MS tietotieteessä
University of San Francisco - College of Arts & Sciences
Keskeiset tiedot
Kampuksen sijainti
San Francisco, Yhdysvallat
Kieli (kielet
Englanti
Opintomuoto
Kampuksella
Kesto
1 vuosi
Vauhti
Täysaikainen
Lukukausimaksut
USD 48 320 / per year *
Hakemuksen määräaika
Pyydä tietoja
Aikaisin aloituspäivä
Pyydä tietoja
* lukukausikustannukset vuodessa ovat vain arvioita; kustannukset voivat vaihdella todellisen ilmoittautumisen perusteella
Johdanto
USF: n yksivuotinen Master of Science in Data Science (MSDS) -ohjelma tarjoaa tiukan opetussuunnitelman, joka keskittyy matemaattisiin ja laskennallisiin tekniikoihin nousevalla tietotieteen alalla. Opetussuunnitelmassa korostetaan yritysten ongelmien huolellista muotoilua, tehokkaiden analyyttisten tekniikoiden valitsemista näiden ongelmien ratkaisemiseksi ja ratkaisujen viestimistä selkeällä ja luovalla tavalla.
Yli 90 prosenttia kaikista valmistuneista ohjelman perustamisen jälkeen vuonna 2012 sai työtarjouksen kolmen kuukauden kuluessa valmistumisesta yrityksissä, kuten Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest ja Visa.
Teknisesti haastava opetussuunnitelma
Ohjelman haastavassa opetussuunnitelmassa on seitsemän viikon kursseja, jotka on suunniteltu erityisesti opiskelijoillemme - niitä ei tarjota muilla ohjelmilla tai osastoilla. Opiskelija hallitsee tietojenkäsittelytieteen, tilastotieteen ja hallinnan aiheita, kuten regressiota, verkkoraapimista, SQL- ja NoSQL-tietokannan hallintaa, luonnollisen kielen käsittelyä, yritysviestintää, koneoppimista, klusterianalyysiä, sovelluskehitystä ja haastattelutaitoja. Opiskelijat käyttävät tunneilla ensisijaisesti Python-ohjelmointikieltä ja oppivat käyttämään tehokkaasti hajautettua laskentatekniikkaa, kuten MapReduce, Hadoop ja Spark, sekä perehtyvät läheisesti pilviteknologiaan, kuten Amazon Web Servicesiin. Opiskelijoilla on pääsy Data Instituten GPU-laskentaklusteriin.
Henkilöstö
Tiedekuntamme edustaa big data -teollisuuden perustavaa monitieteisyyttä. He ovat perinteisiä akateemikkoja ja datatieteilijöitä, jotka työskentelevät aktiivisesti alalla ja käyttävät todellista alan kokemusta inspiroimaan opetustaan. Heidän osaamisalueitaan ovat syväoppiminen, luonnollisen kielen käsittely, tietokannat, tilastollinen mallintaminen, verkkoanalytiikka, algoritmit, valvomaton oppiminen, koneoppiminen, optimointi, terveysanalytiikka ja signaalinkäsittely.
Pääsymaksut
Opetussuunnitelma
Ohjelman yleiskatsaus
Master of Science in Data Science (MSDS) on kokopäiväinen, yhden vuoden ohjelma, joka sijaitsee USF:n San Franciscon keskustan kampuksella. 35 yksikön ohjelma alkaa joka vuosi heinäkuun alussa ja sisältää modernin, avoimeen lähdekoodiin keskittyvän opetussuunnitelman opiskelijoille, jotka etsivät teknistä asiantuntemusta, jota tarvitaan datatieteilijöiksi ja analyytikoiksi, sekä liiketoimintataitoja soveltaakseen tätä tietoa tehokkaasti ja strategisesti.
Kurssit sisältävät
- Sovellus kehitys
- Koneoppiminen
- Tilastollinen mallinnus
- Luonnollisen kielen käsittely
- Yritysstrategia
- Kokeiden suunnittelu
- Hajautettu tietotekniikka
- Syväoppiminen
- Datan visualisointi
- Yritysviestintä
Data Science Boot Camp
Ohjelma alkaa käynnistysleirillämme, joka on intensiivinen katsaus MSDS-ohjelman menestymiseen vaadittavista perustavanlaatuisista tiedoista ja taidoista. Opiskelijat suorittavat nopeutettuja tarkastelukursseja todennäköisyys- ja tilastotiedoissa sekä analytiikan laskennassa, ja heidän on myös läpäistävä lineaarialgebran pätevyyskoe, jotta he voivat edetä ohjelmassa. Lisäksi kaikki opiskelijat suorittavat tutkivan data-analyysin ja visualisoinnin kurssin yhteensä kolmella kurssilla ja yhden lineaarialgebran kokeen alkukesälukukaudella.
Yhdeksän kuukauden harjoittelu (harjoittelu)
Harjoitteluprojektit antavat opiskelijoille mahdollisuuden työskennellä 15 tuntia viikossa yhdeksän kuukauden ajan datatieteen ongelmien ratkaisemiseksi organisaatioissa San Franciscon lahden alueella ja sen ulkopuolella. Kaikille opiskelijoille taataan harjoittelupaikka.
Amazon Web Services -kumppanuus
Datatieteen maisteri on ylpeä saadessaan opiskelijamme kehittää ohjelmistoja ja suorittaa analyyseja Amazon Web Services -palvelussa. Uuden kumppanuuden AWS Educaten ja USF:n Data Instituten kanssa jokainen opiskelija saa merkittävää tukea opintosuoritusten muodossa, jotta he voivat perehtyä ja saada kokemusta eri tekniikoista, mukaan lukien RedShift ja EC2.
Lukujärjestys
Luokat pidetään maanantaista perjantaihin päivän aikana, neljä luokkaa käynnissä samanaikaisesti kunkin moduulin (puoli lukukautta). Kaksi päivää viikossa on omistettu harjoittelulle, joka alkaa lokakuun puolivälissä. Oppilaat käyvät luokat yhdessä kohorttina, ja useimmat luokat on jaettu kahteen osaan luokkakokojen pitämiseksi pieninä.
Ohjelman tulos
Ohjelmamme tehtävänä on tuottaa valmistuneita, joilla on teoreettinen ja käytännöllinen ymmärrys monista klassisista ja moderneista tilastollisista mallinnus- ja koneoppimistekniikoista; jotka käyttävät nykyaikaisia ohjelmointikieliä suurten määrien ja erilaisten tietomäärien kaappaamiseen, puhdistamiseen, järjestämiseen, kyselyyn, yhteenvedon tekemiseen, visualisointiin ja mallintamiseen; ja jotka käyttävät tietojaan ja taitojaan ratkaistakseen menestyksekkäästi todellisia datalähtöisiä liiketoimintaongelmia ja viestiäkseen niistä tehokkaasti.
Ohjelman oppimistulokset
Opiskelijat:
- Sinulla on teoreettinen ymmärrys klassisista tilastomalleista (esim. yleistetyt lineaariset mallit, lineaariset aikasarjamallit jne.) sekä kyky soveltaa niitä tehokkaasti
- Sinulla on teoreettinen ymmärrys koneoppimistekniikoista (esim. satunnaiset metsät, neutraalit verkot, naiivit Bayes, k-keskiarvot jne.) sekä kyky soveltaa näitä tekniikoita tehokkaasti
- Käytä tehokkaasti nykyaikaisia ohjelmointikieliä (esim. R, Python, SQL jne.) ja tekniikoita (AWS, Hive, Spark, Hadoop jne.) suurten määrien ja lajikkeiden kaapimiseen, puhdistamiseen, järjestämiseen, kyselyyn, yhteenvetoon, visualisointiin ja mallintamiseen. tiedoista
- Valmistaudu datatieteilijöiden uraan ratkaisemalla todellisia, tietoon perustuvia liiketoimintaongelmia muiden datatieteilijöiden kanssa ja ymmärrä sosiaalisia, eettisiä, juridisia ja poliittisia kysymyksiä, jotka haastavat ja kohtaavat datatieteilijät yhä enemmän.
- Kehitä ammatillisia viestintätaitoja (esim. esitykset, haastattelut, sähköpostietiketti jne.) ja aloita integraatio Bay Arean datatiedeyhteisöön
Apurahat ja rahoitus
Master of Science in Data Science Erityinen taloudellinen apu
Apurahat
Datatieteen maisteriohjelma myöntää rajallisen määrän ansioihin perustuvia osittaisia stipendejä tuleville opiskelijoille. Nämä stipendit eivät vaadi erillistä hakemusta. Kaikki ohjelmaan hyväksytyt opiskelijat otetaan huomioon näiden apurahojen saamiseksi pääsypäätösprosessin aikana. Varhaiseen hakupäivään mennessä täytetyt hakemukset ovat etusijalla ohjelman stipendin saamiseksi.
Työharjoittelut
Kaikki datatieteen maisteriohjelman opiskelijat osallistuvat yhdeksän kuukauden harjoitteluun. Nämä projektit voivat olla maksettuja tai palkattomia riippuen harjoittelupaikasta, yrityksestä ja/tai organisaatiosta, jossa opiskelija suorittaa harjoitteluprojektinsa.
Rahoitus paperittomille opiskelijoille
USF Magis -stipendi dokumentoimattomille / DACA-opiskelijoille. Lisätietoja saat ottamalla yhteyttä Lori Princeen, [email protected].
Ulkopuoliset stipendit
Ei-USF-stipendirahoitus naisille, yhdysvaltalaisille ja kansainvälisille opiskelijoille
Uramahdollisuudet
MSDS-ohjelmasta valmistuvat opiskelijat ovat sulautuneet maailman suurimpaan teknologiayrityskeskittymään. Varustettu tietopohjaiseen päätöksentekoon tarvittavilla tekniikoilla ja taidoilla, valmistuneet ovat valmiita uraan useilla eri aloilla, joilla on nopeasti kasvava kysyntä osaaville ja hyvin koulutetuille datatieteilijöille, insinööreille ja analyytikoille. Opiskelijamme hyötyvät myös vahvasta talon sisäisestä urapalveluohjelmasta, joka on räätälöity datatieteen rooleihin valmistautuvien opiskelijoiden tarpeisiin.
Työtarjoukset
Yli 90 % kaikista vuoden 2012 jälkeen valmistuneista sai kokopäiväisen työtarjouksen kolmen kuukauden kuluessa valmistumisesta.
MSDS-alumnien viisi parasta työnantajaa
- Amazon
- Omena
- Walmart Labs
MSDS-alumnien yleisimmät työnimikkeet
- Tietojen tutkija
- Vanhempi datatutkija
- Data Engineer
- Ohjelmistoinsinööri
- Koneen oppimisen insinööri
Palkkatulot verrattuna aikaisempaan työsuhteeseen
Mediaani 50 000 dollarin voitto käyttöturvallisuustiedotteen jälkeen.
palkat
Luokka 2020:
- 120 000 dollaria - peruspalkan mediaani
- 160 000 dollaria - enimmäisperuspalkka
- 112 500 dollaria - Mediaaniperuspalkka, kansainväliset opiskelijat
- 120 000 dollaria – peruspalkan mediaani, naiset
- 110 000 dollaria - Mediaaniperuspalkka, ei aikaisempaa työkokemusta
- 122 825 dollaria - Mediaaniperuspalkka, yli 2 vuoden työkokemus
- 14 000 dollaria - Mediaanibonus (allekirjoitus, siirto, ansiot)
English Language Requirements
Todista englannin taitosi Duolingo-englannin testillä! DET on kätevä, nopea ja edullinen online-englannin koe, jonka hyväksyy yli 4 000 yliopistoa (kuten tämä) ympäri maailmaa.