데이터 분석 과학 석사

대학의 사명을 지원하기 위해 데이터 분석의 과학 석사(MSDA)는 광범위한 개인에게 어필하도록 설계되었습니다. 이론과 실습의 균형을 이루는 프로그램은 광범위한 전통 및 최첨단 과정을 제공하며 데이터 분석에 대한 이해를 넓히려는 컴퓨터 전문가와 개인을 포함하여 다양한 배경을 가진 학생들을 수용하는 데 필요한 유연성을 제공합니다. 학부 학위는 컴퓨터 공학이 아니지만 데이터 분석에 대한 지식을 넓히고자 합니다.

관련 마이크로 자격 증명

• 데이터 분석가(DA)
• 수석 데이터 과학자(PDS)
• 빅 데이터 설계자(BDA)
• 빅데이터 분석가(BDA)
• 데이터 웨어하우스 엔지니어(DWE)
• 비즈니스 분석 엔지니어(BAE)

• 모델링 및 데이터 분석 기법을 적용하여 최첨단 기술을 사용하여 실제 문제를 해결하고, 결과를 전달하고, 데이터 시각화 기법을 사용하여 결과를 효과적으로 제시하는 소프트웨어를 설계합니다.
• 설계 의사 결정 개선을 위해 데이터 분석에서 통계 알고리즘에 대한 지식을 입증합니다.
• 데이터 분석 분야에서 기술 및 응용 프로그램의 사회적, 윤리적, 법적 원칙을 적용합니다.
• 개별적으로 또는 교차 기능 팀에서 효과적으로 의사 소통합니다.

• 빅 데이터 아키텍트
• 수석 데이터 사이언티스트
• 데이터 웨어하우스 엔지니어
• 경영 분석가
• 데이터 사이언티스트
• 데이터 엔지니어
• 연구 분석가 – 데이터 과학 부서
• 컴퓨터 과학 과정 외에도 데이터 분석을 가르치는 대학의 강사.

데이터 분석 석사 학위는 36학점을 이수해야 합니다. 학생들은 모든 프로그램에 공통적인 핵심 과목 12학점, 취업 지원 6학점, 데이터 분석 콘텐츠 영역에서 18학점을 이수하게 됩니다.

프로그램 전제 조건

모든 새로운 데이터 분석 프로그램 학생들은 데이터 분석 프로그램에서 성공할 수 있도록 준비하기 위해 특정 기본 기술이 필요합니다. 데이터 분석 학위는 컴퓨터 과학 이론 및 기술에 대한 폭넓은 이해를 제공합니다. 필요한 배경 지식이 없는 학생은 핵심 과정을 수강하기 전에 전제 조건의 일부 또는 전부를 이수해야 합니다. 따라서 성공하려면 학생들은 다음 과정에 대한 배경 지식이 있어야 합니다.

• COMP 109 Python을 사용한 컴퓨터 알고리즘 및 프로그래밍 논리
• COMP 260 운영 체제 소개
• COMP 270 네트워킹의 필수 요소
• COMP 329 데이터 구조 및 알고리즘 분석
• COMP 350 데이터베이스 개념

핵심 과목 (4 핵심 과목 - 12 학점)

이 과정은 컴퓨터 인터페이스, 소프트웨어 설계, 시스템 간 통신 및 IT 시스템 관리 방법을 구현하기 위한 광범위한 기초 지식을 제공합니다. 이는 IT 전문가가 이러한 구성 요소를 주어진 시스템이나 프로젝트에 적용하는 데 중요한 요소입니다.

• COMP 501 고급 운영 체제
• COMP 502 알고리즘 설계 및 분석
• COMP 503 네트워킹 및 통신
• COMP 504 데이터베이스 관리 시스템

응용 프로그램 과정 (2 과목 – 6 학점)

이 과정은 학생들이 프로그램을 통해 배운 내용을 실제 프로젝트나 석사 학위 논문에 적용할 수 있는 기회를 제공합니다. 실용적인 프로젝트는 프로그램 전반에 걸쳐 습득 한 지식의 적용을 제공하고 잠재적 고용주에게 경력 준비를 입증 할 수있는 작업을 나타내지 만, 논문은 일반적으로 학생의 연구 잠재력을 입증하는 데 도움이되며 박사 과정 준비를 입증하는 데 사용될 수 있습니다. 옵션에 관계없이 학생들은 프로젝트 또는 논문을 완료하는 데 사용되는 기본 연구 지식과 능력을 보여줍니다.

• COMP 505 연구 방법
• 다음 중 하나를 선택합니다.
  • COMP 682 데이터 분석 캡스톤 프로젝트
  • COMP 698 석사 학위 논문

전문화 과정 (모든 6 과목 – 18 학점)

이 고급 과정은 데이터 분석과 관련된 심층적인 주제를 다루며 학생들이 의도한 전문적 궤적을 기반으로 지식을 개발할 수 있도록 합니다.

• COMP 523 빅 데이터 원칙
• COMP 524 복잡한 빅 데이터 문제의 메타데이터 응용 프로그램
• COMP 525 의사 결정에서 분석의 역할
• COMP 528 데이터 분석 재단
• COMP 529 인포메이션 퓨전
• 데이터 분석을 위한 COMP 531 알고리즘
• COMP 542 수치 분석
• COMP 543 데이터 집약적 분산 컴퓨팅
• COMP 544 데이터 과학 특별 주제
• COMP 596 데이터 분석 인턴십 I
• COMP 626 웹 분석
• COMP 627 설명 및 예측 분석 도구
• COMP 628 데이터 분석의 특별 주제
• COMP 629 빅 데이터의 개인 정보 보호 및 보안
• COMP 630 텍스트 분석
• COMP 631 클라우데라 공인 어소시에이트(CCA) 데이터 분석가
• COMP 632 Microsoft 인증 Azure 데이터 과학자 어소시에이트
• COMP 696 데이터 분석 인턴십 II

참고 : 다른 프로그램에서 제공하는 과정을 수강하고자하는 학생은 전문적인 궤적, 의도 한 컨설팅 프로젝트 및 / 또는 개인적 관심의 일부로 추가의 관련성에 대한 정당성을 제공하여 고문에게 청원 할 수 있습니다. 다른 프로그램에서 최대 2개의 코스를 신청할 수 있습니다.