Andmeteadus ja analüüs, MS

Üldine

Programmi kirjeldus

Missiooni kirjeldus

College of Charleston andmeteaduse ja analüüsi kraadiõppe programmi eesmärk on täita kasvav nõudlus lõpetajate järele andmepõhise, kvantitatiivse, analüüsi- ja arvutusoskuse - st andmeteadlase - osas.

Programmi kirjeldus

Andmeteadlase tuvastamiseks ja määratlemiseks on mitu kattuvat, kuid selget viisi. Andmeteaduse keskmes on andmete abil andmete avastamine. See eeldab arvutiteaduse ja matemaatika valdkondade spetsialiseeritud oskuste tuuma, millele on lisatud olulist kokkupuudet spetsialiseerumise valdkonnaga (nt ettevõtlus, loodusteadused, sotsiaal- ja humanitaarteadused).

Selle kraadiõppe lõpetajad omandavad järgmised põhioskused: andmete modelleerimine, andmete keerutamine, eksperimentaalne kujundamine, statistika, optimeerimine, masinõpe ja andmete visualiseerimine. Põhioskusi täiendavad valdkonnapõhised valikained. Pakutakse soovitatavaid valikainepakette, mis valmistavad õpilasi ette järgmisteks karjäärieesmärkideks: masinõppe andmeteadlane, modelleerimise ja tarkvaratehnika teadlane, arvutiandmeteadlane, teadustöötlus ja ärianalüütika andmeteadlane. Kõik õpilased selles programmis kohaldavad oma põhi- ja valdkonnapõhiseid oskusi ja teadmisi kas tööstuse praktika või teadustöö lõputöö kogemustes.

Programmi konkreetsed õppe-eesmärgid on:

  1. Lõpetajad demonstreerivad edasijõudnutele ja rakenduslikele teadmistele programmeerimist, andmete korraldamist, andmete kaevandamist, andmete visualiseerimist ja algoritme.
  2. Lõpetajad näitavad põhjalikku arusaamist matemaatika ja statistika põhivaldkonnast, sealhulgas optimeerimine, masinõpe, regressioon ja lineaarne algebra.
  3. Lõpetajad demonstreerivad oma andmeteaduse lõpetanud kursuste rakendamist läbi Practicumi kogemuse või uurimistöö lõputöö.

Nõutavad kursused

  • CSIS 604 hajutatud arvutisüsteemide arhitektuur (3)
  • CSIS 638 andmebaasihaldussüsteemide juurutamine (3)
  • DATA 505 arvutuslik andmeteadus ja analüüs (3)
  • DATA 506 Matemaatiline andmeteadus ja analüüs (3)
  • DATA 507 Teaduslik infotehnoloogia infoteaduses (3)

või

  • MATEMAATIKA 540 statistikaõpe I (3)
  • DATA 510 andmete puhastamine, korraldamine ja visualiseerimine (3)
  • ANDMED 534 Masinõpe, andmete kaevandamine ja analüüs (3)
  • MATH 550 Lineaarsed mudelid (3)

Valikainete kursused

  • Täitke 6 krediiditundi järgmisest:
  • BIOL 612 kaitsegeneetika (4)
  • BIOL 649 võrdlev genoomika (4)
  • Tarkvaraehituse alused CSIS 602 (3)
  • CSIS 618 programmeerimiskeeled (3)
  • CSIS 632 andmeside ja võrgundus (3)
  • Tarkvara nõuete CSIS 654 analüüs ja spetsifikatsioonid (3)
  • CSIS 690 Spetsiaalsed arvutiteemad (3)
  • DATA 590 andmeteaduse ja analüütika eriteemad (3)
  • EVSS 549 geograafilised infosüsteemid (4)
  • EVSS 569 täiustatud GIS: keskkonna- ja ohumudelid (4)
  • MATEMAATIKA 541 statistikaõpe II (3)
  • MATEMAATIKA 545 Numbriline analüüs I (3)
  • MATH 551 Lineaarne programmeerimine ja optimeerimine (3)
  • MATEMAATIKA 552 Operatsioonide uurimine (3)
  • MATH 555 Bayesi statistilised meetodid (3)
  • MBAD 503 finantsjuhtimine (3)
  • MBAD 516 finantsmudelid (3)
  • MBAD 521 tarbija turundusstrateegia (3)
  • MBAD 522 turundusuuringud ja analüüs otsuste tegemiseks (3)
  • MBAD 525 turunduse juhtimine (3)

Lõputöö või praktika võimalus

Täitke 6 krediiditundi kas DATA 698 Practicum Data Science and Analyticsis (3) või DATA 699 Thesis Data Science and Analyticsis (3).

Practicumi valiku eest vastutab üliõpilane praktikumiprojekti pakkumise eest ettevõttes, mis tegeleb andmeteaduste ja analüütiliste töödega. Tema praktika peab olema otseselt seotud infoteaduse ja analüüsi kontseptsioonidega kraadiõppe tasemel. Õpilased, kes juba töötavad andmeteaduse valdkonnas, peavad väljaspool olemasolevaid kohustusi täitma täiendavaid andmetöötluse ülesandeid. Enne DATA 698-sse registreerumist peavad nii programmi direktor kui ka praktikumikursuse juhendaja heaks kiitma Practicumi kogemused.

Lõputöö valik nõuab traditsioonilist uurimisprojekti, mida iseloomustab põhjalik uurimistöö teema. Lõputöö teaduskonna nõustaja peab olema üliõpilase tuvastatud. Nõunik juhatab vähemalt kolmest õppejõust koosnevat magistritööde komiteed, kuhu peab kuuluma ka andmeteaduse ja analüüsi programmi direktor. Enne kui üliõpilane registreerub DATA 699-s, peab komitee lõputöö ettepanekud heaks kiitma. Samuti otsustab komitee lõpuks, kas tudeng on lõputöö, mis on vajalik kooli lõpetamiseks, edukalt kaitsta.

Krediidi ülekandmise poliitika

Pole programmispetsiifilisi juhiseid.

Vastuvõtutingimused

Institutsioonilised nõuded

  • Täidetud taotlusvorm koos tagastamatu taotlustasuga 50 USD.
  • Kõigi bakalaureuse- ja magistriõppe kursuste ametlikud ärakirjad. Vaja on akrediteeritud kolledži või ülikooli bakalaureusekraadi omandamist.
  • Rahvusvahelised taotlejad peaksid kataloogi jaotises „Sisseastujale esitatav teave” tutvuma rahvusvaheliste üliõpilaste alaga, et saada teavet taotlusele asjakohaste dokumentide esitamise kohta.

Programmi nõuded

  • GRE. Lõpliku arvestuse eksami (GRE) ametliku testi tulemuse esitamine. Katse tuleb teha viie aasta jooksul pärast taotluse esitamist. Aktsepteeritav GRE-i minimaalne hinne on suuline ja kvantitatiivne kombinatsioon väärtustest 300 ja 4,0 kirjutamise hindamisel.
  • Sooritage sisseastumiseksam. Enne oma esimese kraadiõppe algust peavad kõik sellesse programmi astuvad õpilased läbima tasemekatse, mis näitab eeldatavaid teadmisi põhiprogrammeerimise, arvutiteaduse, matemaatika ja statistika alal. Testi haldab programmidirektor. Katsetes sisalduvate arvutiteemade hulka kuuluvad: hargnemine ja iteratsioon, keelpillidega manipuleerimine, arvamine ja kontroll, lähendused, poolitamine, lagundamine, abstraktsioonid, funktsioonid, nüansid, loendid, varjamine, muudetavus, kloonimine, rekursioon, sõnastikud, testimine, silumine, erandid, väited, objektorienteeritud programmeerimine, klassid ja pärimine, programmi efektiivsuse mõistmine, otsimine ja sortimine. Katsega hõlmatud statistikateemad hõlmavad: juhuslikke muutujaid, jaotusi, kvante, keskmist dispersiooni, tingimuslikku tõenäosust, Bayesi teoreemi, baaskiiruse ekslikkust, ühisjaotusi, kovariatsiooni, korrelatsiooni, sõltumatust, keskmist piiriteoreemi, Bayes'i järeldust teadaolevate prioorsustega, tõenäosust intervallid, konjugeeritud prioonid, Bayesi järeldused tundmatute prioorsustega, sagedased olulisuse testid ja usaldusvahemikud, uuesti proovivõtumeetodid: alglaadimine, lineaarne regressioon. Lisateavet sisseastumiseksamiks ettevalmistamise kohta saate programmidirektorilt.
  • Esitage eesmärgi avaldus. Vajalik on 300–500-sõnaline eesmärk. Taotlejad peaksid pärast magistrikraadi saamist arutama oma eesmärke ja seda, mida taotleja usub, et ta aitab programmi kaasa.
  • Esitage soovituskirju. Vaja on kahte soovituskirja, mis peaksid täpsustama taotleja motivatsiooni ja võime programmi lõpule viia.

Taotlemise tähtajad

  • Kukkumine: langemist pole
  • Kevad: kevadist sisseastumist pole
  • Suvi: 1. veebruar
Viimati uuendatud märts 2020

Keystone'i stipendium

Tutvu meie stipendiumi võimalustega

Teave kooli kohta

Located in the heart of historic Charleston, South Carolina, the College of Charleston is a nationally recognized public liberal arts and sciences university. Founded in 1770, the College is among the ... Loe edasi

Located in the heart of historic Charleston, South Carolina, the College of Charleston is a nationally recognized public liberal arts and sciences university. Founded in 1770, the College is among the nation’s top universities for quality education, student life, and affordability. Its beautiful and historic campus, combined with contemporary facilities, cutting-edge programs and accessible faculty attracts students from across the U.S. and around the world. Näita vähem