z przemysłu, rządu, edukacji, opieki zdrowotnej itp., Którzy posiadają umiejętności niezbędne do gromadzenia, przetwarzania i analizowania danych. Rzeczywiście, popyt na stopnie magisterskie z zakresu Data Science eksplodował w ciągu ostatnich kilku lat, na co wskazuje fakt, że liczba tytułów magisterskich przyznawanych w tej dziedzinie wzrosła czterokrotnie z około 5 000 do około 20 000 w latach 2016–2018. konsekwentnie klasyfikowana jako najbardziej obiecująca praca (definiowana przez wysokie wynagrodzenie, wysoki popyt, ciągły wzrost i potencjał do awansu) przez główne strony internetowe poszukujące pracy, takie jak Glassdoor.

Źródła: Donoho, DL (2000). Wysokowymiarowa analiza danych: przekleństwa i błogosławieństwa wymiarowości. Wykład wygłoszony na konferencji „Mathematical Challenges of the 21st Century” American Math. Społeczeństwo, Los Angeles.

Informacje o programie

Master in Data Science oferuje interdyscyplinarne szkolenia z zakresu Data Science w celu zaspokojenia rosnącego popytu na rynku pracy. Rzeczywiście, znaczenie systematycznych i rygorystycznych podejść do zrozumienia i wykorzystania dużych i zróżnicowanych ilości danych jest dobrze znane. Co więcej, Data Scientist jest konsekwentnie klasyfikowany jako najbardziej obiecująca praca (określona przez wysokie wynagrodzenie, wysoki popyt, ciągły wzrost i potencjał do awansu) przez główne strony internetowe, takie jak Glassdoor.

Charakter programu obejmuje kursy podstawowe z teoretycznych podstaw nauki o danych, tj. Informatyki i statystyki, oraz przedmioty do wyboru w zakresie metod analizy ilościowej specyficznych dla 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) podstawową administrację systemem, programowanie i obliczeniowe przetwarzanie danych, (2) podstawowe pojęcia matematyczne i statystyczne dotyczące analizy danych, (3) zaawansowane umiejętności w zakresie statystyki obliczeniowej i uczenia maszynowego do analizy dużych zbiorów danych, (4) aspekty etyczne, bezpieczeństwo, odtwarzalność / pochodzenie aspekty nauki o danych oraz (5) model konceptualny i proces rozwiązywania problemów w naukach o danych (meta-kompetencje).

Assistantships

Dla wykwalifikowanych kandydatów dostępne są staże nauczycielskie i badawcze. Te asystentury obejmują zwolnienie z czesnego i miesięczne stypendium.

Wymagania programu akademickiego

Master of Science in Data Science wymaga zaliczenia 33 semestralnych godzin kredytowych w następujący sposób: 15 punktów z kursów podstawowych (patrz poniżej), 15 punktów z listy przedmiotów do wyboru (z zaleceniem, że 9 punktów musi pochodzić z klastra lub koncentracji obszar - patrz poniżej) oraz 3 kredyty za projekt magisterski. Dostępna jest również opcja pracy magisterskiej (6 punktów), w którym to przypadku potrzeba tylko 12 punktów z listy przedmiotów do wyboru. Alternatywnie, studenci mogą zdecydować się na kurs Capstone Project (3 punkty) jako sposób na spełnienie kompleksowych wymagań egzaminacyjnych Graduate School dla studentów, którzy nie piszą pracy magisterskiej. Studenci mogą wybrać niezależne badanie (3 kredyty), jeśli zdecydują się na projekt magisterski lub kurs Capstone Project, w którym to przypadku potrzeba tylko 12 punktów z listy przedmiotów do wyboru.

Kursy podstawowe

  • COMP 7/8150 - Fundamentals of Data Science (Obliczeniowe aspekty nauki o danych)
  • COMP 7115 - Systemy baz danych
  • COMP 7/8745 - Uczenie maszynowe
  • MATEMATYKA 7/8785 - Zaawansowana nauka statystyczna I
  • MATEMATYKA 7/8786 - Zaawansowana nauka statystyczna II

Lista przedmiotów do wyboru (uczniowie są zachęcani do wybrania co najmniej 3 przedmiotów do wyboru z klastra lub obszaru koncentracji)

Klaster Nauk o Danych (Klaster 1)

  • COMP 7/8116 - Zaawansowane systemy baz danych
  • COMP 7/8118 - Data Mining
  • COMP 7/8130 - wyszukiwanie informacji / wyszukiwanie w Internecie
  • COMP 7/8740 - Sieci neuronowe
  • COMP 7/8747 - Zaawansowane tematy w uczeniu maszynowym
  • COMP 7/8780 - Przetwarzanie języka naturalnego
  • MATEMATYKA 7/8670 - Zastosowane modele stochastyczne
  • MATEMATYKA 7/8680 - Wnioskowanie Bayesa
  • MATEMATYKA 7/8657 Statystyka wielowymiarowa
  • MATEMATYKA 7647 Statystyka nieparametryczna
  • MATH 7/8660 Applied Time Series Analysis
  • MATH 7/8685 - Symulacja i obliczenia
  • MATEMATYKA 7/8695 - Bootstrap / inne metody
  • MATEMATYKA 7/8759 - Analiza kategorialna
  • ESCI 6515 Geographic Information Science

Klaster biomedyczny (klaster 2)

  • BIOL 6490: Wprowadzenie do genomiki i bioinformatyki
  • BIOL 7/8708: Data Science for Biologists
  • COMP 7/8295: Algorytmy w biologii obliczeniowej i bioinformatyce
  • PUBH 7/8104 Duże zestawy danych
  • PUBH 7/8205: Tematy specjalne, dane wydobywcze
  • PUBH 7/8153: Biostatystyka w bioinformatyce
  • PUBH7 / 8150: Metody biostatystyczne I
  • PUBH7 / 8152: Metody biostatystyczne II
  • PSYCH 7302/8302: Zaawansowane statystyki dla psychologii I

Klaster ekonomiczny (klaster 3)

  • ECON 7810/8810: Ekonometria I (Podstawy ekonometrii)
  • ECON 7811/8811: Ekonometria II (między innymi metody panelowe i ograniczone metody zmiennych zależnych)
  • ECON 8812: Econometrics III (analiza serii razy)

Klaster Business Information Technology (Cluster 4)

  • MIS 7660 Zaawansowane zarządzanie danymi
  • MIS 7621 Business Machine Learning II
  • MIS 7720 Sztuczna inteligencja biznesowa
  • MIS 7710 Analiza sieciowa

Możliwości badawcze

Badania, 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 Glassdoora jako najlepsza praca w Ameryce. „Data Scientist jest jednym z najgorętszych zawodów od lat, o czym świadczy trzecie z rzędu miejsce 1”, według Główny ekonomista Glassdoor, dr Andrew Chamberlain. „Wynika to z wysokiego popytu (4524 wolnych miejsc pracy), wysokiego wynagrodzenia (mediana wynagrodzenia podstawowego 110 000 USD) i wysokiej satysfakcji z pracy (4,2 / 5). Nie tylko firmy technologiczne walczą o zatrudnienie analityków danych, ale także branże z całego świata , od służby zdrowia po organizacje non-profit i sklepy, również poszukują tego talentu ”.

W rejonie Memphis Glassdoor wskazuje średnie wynagrodzenie naukowców zajmujących się danymi w wysokości 111 782 USD.

Rzeczywiście, data i nauka o danych mają szeroki wpływ i mają ogromny potencjał do dalszego wpływania na produkty, usługi i procesy we wszystkich obszarach naszego życia, w tym w biznesie, administracji, organizacjach non-profit i obejmujących wszystkie dziedziny, takie jak biomedycyna, edukacja, nauka, inżynieria oraz życie społeczne i osobiste.

UofM oferuje możliwości badawcze w dziedzinie nauki o danych poprzez indywidualne projekty, a także poprzez klaster badań nad danymi, który zapewnia przywództwo w badaniach nad nauką o danych na UofM i lokalnej społeczności, tworząc dynamiczne środowisko badawcze i szkoląc przyszłych naukowców zajmujących się danymi w celu tworzenia danych Społeczność naukowa praktyków, która obejmuje środowiska akademickie, rząd i przemysł w zachodnim Tennessee, środkowym południu i poza nim.

Developers working hard

Assistantships

Dla wykwalifikowanych kandydatów dostępne są staże nauczycielskie i badawcze.

Możliwości zawodowe

Wiele raportów dotyczących rynku pracy podaje, że w Stanach Zjednoczonych będzie około czterech do pięciu milionów miejsc pracy wymagających umiejętności analizy danych.

Popularne kariery

  • Architekt aplikacji
  • Programista Business Intelligence (BI)
  • Ekonometryczny
  • Prognozy
  • Analityk danych
  • Architekt danych
  • Data Engineer
  • Data Scientist
  • Machine Learning Engineer
  • Naukowiec ds. Uczenia maszynowego

Krajowe firmy zatrudniają naukowców zajmujących się danymi

  • Amazonka
  • jabłko
  • Facebook
  • Pierwszy horyzont
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Walmart

Firmy z siedzibą w Memphis zatrudniające analityków danych

  • FedEx
  • Szpital dziecięcy St. Jude
  • International Paper
  • AutoZone
  • Thomas & Betts
  • Smith & Nephew
Ostatnia aktualizacja Lis 2020

Informacje o uczelni

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a differe ... Czytaj więcej

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a difference in life and throughout your career. Founded in 1912, we welcome more than 21,000 students to campus every year. Diversity is one of our strengths. Students and faculty come from all over the world to be a part of the UofM experience. Pokaż mniej