Maestría en análisis de datos
The George Washington University - School of Engineering & Applied Science
Información clave
Ubicación del campus
Washington, Estados Unidos de América
Idiomas
Inglés
Formato de estudio
En el campus
Duración
3 - 4 semestres
Ritmo
Tiempo completo, Tiempo Parcial
Pago de estudios
USD 2075 / per credit
Fecha límite de inscripción
Contacto
Fecha de inicio más temprana
Aug 2024
becas
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Introducción
Administrado conjuntamente a través del Departamento de Ciencias de la Computación y el Departamento de Gestión de Ingeniería e Ingeniería de Sistemas, la Maestría en Ciencias en Análisis de Datos tiene como objetivo abordar la creciente demanda de profesionales capacitados en big data y análisis de datos en organizaciones gubernamentales, industriales y de investigación.
A través de cursos dirigidos por los mejores miembros de la facultad en la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas y la Escuela de Negocios , este programa se lleva a cabo en pequeñas cohortes y cubre temas en ciencias de la computación, análisis de negocios e ingeniería de sistemas mientras se enfoca en los fundamentos del análisis desde un punto de vista técnico. perspectiva de la ingeniería.
Los estudiantes eligen entre dos pistas: Ciencias de la Computación o Ingeniería de Gestión e Ingeniería de Sistemas.
Resultados del programa
Los estudiantes en el programa deben esperar:
- Aplique la ciencia de los datos y las técnicas de análisis en el proceso de toma de decisiones de una amplia gama de organizaciones.
- Demostrar la capacidad de almacenar, limpiar y transformar datos.
- Demostrar mejoras en el proceso de toma de decisiones utilizando y aplicando técnicas de análisis para interpretar los resultados.
- Diseñar e implementar infraestructura informática y técnicas algorítmicas para análisis de big data.
- Explore las bases de ingeniería que impulsan los campos de la ciencia de datos y análisis.
- Obtenga experiencia práctica con herramientas analíticas para Big Data.
- Perseguir o mejorar las carreras como analistas de datos o científicos de datos.
Requisitos del programa
- Horas de crédito: 33
- Duración: dos años (a tiempo completo), tres años (a tiempo parcial)
- Término de inicio de otoño solamente - no hay término de inicio de primavera disponible
Requisitos de admisión
- Mínimo de 3.0 GPA (fuera de una escala de 4.0) alcanzado en las últimas 60 horas de cursos de licenciatura.
- Trabajo de curso previo en cálculo (diferencial o integral), programación, probabilidad y estadística.
- Para estudiantes internacionales: puntaje TOEFL de 100 o más alto / puntaje IELTS de 7.0 sin puntaje de banda individual por debajo de 6.0
Envío exitoso del formulario de solicitud en línea, puntajes de exámenes y otros documentos como se describe en los requisitos de admisión .
NOTA: El examen GRE es opcional para este programa. Se recomienda a los candidatos cuya licenciatura se completó hace más de 5 años y / o no tienen experiencia laboral directa en este campo que presenten puntajes GRE para complementar su solicitud.
- Envío exitoso del formulario de solicitud en línea, puntajes de exámenes y otros documentos como se describe en los requisitos de admisión .
Todos los solicitantes, por primera vez o transferidos, a un programa de Maestría en Ciencias (MS) o Maestría en Ingeniería (M.Eng.) En la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas deben cumplir con los requisitos de admisión para ser considerados para cualquiera de los programas en MARES.
Lista de verificación
Los solicitantes deben proporcionar los siguientes materiales para ser considerados para cualquier programa de posgrado en SEAS:
- Complete el formulario de solicitud en línea
- Transcripciones
- Puntajes del examen GRE (opcional para la admisión de otoño de 2021)
- Solicitantes internacionales: puntajes académicos TOEFL, IELTS o PTE
- Cartas de recomendación
- Declaración de propósito
- Currículum
- Tasa de solicitud
Requisitos del examen de idioma inglés
- Todos los solicitantes internacionales que solicitan visa deben presentar los puntajes académicos de TOEFL, IELTS o PTE a SEAS para ser considerados para la admisión.
- Proporcione solo los puntajes de sus exámenes más recientes. Las puntuaciones no pueden tener más de dos años.
Requisitos de puntaje mínimo
IELTS
- 6.0 en general sin puntaje individual por debajo de 5.0.
- Los solicitantes de los programas de posgrado en Gestión de Ingeniería, Ingeniería de Sistemas o Análisis de Datos deben tener un puntaje mínimo de 7.0 sin un puntaje individual por debajo de 6.0.
- Los solicitantes que deseen ser considerados para oportunidades de financiamiento deben tener un puntaje general de banda de 7.0 sin puntaje individual por debajo de 6.0.
TOEFL
- 80 en el examen de Internet (iBT) o 550 en el examen en papel.
- Los solicitantes de los programas de posgrado en Gestión de Ingeniería, Ingeniería de Sistemas o Análisis de Datos deben tener una puntuación mínima de 100 en el examen de Internet.
- Los solicitantes que deseen ser considerados para oportunidades de financiamiento deben tener un 600 en el examen en papel o 100 en el examen en Internet.
PTE Académico
- 53. Los solicitantes que deseen ser considerados para oportunidades de financiamiento deben tener un puntaje mínimo de 68.
Excepciones
Se otorgan excepciones a los solicitantes que:
- Tener una licenciatura, maestría o doctorado de una institución en la que el inglés es el idioma de instrucción Y el idioma oficial del país en el que se encuentra la universidad.
- Tener una licenciatura, maestría o doctorado de una institución ubicada en un país que califica para la exención del examen de idioma inglés .
Galería
Admisión
Becas y Financiamiento
Objetivos y competencias del programa
Resultados del programa
Los estudiantes en el programa deben esperar:
- Aplique la ciencia de los datos y las técnicas de análisis en el proceso de toma de decisiones de una amplia gama de organizaciones.
- Demostrar la capacidad de almacenar, limpiar y transformar datos.
- Demostrar mejoras en el proceso de toma de decisiones utilizando y aplicando técnicas de análisis para interpretar los resultados.
- Diseñar e implementar infraestructura informática y técnicas algorítmicas para análisis de big data.
- Explore las bases de ingeniería que impulsan los campos de la ciencia de datos y análisis.
- Obtenga experiencia práctica con herramientas analíticas para Big Data.
- Perseguir o mejorar las carreras como analistas de datos o científicos de datos.
Sobre la escuela
Preguntas
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