Ms en análisis
San Francisco, Estados Unidos de América
DURACIÓN
1 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
FECHA LIMITE DE APLICACIÓN
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Jun 2025
TASAS DE MATRÍCULA
USD 39.840 / per year
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
Introducción
El programa de un año de Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos (MSDS) de la USF ofrece un plan de estudios riguroso centrado en técnicas matemáticas y computacionales en el campo emergente de la ciencia de datos. El plan de estudios enfatiza la formulación cuidadosa de problemas comerciales, seleccionando técnicas analíticas efectivas para abordar esos problemas y comunicando soluciones de una manera clara y creativa.
Más del 90 por ciento de todos los graduados desde el inicio del programa en 2012 recibieron una oferta de empleo dentro de los tres meses posteriores a la graduación en empresas como Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest y Visa.
Un plan de estudios técnicamente desafiante
El exigente plan de estudios del programa incluye cursos de siete semanas diseñados específicamente para nuestros estudiantes; no se ofrecen en otros programas o departamentos. Los estudiantes dominan materias de informática, estadística y administración, como regresión, raspado web, administración de bases de datos SQL y NoSQL, procesamiento del lenguaje natural, comunicaciones comerciales, aprendizaje automático, análisis de clústeres, desarrollo de aplicaciones y habilidades para entrevistas. Los estudiantes usan principalmente el lenguaje de programación Python en sus clases y aprenden cómo usar de manera efectiva la tecnología de computación distribuida como MapReduce, Hadoop y Spark, y se familiarizan íntimamente con la tecnología en la nube como Amazon Web Services. Los estudiantes tienen acceso al clúster de computación GPU del Data Institute.
Facultad
Nuestra facultad representa la naturaleza multidisciplinaria fundamental de la industria de big data. Son académicos tradicionales y científicos de datos que trabajan activamente en el campo, utilizando la experiencia real de la industria para inspirar su instrucción. Sus áreas de especialización incluyen aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural, bases de datos, modelado estadístico, análisis de redes, algoritmos, aprendizaje no supervisado, aprendizaje automático, optimización, análisis de salud y procesamiento de señales.
Admisión
Plan de estudios
Major Requirements (35 units)
Examen de álgebra lineal
- Todos los estudiantes deben aprobar un examen de álgebra lineal antes del comienzo del semestre de otoño para demostrar su competencia. Los estudiantes tienen dos intentos para aprobar el examen y se les proporcionan diez horas de recursos de video y preguntas de práctica.
Cursos obligatorios (35 unidades)
- MSDS 501 - Computación para la ciencia de datos
- MSDS 504 - Revisión de probabilidad y estadística
- MSDS 593 - Análisis y visualización exploratoria de datos
- MSDS 601 - Análisis de regresión lineal
- MSDS 603 - Emprendimiento en ciencia de datos
- MSDS 604 - Análisis de series temporales
- MSDS 605 - Prácticas en ciencia de datos I
- MSDS 610 - Comunicación para la ciencia de datos
- MSDS 621 - Introducción al aprendizaje automático
- MSDS 625 - Prácticas de ciencia de datos II
- MSDS 627 - Prácticas de ciencia de datos III
- MSDS 629 - Experimentos en ciencia de datos
- MSDS 630 - Aprendizaje automático avanzado
- MSDS 631 - Temas especiales en ciencia de datos
- MSDS 632 - Prácticas de ciencia de datos IV
- MSDS 633 - Ética en la ciencia de datos
- MSDS 634 - Aprendizaje profundo
- MSDS 689 - Estructuras de datos y algoritmos
- MSDS 691 - Bases de datos relacionales
- MSDS 692 - Adquisición de datos
- MSDS 694 - Computación distribuida
- MSDS 697 - Sistemas de datos distribuidos
- MSDS 699 - Laboratorio de aprendizaje automático
Seminars
- MSDS 640 - Serie de seminarios I
- MSDS 641 - Serie de seminarios II
- MSDS 642 - Serie de seminarios III
- MSDS 643 - Serie de seminarios IV
- MSDS 644 - Serie de seminarios V
Objetivos y competencias del programa
Students will:
- Poseer una comprensión teórica de los modelos estadísticos clásicos (por ejemplo, modelos lineales generalizados, modelos de series de tiempo lineales, etc.), así como la capacidad de aplicar esos modelos de manera efectiva.
- Poseer una comprensión teórica de las técnicas de aprendizaje automático (por ejemplo, bosques aleatorios, redes neuronales, Bayes ingenuo, k-means, etc.), así como la capacidad de aplicar esas técnicas de manera efectiva.
- Utilizar eficazmente lenguajes de programación modernos (por ejemplo, R, Python, SQL, etc.) y tecnologías (AWS, Hive, Spark, Hadoop, etc.) para extraer, limpiar, organizar, consultar, resumir, visualizar y modelar grandes volúmenes y variedades de datos.
- Prepárese para carreras como científico de datos resolviendo problemas comerciales reales basados en datos con otros científicos de datos y comprendiendo los problemas sociales, éticos, legales y de políticas que desafían y enfrentan cada vez más a los científicos de datos.
- Desarrollar habilidades de comunicación profesional (por ejemplo, presentaciones, entrevistas, etiqueta de correo electrónico, etc.) y comenzar a integrarse con la comunidad de ciencia de datos del Área de la Bahía.
Becas y Financiamiento
El programa MSCS ofrece un número limitado de becas basadas en el mérito a estudiantes de posgrado entrantes y actuales, tanto nacionales como internacionales, sobre una base competitiva.
Beca de admisión para maestría en ciencias de la computación
Se otorga a los nuevos postulantes a la maestría en Ciencias de la Computación con postulaciones sobresalientes de todos los orígenes. Los premios aproximados varían hasta $5000 durante el primer año de estudio.
Beca de mérito de maestría en ciencias de la computación
Se otorga a los nuevos postulantes a la maestría en Ciencias de la Computación con postulaciones sobresalientes de todos los orígenes o a los estudiantes de posgrado actuales de la maestría en Ciencias de la Computación que demuestren habilidades y liderazgo excepcionales. Los premios aproximados varían entre $5 y $10 000 a lo largo de uno o dos semestres.
The Dean's Scholarship
Un premio de hasta $15,000 para usar en matrícula, investigación y viajes a conferencias. Conéctese con otros beneficiarios de la Beca del Decano y líderes de la Facultad de Artes y Ciencias. Actúe como representante del programa ante las iniciativas de donantes de la USF para ayudar a transformar las vidas de otros estudiantes de la USF. Visite el sitio web de Becas del Decano de la Facultad de Artes y Ciencias para obtener más información.
Double Dons Scholarship
Los exalumnos y estudiantes actuales de la USF pueden recibir la beca USF Double Dons al momento de la admisión. La beca cubre el 20 % de la matrícula del programa y no se puede combinar con otras becas de la USF. Pueden aplicarse excepciones.
Oportunidades profesionales
Los estudiantes de la maestría en Ciencias de Datos se benefician de un sólido programa interno de servicios profesionales, así como del acceso al Centro de Servicios Profesionales que ofrece la Universidad. El programa interno está diseñado por nuestro cuerpo docente específicamente para nuestros estudiantes.
Talleres sobre técnicas de entrevista y carreras profesionales
Todos los estudiantes deben completar 10 horas de capacitación en técnicas de entrevista fuera del horario de clases que ofrece el programa. Esto incluye una serie de talleres que cubren asesoramiento para la búsqueda de empleo, preparación de currículums y cartas de presentación, entrevistas técnicas, negociación salarial y más. Cada año, el programa invita a exalumnos a facilitar entrevistas simuladas con estudiantes actuales para brindarles práctica y retroalimentación valiosas.