MS trong Analytics

Kể từ mùa thu năm 2015, Trường đại học Nghệ thuật và Khoa học đã cung cấp bằng Thạc sĩ Khoa học về Phân tích với mức độ tập trung về Khoa học Dữ liệu. Hướng dẫn được cung cấp bởi Khoa Khoa học Máy tính và Khoa Toán học và Thống kê và Chương trình Phân tích. Chương trình giảng dạy cung cấp cho sinh viên một khóa đào tạo nghiêm ngặt về các phương pháp tính toán, toán học và thống kê để chuẩn bị cho họ sự nghiệp trong khoa học dữ liệu và phân tích.

Sinh viên MS trong Analytics , tập trung vào chương trình Khoa học dữ liệu sẽ xây dựng kiến thức vững chắc về các nguyên tắc phân tích dữ liệu và sau đó thêm các kỹ năng về trực quan hóa, tính toán dữ liệu lớn và học máy. Các kỹ năng mềm quan trọng như giao tiếp, làm việc nhóm và kỹ thuật giải quyết vấn đề sẽ là một phần của khóa đào tạo xuyên suốt. Các cá nhân hoàn thành chương trình sẽ có thể theo đuổi sự nghiệp, đặc biệt là ở khu vực Washington, DC, trong các lĩnh vực đa dạng như an ninh nội địa, tiếp thị tiêu dùng, tài chính và chính phủ. Chương trình tốt nghiệp khoa học dữ liệu cũng có thể phục vụ như là một sự chuẩn bị cho sinh viên muốn nhập bằng tiến sĩ. chương trình về Toán ứng dụng, Thống kê hoặc Khoa học Máy tính hoặc Kinh tế. Ngoài ra, sự hợp tác hướng dẫn của chúng tôi với Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Livermore giúp tăng cường hơn nữa chương trình.

Ai Nên áp dụng?

Chương trình này phù hợp với những sinh viên gần đây đã hoàn thành bằng cấp với sự nhấn mạnh đáng kể về toán học hoặc thống kê, cũng như cho các chuyên gia giữa sự nghiệp, những người tìm kiếm sự thăng tiến chuyên nghiệp hoặc thay đổi trong quá trình theo đuổi nghề nghiệp. Thời gian dự kiến để hoàn thành bằng cấp như một sinh viên toàn thời gian là hai năm. Bằng cách sử dụng tín dụng chuyển nhượng và / hoặc tham gia các khóa học hè, sinh viên có thể hoàn thành chương trình trong ba học kỳ (16 tháng). Sinh viên bán thời gian có thể mất nhiều thời gian hơn (tối đa ba năm). Các lớp học sẽ được cung cấp vào cuối buổi chiều hoặc buổi tối, cho phép sinh viên bán thời gian tham gia đầy đủ.

Yêu cầu Bằng cấp

Sinh viên MS trong Analytics, tập trung vào chương trình Khoa học dữ liệu phải hoàn thành thành công 30 tín chỉ và duy trì điểm trung bình tích lũy không dưới 3.00, cũng như đáp ứng tất cả các yêu cầu về chương trình giảng dạy.

Học sinh có thể đăng ký trên cơ sở toàn thời gian hoặc bán thời gian, nhưng tuyển sinh toàn thời gian được khuyến khích mạnh mẽ. Có một cửa sổ ba năm để hoàn thành chương trình. Một sinh viên có thể tốt nghiệp trong ít nhất 12 tháng theo lịch lấy 12 tín chỉ mỗi học kỳ (quá tải). Hầu hết sinh viên học 9 tín chỉ mỗi học kỳ và tốt nghiệp trong 16 tháng đến hai năm.

Tập trung vào môn Khoa học dữ liệu

Có sáu khóa học cốt lõi bắt buộc, được thiết kế để cung cấp cho sinh viên một nền tảng vững chắc về khoa học dữ liệu. Năm khóa học tự chọn bổ sung cho phép sinh viên học các kỹ năng phù hợp, giúp họ áp dụng phân tích dữ liệu cho các lĩnh vực quan tâm. Khóa học có thể được thực hiện theo bất kỳ thứ tự nào được cho phép bởi các điều kiện tiên quyết.

Khóa học cốt lõi - 15 tín chỉ

Lõi sáu khóa học của chúng tôi được thiết kế để cung cấp cho sinh viên cái nhìn tổng quan về bối cảnh dữ liệu khổng lồ.

• Chủ đề lập trình nâng cao - TRỰC TUYẾN (không có tín dụng)

• Giới thiệu về Phân tích dữ liệu (ANLY-501)

• Nguyên tắc cơ bản dữ liệu lớn (ANLY-502)

• Trực quan khoa học và phân tích (ANLY-503)

• Mô hình xác suất và tính toán thống kê (ANLY-511)

• Học thống kê cho phân tích (ANLY-512)

Môn tự chọn - 15 tín chỉ

• Trình bày hiệu quả cho công nghệ

• Cấu trúc và thuật toán cho phân tích (ANLY-550)

• Tối ưu hóa (ANLY-561)

• Thực tập ANLY (ANLY-905)

Các khóa học sau đây đã được chương trình phê duyệt trước và sẽ đáp ứng các yêu cầu tự chọn. Các khóa học bổ sung có thể được phê duyệt theo yêu cầu và theo quyết định của chương trình.

Xin lưu ý rằng các khóa học được cung cấp bởi các chương trình khác (tiền tố khóa học BIST, CCTP, COSC và MATH) có thể có ưu tiên chỗ ngồi cho sinh viên của chính họ và các hạn chế tiên quyết. Bạn nên nói chuyện trực tiếp với người hướng dẫn khóa học để xem chỗ ngồi có sẵn không và nếu bạn đáp ứng các điều kiện tiên quyết trước khi đăng ký học kỳ.

• Tin sinh học cho dữ liệu Omics (BIST-532)

• Giới thiệu phân tích mạng xã hội (CCTP-696)

• Xử lý ảnh (COSC-455)

• Bảo mật dữ liệu (COSC-531)

• Máy học thống kê (COSC-578)

• Tìm kiếm trên web và tạo cảm giác (COSC-589)

• Toán học về khí hậu (MATH-412)

• Toán học của các mạng xã hội (MATH-442)

• Mô phỏng ngẫu nhiên (MATH-611)

• Thống kê Bayes (MATH-640)

• Phân tích dữ liệu phân loại (MATH-657)

Khóa học liên hiệp

Sinh viên tốt nghiệp Đại học Georgetown có thể ghi danh vào các khóa học tại các trường đại học khác trong khu vực Washington, DC thông qua Hiệp hội các trường đại học của Khu vực thủ đô Washington.

Sinh viên tốt nghiệp Đại học Georgetown có thể ghi danh vào các khóa học tại các trường đại học khác trong khu vực Washington, DC thông qua Hiệp hội các trường đại học của Khu vực thủ đô Washington. Bạn phải xin phép chương trình Analytics, Trưởng khoa tốt nghiệp Georgetown và tổ chức được truy cập. Quy tắc chi tiết có sẵn trên trang web của Nhà đăng ký Đại học.

Tổng số tất cả các khóa học chuyển nhượng và liên danh không được vượt quá 25% chương trình giảng dạy được tính vào tốt nghiệp. Ngoài ra, các khóa học chuyển nhượng và liên danh không được tính vào điểm trung bình của lớp Georgetown (GPA).

Nếu bạn đã tham gia một lớp học tại một tổ chức khu vực khác trực tiếp (không thông qua Hiệp hội), bạn có thể yêu cầu chuyển tín dụng, với giới hạn 25% cho tín dụng chuyển khoản.

Nhận vào

Tài liệu tuyển sinh

Sinh viên tương lai nên nộp hoặc sắp xếp cho các mục sau đây:

• Ứng dụng trực tuyến.

• Phí nộp đơn không hoàn lại.

• Sơ yếu lý lịch hoặc CV.

• Tuyên bố mục đích.

• Biểu mẫu dữ liệu bổ sung - Biểu mẫu này là một trong một số công cụ đánh giá chính và BẮT BUỘC .

• Bảng điểm chính thức từ tất cả các tổ chức giáo dục đại học trước đó (Ứng viên quốc tế tham dự các tổ chức bên ngoài Hoa Kỳ phải sử dụng dịch vụ đánh giá bảng điểm.).

Các ứng viên quốc tế tham dự các tổ chức bên ngoài Hoa Kỳ phải nộp bảng điểm dưới dạng đánh giá ICAP của Dịch vụ Giáo dục Thế giới (WES). (Những đánh giá này không phải là yêu cầu của tất cả các chương trình trong trường sau đại học, nhưng được yêu cầu cho Chương trình Analytics. Không có trường hợp ngoại lệ nào được thực hiện.)

WES cung cấp bảng điểm và đánh giá của họ bằng điện tử. Đánh giá WES có thể thay thế bảng điểm chính thức nếu họ đến Trường sau đại học trực tiếp từ WES và bao gồm một bản sao bảng điểm chính thức mà bạn đã đánh giá WES. Ứng viên có thể sử dụng các dịch vụ đánh giá chứng chỉ khác là thành viên của Hiệp hội đánh giá chứng chỉ quốc gia (NACES) nhưng vẫn phải nộp bảng điểm chính thức từ tổ chức tới Georgetown nếu việc đánh giá không bao gồm bản sao chính thức của bảng điểm mà bạn đã đánh giá.

• Khuyến nghị chính thức (3).

• Điểm GRE
  Mã tổ chức của Đại học Georgetown để báo cáo điểm GRE là 5244.

• Điểm TOEFL / IELTS, nếu có.

Ứng viên chưa từng theo học tại một tổ chức giáo dục đại học nơi ngôn ngữ giảng dạy chính là tiếng Anh và không phải là người bản ngữ cũng được yêu cầu chứng minh trình độ tiếng Anh. Những người không phải là người bản ngữ phải đạt được ít nhất một điểm tối thiểu cho cả TOEFL hoặc IELTS.

• TOEFL: Điểm tối thiểu là 6oo (bài kiểm tra trên giấy) hoặc 250 (bài kiểm tra trên máy tính) hoặc 100 (bài kiểm tra iBT) trong bài kiểm tra tiếng Anh như một ngoại ngữ (TOEFL).

• IELTS: Điểm tối thiểu 7,5 từ Hệ thống kiểm tra tiếng Anh quốc tế (IELTS).

Điểm kiểm tra nên được nhận trước ngày hết hạn nộp đơn. Ứng viên nên cho phép sáu đến tám tuần kể từ ngày thi để báo cáo điểm số. Nếu bạn là người không nói tiếng Anh bản ngữ và nhận bằng cử nhân hoặc nâng cao từ một tổ chức giáo dục đại học được công nhận trong đó tiếng Anh là ngôn ngữ giảng dạy chính, bạn không phải nộp điểm TOEFL hoặc IELTS.

Yêu cầu nhập học

• Các môn học

Là một ứng viên, bạn nên hoàn thành các khóa học cấp đại học sau đây:

• Yêu cầu: Tính toán đa biến (3 tín chỉ)

• Yêu cầu: Đại số tuyến tính (3 tín chỉ)

• Yêu cầu: Thống kê dựa trên tính toán (3 tín chỉ)

• Yêu cầu: Lập trình máy tính (3 tín chỉ, ngôn ngữ chính)

• Ưu tiên: Cấu trúc dữ liệu (3 tín chỉ)

• Ưu tiên: Phân tích và thiết kế thuật toán (3 tín chỉ)

Chương trình sử dụng R và Python rộng rãi, và ứng viên dự kiến sẽ thành thạo các ngôn ngữ này trước khi đăng ký. Bạn có thể chứng minh kiến thức lập trình của mình thông qua các khóa học đã hoàn thành, chứng chỉ kiếm được hoặc bằng chứng khác về đào tạo có hệ thống cùng với kinh nghiệm làm việc phù hợp. Bằng chứng này phải được cung cấp trên Mẫu Dữ liệu Bổ sung, được gửi cùng với đơn của bạn.

• Điểm trung bình

Yêu cầu GPA đại học tối thiểu 3.0 (theo thang điểm 4.0). Các kết hợp khác của khóa học và / hoặc kinh nghiệm có thể được sử dụng để hỗ trợ ứng dụng và sẽ được xem xét trong từng trường hợp cụ thể.