MS trong Khoa học Dữ liệu
University of San Francisco - College of Arts & Sciences
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
San Francisco, Hoa Kỳ
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
1 năm
Nhịp độ
Toàn thời gian
Học phí
USD 48.320 / per year *
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
* học phí mỗi năm chỉ là ước tính; chi phí có thể thay đổi dựa trên đăng ký thực tế trong các lớp học
Giới thiệu
Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu (MSDS) kéo dài một năm của USF cung cấp một chương trình giảng dạy nghiêm ngặt tập trung vào các kỹ thuật toán học và tính toán trong lĩnh vực khoa học dữ liệu mới nổi. Chương trình giảng dạy nhấn mạnh việc xây dựng cẩn thận các vấn đề kinh doanh, lựa chọn các kỹ thuật phân tích hiệu quả để giải quyết những vấn đề đó, và truyền đạt các giải pháp một cách rõ ràng và sáng tạo.
Hơn 90% sinh viên tốt nghiệp kể từ khi chương trình bắt đầu vào năm 2012 đã nhận được lời mời làm việc trong vòng ba tháng sau khi tốt nghiệp tại các công ty bao gồm Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest và Visa.
Một chương trình giảng dạy đầy thách thức về mặt kỹ thuật
Chương trình giảng dạy đầy thử thách của chương trình có các khóa học kéo dài bảy tuần được thiết kế đặc biệt cho sinh viên của chúng tôi - các khóa học này không được cung cấp trong các chương trình hoặc khoa khác. Sinh viên nắm vững các môn học từ khoa học máy tính, thống kê và quản lý như hồi quy, duyệt web, quản lý cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, giao tiếp kinh doanh, học máy, phân tích cụm, phát triển ứng dụng và kỹ năng phỏng vấn. Sinh viên chủ yếu sử dụng ngôn ngữ lập trình Python trong các lớp học của mình và học cách sử dụng hiệu quả công nghệ điện toán phân tán như MapReduce, Hadoop và Spark, đồng thời trở nên quen thuộc với công nghệ đám mây như Amazon Web Services. Sinh viên có quyền truy cập vào cụm máy tính GPU của Viện dữ liệu.
Khoa
Đội ngũ giảng viên của chúng tôi đại diện cho bản chất đa ngành cơ bản của ngành dữ liệu lớn. Họ là những nhà khoa học dữ liệu và học giả truyền thống tích cực làm việc trong lĩnh vực này, sử dụng kinh nghiệm thực tế trong ngành để truyền cảm hứng cho việc giảng dạy của họ. Các lĩnh vực chuyên môn của họ bao gồm học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cơ sở dữ liệu, mô hình thống kê, phân tích mạng, thuật toán, học không giám sát, học máy, tối ưu hóa, phân tích sức khỏe và xử lý tín hiệu.
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
Tổng quan về chương trình
Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu (MSDS) là một chương trình toàn thời gian, kéo dài một năm được tổ chức tại khuôn viên trung tâm thành phố San Francisco của USF. Chương trình 35 đơn vị bắt đầu vào đầu tháng 7 hàng năm và có chương trình giảng dạy hiện đại, tập trung vào mã nguồn mở cho những sinh viên tìm kiếm kiến thức chuyên môn kỹ thuật cần thiết để trở thành nhà khoa học và phân tích dữ liệu cũng như các kỹ năng kinh doanh để áp dụng kiến thức này một cách hiệu quả và có chiến lược.
Các khóa học bao gồm
- Phát triển ứng dụng
- Học máy
- Mô hình thống kê
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Chiến lược kinh doanh
- Thiết kế các thí nghiệm
- Phân phối máy tính
- Học kĩ càng
- Trực quan hóa dữ liệu
- Giao tiếp kinh doanh
Chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu
Chương trình bắt đầu với chương trình đào tạo của chúng tôi, một bài đánh giá chuyên sâu về kiến thức và kỹ năng nền tảng cần thiết để thành công trong chương trình MSDS. Sinh viên hoàn thành các khóa học ôn tập cấp tốc về xác suất & thống kê và tính toán cho phân tích và cũng phải vượt qua kỳ thi năng lực đại số tuyến tính để được tiếp tục trong chương trình. Ngoài ra, tất cả sinh viên tham gia một khóa học về phân tích và trực quan hóa dữ liệu khám phá với tổng cộng ba khóa học và một kỳ thi đại số tuyến tính trong học kỳ mùa hè nhập môn.
Thực tập 9 tháng (Thực tập)
Các dự án thực tập cho phép sinh viên làm việc 15 giờ mỗi tuần trong chín tháng để giải quyết các vấn đề về khoa học dữ liệu tại các tổ chức ở Khu vực Vịnh San Francisco và hơn thế nữa. Tất cả sinh viên đều được đảm bảo sắp xếp thực tập.
Đối tác dịch vụ web của Amazon
Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu tự hào khi sinh viên của chúng tôi phát triển phần mềm và chạy các phân tích trên Amazon Web Services. Thông qua quan hệ đối tác mới với AWS Educate và USF's Data Institute, mỗi sinh viên nhận được sự hỗ trợ đáng kể dưới dạng tín chỉ để có được sự quen thuộc và kinh nghiệm quan trọng về bộ công nghệ của họ, bao gồm RedShift và EC2.
Lịch học
Các lớp học được tổ chức từ thứ Hai đến thứ Sáu trong ngày, với bốn lớp học đồng thời mỗi học phần (nửa học kỳ). Hai ngày mỗi tuần được dành cho công việc thực tập, bắt đầu vào giữa tháng Mười. Học sinh tham gia các lớp học cùng nhau như một nhóm thuần tập và hầu hết các lớp học được chia thành hai phần để giữ cho sĩ số lớp học nhỏ.
Kết quả chương trình
Nhiệm vụ của chương trình của chúng tôi là đào tạo ra những sinh viên tốt nghiệp có hiểu biết lý thuyết và thực tiễn về nhiều kỹ thuật mô hình thống kê và học máy cổ điển và hiện đại; những người sử dụng các ngôn ngữ lập trình hiện đại để thu thập, làm sạch, sắp xếp, truy vấn, tóm tắt, trực quan hóa và mô hình hóa khối lượng lớn và nhiều loại dữ liệu; và những người sử dụng kiến thức và kỹ năng của mình để giải quyết thành công các vấn đề kinh doanh dựa trên dữ liệu trong thế giới thực và truyền đạt các giải pháp đó một cách hiệu quả.
Kết quả học tập chương trình
Học sinh se:
- Có hiểu biết lý thuyết về các mô hình thống kê cổ điển (ví dụ: mô hình tuyến tính tổng quát, mô hình chuỗi thời gian tuyến tính, v.v.), cũng như khả năng áp dụng các mô hình đó một cách hiệu quả
- Có hiểu biết lý thuyết về các kỹ thuật học máy (ví dụ: rừng ngẫu nhiên, mạng trung tính, Bayes ngây thơ, k-means, v.v.), cũng như khả năng áp dụng các kỹ thuật đó một cách hiệu quả
- Sử dụng hiệu quả các ngôn ngữ lập trình hiện đại (ví dụ: R, Python, SQL, v.v.) và công nghệ (AWS, Hive, Spark, Hadoop, v.v.) để thu thập, làm sạch, sắp xếp, truy vấn, tóm tắt, trực quan hóa và mô hình hóa khối lượng lớn và các loại Dữ liệu
- Chuẩn bị cho sự nghiệp với tư cách là nhà khoa học dữ liệu bằng cách giải quyết các vấn đề kinh doanh trong thế giới thực, theo hướng dữ liệu, với các nhà khoa học dữ liệu khác và hiểu các vấn đề xã hội, đạo đức, luật pháp và chính sách ngày càng thách thức và đối đầu với các nhà khoa học dữ liệu
- Phát triển các kỹ năng giao tiếp chuyên nghiệp (ví dụ: thuyết trình, phỏng vấn, nghi thức email, v.v.) và bắt đầu hòa nhập với cộng đồng khoa học dữ liệu Vùng Vịnh
Học bổng và tài trợ
Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu Hỗ trợ tài chính cụ thể
Học bổng
Chương trình Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu trao một số học bổng bán phần dựa trên thành tích hạn chế cho sinh viên sắp nhập học. Những học bổng này không yêu cầu một ứng dụng riêng biệt. Tất cả các sinh viên được nhận vào chương trình đều được xem xét cho các học bổng này trong quá trình quyết định nhập học. Các đơn đăng ký được hoàn thành trước ngày nộp đơn sớm sẽ được ưu tiên xét học bổng của chương trình.
Thực tập
Tất cả sinh viên trong chương trình Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu đều tham gia vào kỳ thực tập kéo dài 9 tháng của chúng tôi. Các dự án này có thể được trả tiền hoặc không trả tiền, tùy thuộc vào vị trí, công ty và / hoặc tổ chức mà tại đó sinh viên hoàn thành dự án thực tập của mình.
Tài trợ cho sinh viên không có giấy tờ
Học bổng USF Magis dành cho sinh viên sau đại học DACA / không có giấy tờ. Để biết thêm thông tin, vui lòng liên hệ với Lori Prince, [email protected].
Học bổng bên ngoài
Học bổng phi USF tài trợ cho phụ nữ, sinh viên Hoa Kỳ và sinh viên quốc tế
Cơ hội nghề nghiệp
Sinh viên tốt nghiệp chương trình MSDS sẽ được làm việc tại các công ty công nghệ tập trung lớn nhất thế giới. Được trang bị các kỹ thuật và kỹ năng cần thiết để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi được chuẩn bị cho sự nghiệp trong nhiều lĩnh vực khác nhau với nhu cầu ngày càng tăng đối với các nhà khoa học, kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu có kiến thức và được đào tạo bài bản. Sinh viên của chúng tôi cũng được hưởng lợi từ chương trình dịch vụ nghề nghiệp nội bộ mạnh mẽ, phù hợp với nhu cầu của sinh viên đang chuẩn bị cho vai trò khoa học dữ liệu.
Lời mời làm việc
Hơn 90% sinh viên tốt nghiệp kể từ năm 2012 đã nhận được lời mời làm việc toàn thời gian trong vòng ba tháng sau khi tốt nghiệp.
Năm nhà tuyển dụng hàng đầu của cựu sinh viên MSDS
- Amazon
- táo
- Phòng thí nghiệm Walmart
Chức danh công việc phổ biến nhất của cựu sinh viên MSDS
- Nhà khoa học dữ liệu
- Nhà khoa học dữ liệu cao cấp
- Kỹ sư dữ liệu
- Kỹ sư phần mềm
- Kỹ sư máy học
Mức lương tăng so với công việc trước đây
Lợi nhuận trung bình là 50.000 USD sau MSDS.
Lương
Lớp 2020:
- 120.000 USD - Mức lương cơ bản trung bình
- 160.000 USD - Mức lương cơ bản tối đa
- $112,500 - Mức lương cơ bản trung bình, sinh viên quốc tế
- 120.000 USD - Mức lương cơ bản trung bình, phụ nữ
- $110.000 - Mức lương cơ bản trung bình, không có kinh nghiệm làm việc trước đó
- $122,825 - Mức lương cơ bản trung bình, kinh nghiệm làm việc trên 2 năm
- $14.000 - Tiền thưởng trung bình (ký hợp đồng, thuyên chuyển, khen thưởng)
English Language Requirements
Chứng nhận trình độ tiếng Anh của bạn với Duolingo English Test! DET là một bài kiểm tra tiếng Anh trực tuyến thuận tiện, nhanh chóng và giá cả phải chăng được hơn 4.000 trường đại học (như trường này) trên khắp thế giới chấp nhận.