Ms ciencia de los datos

Basándose en estadísticas, informática y matemáticas, la Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos se enfoca en el uso efectivo de una amplia gama de información extraída de las ciencias naturales y sociales. Debido a la naturaleza interdisciplinaria del plan de estudios y el acceso único a agencias y organizaciones externas colaboradoras, el programa ofrece una rica experiencia práctica.

Los estudiantes están equipados con las últimas herramientas para el análisis y la visualización de datos y se sumergen en temas complejos, como la forma de identificar patrones a partir de grandes cantidades de datos. Los cursos también cubren el aprendizaje automático y los lenguajes de programación Python, JavaScript y R.

Cursos del Departamento de Ciencia de Datos

• DATS 6101 Introducción a la ciencia de datos
• DATS 6102 Almacenamiento y análisis de datos
• DATS 6103 Introducción a la minería de datos
• DATS 6201 Álgebra lineal numérica y optimización
• DATS 6202 Machine Learning I
• DATS 6203 Machine Learning II
• DATS 6401 Visualización de datos complejos
• DATS 6402 Computación de alto rendimiento y computación paralela
• DATS 6450 Temas en ciencia de datos

Ejemplos de cursos a elegir en consulta con su asesor

• MATEMÁTICAS 6522 Introducción al análisis numérico
• STAT 6207 Métodos de computación estadística
• STAT 6214 Modelos lineales aplicados
• STAT 6242 Gráficos de regresión / Regresión no paramétrica
• ECON 8375 Econometría I
• ECON 8376 Econometría II
• ECON 8377 Econometría III
• ECON 8378 Pronóstico económico
• GEOG 6304 Sistemas de Información Geográfica I
• GEOG 6306 Sistemas de Información Geográfica II
• Procesamiento de imagen digital GEOG 6307
• Modelos no lineales PSC 8120
• Análisis de red PSC 8132
• PSC 8185 Temas en el análisis político empírico y formal

Proyecto final

Como culminación del programa de maestría, los estudiantes se inscriben en un curso final de tres créditos y pasan su último semestre aplicando las habilidades y conocimientos que aprendieron en el análisis de datos. Para la culminación, los estudiantes trabajan en grupos en una aplicación práctica de los principios de la ciencia de datos. Los proyectos del equipo de Capstone se eligen en consulta con el instructor del curso.

Objetivos de aprendizaje

Los estudiantes que completan la Maestría en Ciencias de Datos están equipados para aplicar técnicas de ciencia de datos para resolver problemas del mundo real, comunicar hallazgos y presentarlos de manera efectiva utilizando herramientas de visualización de datos.

Específicamente, los estudiantes se gradúan con:

• Amplio conocimiento práctico de las técnicas de análisis de datos estadísticos.
• Experiencia con herramientas de software de minería de datos.
• Experiencia con herramientas y tecnologías de punta para analizar big data
• Habilidades prácticas para visualizar y transformar datos.
• Habilidades de comunicación y trabajo efectivo en equipo.

Áreas de enfoque

Tanto la maestría como el programa de certificado de posgrado combinan cursos de cuatro áreas:

• Métodos: conceptos básicos de gestión de datos y análisis de datos; amplia experiencia en los lenguajes de programación esenciales para la ciencia de datos, incluidos Python, JavaScript y R
• Aplicaciones: Cursos electivos en ciencia de datos aplicados a un dominio de conocimiento específico, como astrofísica, ciencias políticas y geografía.
• Habilidades: Trabajo en equipo, gestión de proyectos y habilidades de comunicación.
• Tecnología: exposición práctica a software e idiomas de datos y visualización