Data Science and Analytics, MS

General

Descripción del programa

Estado de la misión

La misión del programa de maestría de la College of Charleston Ciencias en Ciencias de Datos y Análisis de la College of Charleston es satisfacer la creciente demanda de graduados con habilidades basadas en datos, cuantitativas, analíticas e informáticas, es decir, un científico de datos.

Descripción del programa

Hay varias formas superpuestas pero distintas de identificar y definir un científico de datos. En el corazón de la ciencia de datos está el objetivo del descubrimiento del conocimiento a partir de los datos. Esto requiere un núcleo de habilidades especializadas de los dominios de la informática y las matemáticas, complementado con una exposición significativa a un dominio de especialización (por ejemplo, negocios, ciencias, ciencias sociales y humanidades).

Los graduados de este programa de grado dominarán las siguientes habilidades básicas: modelado de datos, disputa de datos, diseño experimental, estadísticas, optimización, aprendizaje automático y visualización de datos. Las habilidades básicas se complementan con cursos electivos específicos del dominio. Se proporcionan paquetes optativos recomendados que preparan específicamente a los estudiantes para los siguientes objetivos profesionales: Científico de datos de aprendizaje automático, Científico de datos de modelado e ingeniería de software, Científico de datos computacionales, Informática científica y Científico de datos de Business Analytics. Todos los estudiantes en este programa aplicarán sus habilidades y conocimientos básicos y específicos de dominio a una práctica de la industria o experiencia de tesis de investigación.

Los objetivos de aprendizaje específicos del programa son:

  1. Los graduados demostrarán conocimientos avanzados y aplicados de programación de computadoras, organización de datos, minería de datos, visualización de datos y algoritmos.
  2. Los graduados demostrarán una comprensión avanzada del área central de matemáticas y estadísticas, incluida la optimización, el aprendizaje automático, la regresión y el álgebra lineal.
  3. Los graduados demostrarán una aplicación de sus cursos de posgrado en ciencias de datos a través de la realización de una experiencia práctica o tesis de investigación.

Cursos requeridos

  • Arquitectura de sistemas informáticos distribuidos CSIS 604 (3)
  • CSIS 638 Implementación de sistemas de gestión de bases de datos (3)
  • DATA 505 Ciencia y análisis de datos computacionales (3)
  • DATA 506 Ciencia de datos matemáticos y análisis (3)
  • DATA 507 Computación científica en ciencia de datos (3)

o

  • MATEMÁTICAS 540 Aprendizaje estadístico I (3)
  • DATA 510 Limpieza, organización y visualización de datos (3)
  • DATA 534 Aprendizaje automático, minería de datos y análisis (3)
  • Modelos lineales MATH 550 (3)

Cursos electivos

  • Complete 6 horas de crédito de lo siguiente:
  • BIOL 612 Genética de la conservación (4)
  • BIOL 649 Genómica comparativa (4)
  • CSIS 602 Fundamentos de Ingeniería de Software (3)
  • Lenguajes de programación CSIS 618 (3)
  • CSIS 632 Comunicaciones de datos y redes (3)
  • Análisis de requisitos de software CSIS 654 y especificaciones (3)
  • CSIS 690 Temas especiales en informática (3)
  • DATA 590 Temas especiales en ciencia de datos y análisis (3)
  • EVSS 549 Sistemas de Información Geográfica (4)
  • EVSS 569 SIG avanzado: modelos ambientales y de riesgos (4)
  • MATEMÁTICAS 541 Aprendizaje estadístico II (3)
  • MATEMÁTICAS 545 Análisis numérico I (3)
  • Programación lineal y optimización MATH 551 (3)
  • MATH 552 Investigación de operaciones (3)
  • MATH 555 Métodos Estadísticos Bayesianos (3)
  • MBAD 503 Gestión Financiera (3)
  • MBAD 516 Modelos financieros (3)
  • MBAD 521 Estrategia de marketing para el consumidor (3)
  • MBAD 522 Investigación y análisis de mercado para la toma de decisiones (3)
  • MBAD 525 Gestión de marketing (3)

Tesis u Opción Práctica

Complete 6 horas de crédito de DATA 698 Practicum en Data Science and Analytics (3) o DATA 699 Thesis en Data Science and Analytics (3).

Para la opción de práctica, el estudiante es responsable de proponer un proyecto de práctica en una empresa que realiza trabajos de análisis y ciencia de datos. Su práctica debe relacionarse directamente con la ciencia de datos y los conceptos analíticos a nivel de posgrado. Los estudiantes que ya están empleados en un campo de ciencia de datos deben realizar tareas adicionales de ciencia de datos fuera de sus responsabilidades existentes. Las experiencias prácticas deben ser aprobadas tanto por el director del programa como por el instructor del curso práctico antes de inscribirse en DATA 698.

La opción de tesis requiere un proyecto de investigación tradicional caracterizado por un documento completo sobre un tema de investigación. El estudiante debe identificar a un asesor académico de tesis El asesor preside un comité de tesis de maestría de al menos tres miembros de la facultad que debe incluir al director del programa de ciencia de datos y análisis. El Comité debe aprobar las propuestas de tesis antes de que un estudiante se inscriba en DATA 699. El Comité también decide en última instancia si el estudiante ha defendido con éxito su tesis que se requiere para graduarse.

Política de transferencia de crédito

No hay pautas específicas del programa.

Requisitos de admisión

Requerimientos Institucionales

  • Un formulario de solicitud completado con una tarifa de solicitud no reembolsable de $ 50.
  • Transcripciones oficiales de todos los cursos de pregrado y posgrado. Se requiere una licenciatura obtenida de un colegio o universidad acreditada.
  • Los solicitantes internacionales deben consultar el área de Estudiantes Internacionales dentro de la sección "Información de Admisiones" del catálogo para obtener información sobre cómo proporcionar la documentación adecuada con la solicitud.

Requisitos del programa

  • GRE. Presentación de una calificación oficial de examen de Graduate Record Examination (GRE). La prueba debe realizarse dentro de los cinco años posteriores a la aplicación. El puntaje mínimo aceptable de GRE es una combinación verbal y cuantitativa de 300 y 4.0 en la evaluación de escritura.
  • Aprobar un examen de ingreso. Antes de comenzar sus primeros cursos de posgrado, todos los estudiantes que ingresen a este programa deben aprobar un examen de aptitud que demuestre los conocimientos previos necesarios en las áreas de programación fundamental, informática, matemáticas y estadística. La prueba es administrada por el director del programa. Los temas de computación cubiertos en la prueba de aptitud incluyen: ramificación e iteración, manipulación de cadenas, adivinar y verificar, aproximaciones, bisección, descomposición, abstracciones, funciones, tuplas, listas, alias, mutabilidad, clonación, recursión, diccionarios, pruebas, depuración, excepciones, aserciones, programación orientada a objetos, clases y herencia, comprensión de la eficiencia del programa, búsqueda y clasificación. Los temas estadísticos cubiertos en la prueba incluyen: variables aleatorias, distribuciones, cuantiles, varianza media, probabilidad condicional, teorema de Bayes, falacia de tasa base, distribuciones conjuntas, covarianza, correlación, independencia, teorema del límite central, inferencia bayesiana con antecedentes conocidos, probabilidad intervalos, anteriores conjugados, inferencia bayesiana con previos desconocidos, pruebas de significancia frecuente e intervalos de confianza, métodos de remuestreo: bootstrapping, regresión lineal. Para obtener más detalles sobre cómo prepararse para el examen de ingreso, comuníquese con el director del programa.
  • Proporcionar declaración de propósito. Se requiere una declaración de propósito de 300-500 palabras. Los solicitantes deben discutir sus objetivos después de obtener el título de maestría y lo que el solicitante cree que él / ella contribuirá al programa.
  • Proporcionar cartas de recomendación. Se requieren dos cartas de recomendación que deben proporcionar detalles sobre la motivación y la capacidad del solicitante para completar el programa.

Fechas límites para la Aplicación

  • Otoño: No hay admisión de otoño
  • Primavera: No hay admisión de primavera
  • Verano: 1 de febrero
Última actualización Sep 2019

Acerca del centro educativo

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 ... Leer más

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. Leer menos