MS andmeteaduses

USF-i üheaastane andmeteaduse magistrikraadi (MSDS) programm pakub ranget õppekava, mis keskendub matemaatika- ja arvutustehnikatele arenevas andmeteaduse valdkonnas. Õppekava rõhutab äriprobleemide hoolikat sõnastamist, tõhusate analüütiliste meetodite valimist nende probleemide lahendamiseks ning lahenduste edastamist selgel ja loomingulisel viisil.

Üle 90 protsendi kõigist lõpetajatest alates programmi loomisest 2012. aastal said tööpakkumise kolme kuu jooksul pärast kooli lõpetamist sellistes ettevõtetes nagu Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest ja Visa.

Tehniliselt keeruline õppekava

Programmi väljakutseid pakkuvas õppekavas on seitsmenädalased kursused, mis on mõeldud spetsiaalselt meie õpilastele - neid ei pakuta teistes programmides ega osakondades. Õpilased valdavad arvutiteaduse, statistika ja juhtimise valdkondi, nagu regressioon, veebikraapimine, SQL-i ja NoSQL-i andmebaaside haldamine, loomuliku keele töötlemine, ärisuhtlus, masinõpe, klastrianalüüs, rakenduste arendamine ja intervjueerimisoskused. Õpilased kasutavad oma tundides peamiselt Pythoni programmeerimiskeelt ja õpivad tõhusalt kasutama hajutatud andmetöötlustehnoloogiat, nagu MapReduce, Hadoop ja Spark, ning tutvuvad põhjalikult pilvetehnoloogiaga, nagu Amazon Web Services. Õpilastel on juurdepääs Data Institute'i GPU-arvutusklastrile.

Teaduskond

Meie õppejõud esindavad suurandmete tööstuse põhilist multidistsiplinaarset olemust. Nad on traditsioonilised akadeemikud ja andmeteadlased, kes töötavad sellel alal aktiivselt ning kasutavad oma õpetuste inspireerimiseks tõelist tööstuse kogemust. Nende erialade hulka kuuluvad süvaõpe, loomuliku keele töötlemine, andmebaasid, statistiline modelleerimine, võrguanalüütika, algoritmid, järelevalveta õpe, masinõpe, optimeerimine, terviseanalüütika ja signaalitöötlus.

Programmi ülevaade

Andmeteaduse magistrikraad (MSDS) on täistööajaga üheaastane programm, mis asub USF-i San Francisco kesklinna ülikoolilinnakus. 35 ühiku programm algab iga aasta juuli alguses ja sisaldab kaasaegset avatud lähtekoodiga õppekava üliõpilastele, kes soovivad saada andmeteadlasteks ja analüütikuteks saamiseks vajalikke tehnilisi teadmisi ning ärioskusi nende teadmiste tõhusaks ja strateegiliseks rakendamiseks.

Kursused sisaldavad

• Rakenduste arendus
• Masinõpe
• Statistiline modelleerimine
• Loomuliku keele töötlemine
• Äri strateegia
• Katsete kavandamine
• Hajutatud andmetöötlus
• Sügav õppimine
• Andmete visualiseerimine
• Ärisuhtlus

Data Science Boot Camp

Programm algab meie alglaagriga, mis on MSDS-programmis edu saavutamiseks vajalike põhiteadmiste ja oskuste intensiivne ülevaade. Õpilased läbivad kiirendatud läbivaatamise kursused tõenäosuse ja statistika ning analüütika arvutamise alal ning peavad programmis edasiliikumiseks läbima ka lineaarse algebra pädevuse eksami. Lisaks läbivad kõik õpilased uurimusliku andmeanalüüsi ja visualiseerimise kursuse kokku kolme kursuse ja ühe lineaaralgebra eksami sissejuhatava suvesemestri jooksul.

Üheksakuuline praktika (praktika)

Praktikaprojektid võimaldavad õpilastel töötada üheksa kuud 15 tundi nädalas, lahendades andmeteaduse probleeme San Francisco lahe piirkonna ja kaugemal asuvates organisatsioonides. Kõigile üliõpilastele on tagatud praktikakoht.

Amazoni veebiteenuste partnerlus

Andmeteaduse magister tunneb uhkust selle üle, et meie õpilased arendavad tarkvara ja käitavad Amazon Web Servicesis analüüse. Uue partnerluse kaudu AWS Educate'i ja USF'i andmeinstituudiga saab iga üliõpilane ainepunktide näol märkimisväärset tuge, et omandada oma tehnoloogiakomplekti, sealhulgas RedShift ja EC2, olulised tuttavad ja kogemused.

Tunniplaan

Tunnid toimuvad esmaspäevast reedeni päevasel ajal, iga mooduli (pool semestrit) korraga töötab neli klassi. Kaks päeva nädalas on pühendatud praktikatööle, mis algab oktoobri keskel. Õpilased võtavad klassid koos kohordina ja enamik klasse on jagatud kaheks osaks, et klasside suurus oleks väike.

Meie programmi missiooniks on toota koolilõpetajaid, kellel on teoreetilised ja praktilised arusaamad paljudest klassikalistest ja kaasaegsetest statistilise modelleerimise ja masinõppe tehnikatest; kes kasutavad kaasaegseid programmeerimiskeeli suurte andmemahtude ja erinevate andmete kogumiseks, puhastamiseks, korraldamiseks, päringute tegemiseks, kokkuvõtete tegemiseks, visualiseerimiseks ja modelleerimiseks; ning kes kasutavad oma teadmisi ja oskusi reaalsete andmepõhiste äriprobleemide edukaks lahendamiseks ja nende lahenduste tõhusaks edastamiseks.

Programmi õpitulemused

Õpilased:

• Teoreetiline arusaam klassikalistest statistilistest mudelitest (nt üldistatud lineaarsed mudelid, lineaarsed aegridade mudelid jne) ning oskus neid mudeleid tõhusalt rakendada
• Teoreetiline arusaam masinõppe tehnikatest (nt juhuslikud metsad, neutraalsed võrgud, naiivsed Bayes, k-keskmised jne), samuti oskus neid tehnikaid tõhusalt rakendada
• Kasutage tõhusalt kaasaegseid programmeerimiskeeli (nt R, Python, SQL jne) ja tehnoloogiaid (AWS, Hive, Spark, Hadoop jne) suurte mahtude ja sortide kraapimiseks, puhastamiseks, korraldamiseks, päringute tegemiseks, kokkuvõtete tegemiseks, visualiseerimiseks ja modelleerimiseks. andmetest
• Valmistuge andmeteadlase karjääriks, lahendades koos teiste andmeteadlastega reaalseid, andmepõhiseid äriprobleeme ning mõistke sotsiaalseid, eetilisi, õiguslikke ja poliitilisi probleeme, mis andmeteadlastele üha suuremat väljakutset esitavad ja nendega silmitsi seisavad.
• Arendage professionaalseid suhtlemisoskusi (nt esitlused, intervjuud, meili etikett jne) ja alustage integreerumist Bay Area andmeteaduse kogukonnaga

Õpilased, kes lõpetavad MSDS programmi, kuuluvad maailma suurimasse tehnoloogiaettevõtete kontsentratsiooni. Varustatud andmepõhiseks otsustamiseks vajalike tehnikate ja oskustega, on meie lõpetajad ette valmistatud karjääriks väga erinevates valdkondades, kus kiiresti kasvab nõudlus teadlike ja hästi haritud andmeteadlaste, inseneride ja analüütikute järele. Meie õpilased saavad kasu ka tugevast ettevõttesisesest karjääriteenuste programmist, mis on kohandatud andmeteaduse rollideks valmistuvate õpilaste vajadustele.

Tööpakkumised

Üle 90% kõigist lõpetajatest alates 2012. aastast said täiskohaga tööpakkumise kolme kuu jooksul pärast kooli lõpetamist.

Viis parimat MSDS-i vilistlaste tööandjat

• Amazon
• Facebook
• Apple
• Walmart Labs
• Google

MSDS-i vilistlaste levinumad ametinimetused

• Andmeteadlane
• Vanemandmeteadlane
• Andmete insener
• Tarkvarainsener
• Masinaõppe insener

Palgatõus võrreldes eelmise tööga

Keskmine kasum pärast MSDS-i 50 000 dollarit.

Palgad

2020. aasta klass:

• 120 000 dollarit – keskmine põhipalk
• 160 000 dollarit – maksimaalne põhipalk
• 112 500 dollarit – keskmine põhipalk, rahvusvahelised üliõpilased
• 120 000 dollarit – keskmine põhipalk, naised
• 110 000 dollarit – keskmine põhipalk, eelnev töökogemus puudub
• 122 825 dollarit – keskmine põhipalk, 2+ aastat töökogemust
• 14 000 dollarit – keskmine boonus (allkirjastamine, ümberpaigutamine, teened)