석사 데이터 과학 과학

개요

산업계와 학계의 광범위한 분야에 걸쳐 데이터가 축적됨에 따라 우리는 데이터 기반의 의사 결정을 지원하는 기술을 갖춘 데이터 과학자의 필요성을 알게되었습니다. 예를 들어, 기업은 데이터를 사용하여 보험 적용 범위를 결정하고, 마케팅 결정을 내리고, 고객에게 권장 사항을 제공하고,보다 효과적인 의료 서비스를 제공합니다. 학계의 유명한 사례는 기계 학습 방법으로 시뮬레이션 된 데이터에서 Higgs Boson을 결정한 것입니다.

우리는 훈련 된 데이터 과학자에게 중요한 통계적 추론, 기계 학습, 데이터 시각화, 데이터 마이닝 및 큰 데이터 방법의 기본 및 고급 필수 사항을 다루는 데이터 과학 학위를 제공합니다. 우리 프로그램을 위해 선택하기 위해서는 미적분, 선형 대수, 확률, 컴퓨터 프로그래밍, 데이터 구조 및 알고리즘에 대한 기본 배경이 필요합니다. 우리의 프로그램은 30 학점에 걸쳐 펼쳐져 있으며 큰 데이터 세트, 분류 방법, 변수 선택 및 심층 학습과 관련된 프로젝트가 포함되어 있습니다.

우리 커리큘럼에서는 Python 프로그래밍 언어와 데이터 과학 라이브러리를 광범위하게 사용하는 동시에 통계 분석을위한 R, 데이터 시각화를위한 Tableau 및 데이터베이스를위한 SQL과 같은 도구를 제공합니다. 학생들은 교수 및 조교가 제공하는 지원을 통해 실제 데이터에 대한 이론 및 응용을 다루는 과제를 수행합니다.

우리의 경력 서비스 사무실은 학생들이 이력서 준비와 데이터 과학자를 필요로하는 회사에 연락하는 것을 지원합니다. 하버드 비즈니스 리뷰 (Harvard Business Review)와 같은 비즈니스 출판물은 데이터 과학의 유리한 전망에 관한 글을 올렸지 만 경력 웹 사이트 indeed.com 에서 "데이터 과학"을 검색하면 뉴저지와 뉴욕 지역에서 상당한 기회가 있음을 알 수 있습니다.

아래 링크 된 커리큘럼에서 설명한 바와 같이이 프로그램에는 전산 트랙 (Computational Track)과 통계 트랙 (Statistics Track)의 두 트랙이 있습니다.

학위 요구 사항

데이터 과학 석사 (MSDS) 프로그램의 학생은 다음 옵션 중 하나를 토대로 30 학점을 성공적으로 이수해야합니다.

• 코스 (30 학점)
• 과정 (27 학점) 석사 과정 (3 학점)
• 과정 (24 학점) 석사 학위 논문 (6 학점)

선택한 옵션과는 별도로 각 트랙의 모든 핵심 과목이 필요합니다.

각 프로그램 코디네이터의 승인을 얻어 각 트랙 외부에서 최대 두 개의 코스를 선택할 수 있습니다. 컴퓨터 전산학과 학생들은 비 컴퓨터 과학 과목 인 최대 세 과목을 선택할 수 있습니다. 통계 트랙 학생들은 수학 과목이 아닌 최대 세 과목을 선택할 수 있습니다.

학생이 MS 프로젝트 또는 MS 논문 옵션을 선택하는 경우 프로젝트 또는 논문은 데이터 과학과 관련되어야하며 프로그램 공동 책임자 중 한 사람의 승인이 필요합니다.

MSDS 프로그램은 학생들이 입학시 선택해야하는 전산 및 통계 트랙을 가지고 있습니다. 이 트랙에는 다른 핵심 과목이 있지만 동일한 입학 요건과 선택 과목이 있습니다.

학생들은 각 고문의 승인을 얻은 후 목록 이외의 선택 과목을 선택할 수 있습니다.