Maestría en Ciencias de datos

El Master of Science en ciencia de datos prepara a los estudiantes para puestos en los nuevos campos de análisis de datos, big data y ciencia de datos. El programa combina estudios fundamentales en los fundamentos matemáticos con capacitación práctica en herramientas clave de programación y análisis de datos.

El científico de datos ha sido nombrado el mejor trabajo en Estados Unidos durante los últimos tres años por glassdoor.com con altos puntajes en salarios y satisfacción laboral. Las áreas de aplicación de ciencia de datos son las tecnologías centrales de varias de las corporaciones más grandes del mundo, así como las nuevas empresas más emocionantes de la actualidad.

La Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU. (BLS) estima a aquellos en el papel de "Científicos de investigación en informática e información" con un título de maestría, con un salario medio de $ 114,520 / año (2017). El BLS proyecta que el papel crecerá mucho más rápido que el promedio en los próximos diez años (19%).

Áreas de aplicación seleccionadas

• Sistemas de recomendación
• Inteligencia de Negocio
• Márketing
• Financiar
• Cuidado de la salud

Aplicación práctica

El enfoque de educación experiencial de la University of New Haven enfatiza el aprendizaje basado en proyectos con herramientas y datos de vanguardia. Los graduados estarán bien preparados para trabajar en un entorno empresarial, un entorno empresarial de rápido movimiento o para pasar al dominio de la investigación.

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Fondo requerido

El programa no presupone una sólida base matemática, aunque los cursos previos en álgebra lineal, probabilidad y estadística serán útiles para ciertos métodos y áreas de aplicación. Se proporcionará una revisión de los antecedentes matemáticos necesarios. Las habilidades de programación serán fuertemente enfatizadas y desarrolladas. Los solicitantes que no tengan los requisitos básicos pueden optar por comenzar temprano para cumplir con los requisitos previos.

Plan de estudios

Se requieren 30 créditos de posgrado para completar.

• Dos cursos (6 créditos) en fundamentos matemáticos y estadísticos para ciencia de datos.
• Cuatro cursos (12 créditos) en aprendizaje automático e inteligencia artificial, que incluyen cursos obligatorios y opcionales sobre aprendizaje estadístico y métodos de aprendizaje profundo.
• Un curso (3 créditos) en emprendimiento y liderazgo.
• Un curso (3 créditos) en métodos de computación escalables y paralelos
• Un curso (3 créditos) en temas especiales en aplicaciones de ciencia de datos, incluidas las posibles opciones en ciencias de la salud, negocios, finanzas y otras áreas.
• Proyecto Capstone o pasantía (3 créditos)

Cursos requeridos

• DSCI 6001 Matemáticas para científicos de datos
• DSCI 6002 Exploración de datos
• DSCI 6003 Aprendizaje automático y análisis de datos I
• DSCI 6004 Datos no estructurados / Natural Lang Proc
• DSCI 6005 Aprendizaje automático y análisis de datos II
• DSCI 6006 Liderazgo y emprendimiento
• DSCI 6007 Eng datos distribuidos y escalables
• DSCI 6008 Temas especiales
• DSCI 6010 Inteligencia Artificial
• DSCI 6051 Práctica en ciencia de datos o proyecto Capstone

Duración del curso

• Se espera que un estudiante de tiempo completo tome tres cursos por semestre y termine dentro de 1.5 a 2 años.
• Un estudiante a tiempo parcial puede completar el curso dentro de 3 a 4 años, y muchos se ofrecen por las tardes.

Becas

Ofrecemos dos tipos de becas / asistencia a nuestros estudiantes internacionales de maestría.

La beca de Dean proporciona hasta un 50% de asistencia para la matrícula durante su inscripción.

Provost Assistantship ofrece asistencia de matrícula del 75% y la oportunidad de trabajar para un departamento académico hasta 20 horas por semana durante su inscripción.