Bằng Thạc sĩ về Khoa học Dữ liệu

Chung

Chương trình mô tả

Khám phá tương lai của bạn trong Khoa học dữ liệu

Dữ liệu lớn đã cách mạng hóa cách các tổ chức đưa ra các quyết định chiến lược. Các công ty, tổ chức phi lợi nhuận và cơ quan chính phủ mong đợi nhân viên của họ có thể phân tích dữ liệu và truyền đạt hiệu quả những phát hiện của họ để ra quyết định. Do đó, nhu cầu lực lượng lao động đối với các cá nhân có kỹ năng dữ liệu khoa học đang bùng nổ.

Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng đối với các chuyên gia hiểu biết về dữ liệu, University of Memphis đang cung cấp một MS mới được chỉ định là STEM trong Khoa học Dữ liệu. Trong suốt chương trình này, sinh viên sẽ học cách sử dụng các phương pháp và công cụ tính toán và thống kê tiên tiến để thu thập, lưu trữ, truy xuất, thao tác, diễn giải và trực quan hóa dữ liệu. Quan trọng là, những phương pháp và công cụ này sẽ được cung cấp trong bối cảnh các ngành kinh doanh và khoa học có nhu cầu cao cụ thể, vì vậy sinh viên tốt nghiệp có sự hiểu biết và nhạy bén để chuyển những phát hiện của họ thành hành động.

Khoa học dữ liệu là một trong những bằng cấp linh hoạt và được săn đón nhiều nhất hiện có. Sinh viên tốt nghiệp sẽ được chuẩn bị để theo đuổi sự nghiệp trong một loạt các tổ chức trong kinh doanh, chính phủ, y sinh, giáo dục, kỹ thuật và khoa học ứng dụng.

144969_startup-photos.jpg

Khoa học dữ liệu là gì?

"Thế kỷ tới chắc chắn là thế kỷ của dữ liệu" (Donoho, 2000). Khoa học dữ liệu đang nổi lên như một mô hình mới, mang tính chuyển đổi trong khoa học và công nghệ. Với khối lượng lớn dữ liệu được tạo ra mỗi ngày từ nhiều nguồn (bao gồm dữ liệu kinh doanh, dữ liệu y sinh, dữ liệu giáo dục, dữ liệu khoa học, dữ liệu kỹ thuật và dữ liệu cá nhân), tầm quan trọng của các phương pháp tiếp cận có hệ thống và chặt chẽ để hiểu và đưa những khối lượng lớn dữ liệu này để sử dụng tốt bây giờ cũng được công nhận. Với sự bùng nổ dữ liệu này, nhu cầu đáng kể đối với các chuyên gia trong ngành, chính phủ, giáo dục, y tế, v.v., có các kỹ năng cần thiết để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Thật vậy, nhu cầu về bằng thạc sĩ Khoa học dữ liệu đã bùng nổ trong vài năm qua do số lượng bằng thạc sĩ được cấp trong lĩnh vực này đã tăng gấp 4 lần từ khoảng 5.000 lên khoảng 20.000 từ năm 2016 đến năm 2018. Hơn nữa, Nhà khoa học dữ liệu đã liên tục được xếp hạng là công việc hứa hẹn nhất (được xác định bởi mức lương cao, nhu cầu cao, tăng trưởng liên tục và tiềm năng thăng tiến) bởi các trang web tìm kiếm việc làm lớn như Glassdoor.

Tham khảo: Donoho, DL (2000). Phân tích dữ liệu chiều cao: Lời nguyền và phước lành của chiều không gian. Bài Giảng Được Phát Tại Hội Nghị "Thách Thức Toán Học Thế Kỷ 21" của Toán Mỹ. Xã hội, Los Angeles.

Giới thiệu về Chương trình

Bằng Thạc sĩ về Khoa học Dữ liệu cung cấp chương trình đào tạo liên ngành trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu để đáp ứng nhu cầu đang bùng nổ trên thị trường việc làm. Thật vậy, tầm quan trọng của các phương pháp tiếp cận có hệ thống và chặt chẽ để hiểu và tận dụng khối lượng dữ liệu đa dạng và lớn đã được thừa nhận rõ ràng. Hơn nữa, Nhà khoa học dữ liệu liên tục được xếp hạng là công việc hứa hẹn nhất (được xác định bởi mức lương cao, nhu cầu cao, tăng trưởng liên tục và tiềm năng thăng tiến) bởi các trang web tìm kiếm việc làm lớn như Glassdoor.

Bản chất của chương trình bao gồm các khóa học cốt lõi về cơ sở lý thuyết của Khoa học Dữ liệu, tức là Khoa học Máy tính và Thống kê, và các khóa học tự chọn về các phương pháp phân tích định lượng theo chuyên ngành cụ thể. Các khóa học tự chọn được phân nhóm trong các ngành cụ thể như Kinh tế hoặc Y sinh. Sinh viên tham dự chương trình sẽ có được một loạt các năng lực Khoa học Dữ liệu bao gồm (1) quản trị hệ thống cơ bản, lập trình và xử lý dữ liệu tính toán, (2) các khái niệm toán học và thống kê cơ bản để phân tích dữ liệu, (3) kỹ năng thống kê tính toán và học máy nâng cao để phân tích dữ liệu lớn, (4) khía cạnh đạo đức, khía cạnh bảo mật, khả năng tái sản xuất / xuất xứ của Khoa học dữ liệu, và (5) Mô hình và quy trình giải quyết vấn đề của Khoa học dữ liệu (năng lực tổng hợp).

Trợ lý

Hỗ trợ giảng dạy và nghiên cứu dành cho những ứng viên đủ tiêu chuẩn. Những trợ cấp này bao gồm miễn học phí và sinh hoạt phí hàng tháng.

Yêu cầu chương trình học

Bằng Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu yêu cầu hoàn thành 33 giờ tín chỉ học kỳ như sau: 15 tín chỉ từ các khóa học chính (xem bên dưới), 15 tín chỉ từ danh sách các môn tự chọn (với khuyến nghị rằng 9 tín chỉ phải từ một cụm hoặc tập trung khu vực - xem bên dưới), và 3 tín chỉ cho một dự án Thạc sĩ. Tùy chọn Luận văn Thạc sĩ (6 tín chỉ) cũng có sẵn trong trường hợp đó chỉ cần 12 tín chỉ từ danh sách các môn tự chọn. Ngoài ra, sinh viên có thể chọn khóa học Dự án Capstone (3 tín chỉ) như một cách để đáp ứng yêu cầu kiểm tra toàn diện của Trường Sau đại học đối với những sinh viên không viết luận văn. Sinh viên có thể chọn một Nghiên cứu Độc lập (3 tín chỉ) nếu họ chọn một dự án Thạc sĩ hoặc khóa học Dự án Capstone, trong trường hợp đó, chỉ cần 12 tín chỉ từ danh sách các môn tự chọn.

Các khóa học cốt lõi

  • COMP 7/8150 - Các nguyên tắc cơ bản của Khoa học Dữ liệu (Các khía cạnh tính toán của Khoa học Dữ liệu)
  • COMP 7115 - Hệ thống cơ sở dữ liệu
  • COMP 7/8745 - Học máy
  • TOÁN 7/8785 - Học thống kê nâng cao I
  • TOÁN 7/8786 - Học thống kê nâng cao II

Danh sách các môn tự chọn (khuyến khích học sinh chọn ít nhất 3 môn tự chọn từ một cụm hoặc khu vực tập trung)

Cụm khoa học dữ liệu cốt lõi (Cụm 1)

  • COMP 7/8116 - Hệ thống cơ sở dữ liệu nâng cao
  • COMP 7/8118 - Khai thác dữ liệu
  • COMP 7/8130 - Truy xuất thông tin / Tìm kiếm trên web
  • COMP 7/8740 - Mạng thần kinh
  • COMP 7/8747 - Chủ đề nâng cao về học máy
  • COMP 7/8780 - Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • TOÁN 7/8670 - Mô hình ngẫu nhiên ứng dụng
  • TOÁN 7/8680 - Suy luận Bayes
  • TOÁN 7/8657 Thống kê đa biến
  • TOÁN 7647 Thống kê phi tham số
  • Phân tích chuỗi thời gian ứng dụng MATH 7/8660
  • TOÁN 7/8685 - Mô phỏng & Máy tính
  • TOÁN 7/8695 - Bootstrap / Các phương pháp khác
  • TOÁN 7/8759 - Phân tích phân loại
  • Khoa học Thông tin Địa lý ESCI 6515

Cụm y sinh (Cụm 2)

  • BIOL 6490: Giới thiệu về Genomics và Bioinformatics
  • BIOL 7/8708: Khoa học dữ liệu cho các nhà sinh học
  • COMP 7/8295: Các thuật toán trong Sinh học Tính toán và Tin sinh học
  • Tập dữ liệu lớn PUBH 7/8104
  • PUBH 7/8205: Chủ đề đặc biệt, Dữ liệu khai thác
  • PUBH 7/8153: Thống kê sinh học trong Tin sinh học
  • PUBH7 / 8150: Phương pháp thống kê sinh học I
  • PUBH7 / 8152: Phương pháp thống kê sinh học II
  • PSYCH 7302/8302: Thống kê nâng cao cho Tâm lý học I

Cụm kinh tế (Cụm 3)

  • ECON 7810/8810: Kinh tế lượng I (Các nguyên tắc cơ bản của kinh tế lượng)
  • ECON 7811/8811: Kinh tế lượng II (Bảng điều khiển và phương pháp biến phụ thuộc giới hạn, liên tục)
  • ECON 8812: Kinh tế lượng III (Phân tích chuỗi thời gian)

Cụm Công nghệ Thông tin Kinh doanh (Cụm 4)

  • Quản lý dữ liệu nâng cao MIS 7660
  • MIS 7621 Học máy kinh doanh II
  • MIS 7720 Business Artificial Intelligence
  • Phân tích web MIS 7710

Cơ hội nghiên cứu

Cơ hội nghiên cứu, thực tập và việc làm trong Khoa học Dữ liệu là rất nhiều do tầm quan trọng của Khoa học Dữ liệu trong thế giới ngày nay.

Ví dụ, trong năm thứ ba liên tiếp, Nhà khoa học dữ liệu đứng đầu danh sách của Glassdoor là công việc tốt nhất ở Mỹ. "Nhà khoa học dữ liệu đã thống trị là một trong những công việc hấp dẫn nhất trong nhiều năm, được chứng minh bằng xếp hạng số 1 thứ ba liên tiếp", theo Kinh tế trưởng của Glassdoor, Tiến sĩ Andrew Chamberlain. "Điều này là do nhu cầu cao (4.524 việc làm đang mở), mức lương cao (mức lương cơ bản trung bình 110.000 USD) và sự hài lòng trong công việc cao (4,2 / 5). Không chỉ các công ty công nghệ đang tranh giành nhau để thuê các nhà khoa học dữ liệu, mà cả các ngành công nghiệp , từ chăm sóc sức khỏe đến tổ chức phi lợi nhuận đến bán lẻ, cũng đang tìm kiếm tài năng này. "

Đối với khu vực Memphis, Glassdoor cho biết mức lương trung bình cho các Nhà khoa học dữ liệu là $ 111,782.

Thật vậy, dữ liệu và Khoa học dữ liệu đang có tác động rộng rãi và có tiềm năng to lớn để tác động thêm đến các sản phẩm, dịch vụ và quy trình trong tất cả các lĩnh vực của cuộc sống của chúng ta bao gồm kinh doanh, chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận và bao gồm tất cả các lĩnh vực như y sinh, giáo dục, khoa học, kỹ thuật , và cuộc sống xã hội và cá nhân.

UofM cung cấp các cơ hội nghiên cứu về Khoa học Dữ liệu thông qua các dự án riêng lẻ cũng như thông qua Cụm Nghiên cứu Khoa học Dữ liệu, cung cấp khả năng lãnh đạo cho Nghiên cứu Khoa học Dữ liệu tại UofM và cộng đồng địa phương bằng cách tạo ra một môi trường nghiên cứu sôi động và đào tạo các nhà khoa học dữ liệu trong tương lai để xây dựng Dữ liệu Cộng đồng khoa học thực hành bao gồm học viện, chính phủ và ngành công nghiệp ở Tây Tennessee, Trung Nam và hơn thế nữa.

Developers working hard

Trợ lý

Hỗ trợ giảng dạy và nghiên cứu dành cho những ứng viên đủ tiêu chuẩn.

Các cơ hội nghề nghiệp

Nhiều báo cáo liên quan đến thị trường việc làm cho biết sẽ có khoảng 4-5 triệu việc làm ở Mỹ đòi hỏi kỹ năng phân tích dữ liệu.

Nghề nghiệp phổ biến

  • Kiến trúc sư ứng dụng
  • Nhà phát triển Business Intelligence (BI)
  • Kinh tế lượng
  • Dự báo
  • Phân tích Dữ liệu
  • Kiến trúc sư dữ liệu
  • Kỹ sư dữ liệu
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Kỹ sư máy học
  • Nhà khoa học máy học

Các công ty quốc gia thuê các nhà khoa học dữ liệu

  • Amazon
  • táo
  • Facebook
  • Chân trời đầu tiên
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Walmart

Các công ty có trụ sở tại Memphis thuê các nhà khoa học dữ liệu

  • FedEx
  • Bệnh viện Nghiên cứu Trẻ em St. Jude
  • Giấy quốc tế
  • AutoZone
  • Thomas & Betts
  • Smith và cháu trai
Cập nhật lần cuối Tháng 11 2020

Giới thiệu về trường

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a differe ... Đọc thêm

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a difference in life and throughout your career. Founded in 1912, we welcome more than 21,000 students to campus every year. Diversity is one of our strengths. Students and faculty come from all over the world to be a part of the UofM experience. Đọc ít hơn