ThS trong Phân tích Dữ liệu
Tufts University - Graduate School of Arts and Sciences
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Medford, Hoa Kỳ
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
2 - 5 năm
Nhịp độ
Toàn thời gian, Bán thời gian
Học phí
USD 54.196 / per year
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
Giới thiệu
Kevin Ku / Pexels
Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh và thường là chìa khóa cho chiến lược kinh doanh và giải pháp cho các câu hỏi phức tạp. Các nhà phân tích dữ liệu được tìm kiếm sau trong mọi lĩnh vực. Trong thực tế, trong một nghiên cứu gần đây, IBM dự đoán rằng vào năm 2020 nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu sẽ tăng thêm 364.000 việc làm lên 2.720.000.
Thạc sĩ Khoa học liên ngành trong Data Analytics được hướng dẫn bởi một hội đồng cố vấn chuyên gia trong lĩnh vực này, người giúp đảm bảo chương trình cung cấp các khóa học nghiêm ngặt trong các kỹ năng phân tích được tìm kiếm sau nghệ thuật, nhân văn và khoa học cũng như trong kinh doanh cộng đồng.
Bộ sưu tập
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
Chương trình được cung cấp trên cả lịch trình toàn thời gian hoặc bán thời gian cho các chuyên gia đang làm việc, những người đang tìm cách xây dựng kiến thức chuyên môn trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Hầu hết sinh viên hoàn thành chương trình trong hai năm, nhưng nó có thể được hoàn thành trong một năm với việc học cấp tốc.
Kết cấu
Chương trình thạc sĩ liên ngành này được thiết kế để phục vụ sinh viên trong nhiều lĩnh vực. Là một sinh viên của chương trình, bạn sẽ điều chỉnh lựa chọn khóa học của mình dựa trên sở thích cá nhân và mục tiêu nghề nghiệp của bạn.
Cấu trúc của chương trình bao gồm năm thành phần:
- Nền tảng của Phân tích dữ liệu: 1 khóa học
Khóa học giới thiệu bắt buộc này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng vững chắc về chủ đề chung của phân tích dữ liệu - Năng lực Ứng dụng & Năng lực Chuyên môn: 5 khóa học (4 trong số này là các khóa học ½ học kỳ)
Các khóa học bắt buộc này cho phép bạn phát triển các năng lực chính mà nhà tuyển dụng yêu cầu trong một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng. Bạn sẽ học cách giao tiếp và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả thông qua các khóa học từ trực quan hóa dữ liệu đến viết mã. - Kỹ thuật phân tích và mô hình thống kê: 3 khóa học
Phần này đi sâu vào phân tích thống kê và các kỹ thuật trong phương pháp phân tích. - Năng lực kỷ luật: 2 khóa học
Chọn từ một loạt các môn tự chọn liên quan đến kỷ luật sẽ cho phép bạn thu hẹp trọng tâm và áp dụng các kỹ năng bạn đã học vào lĩnh vực bạn quan tâm. - Capstone: 1 khóa học
Bạn sẽ đạt đến đỉnh cao của chương trình bằng cách hoàn thành một dự án capstone thử nghiệm sẽ kết hợp và thể hiện các kỹ năng và kiến thức bạn đã đạt được.
Kết quả chương trình
Sau khi hoàn thành chương trình, bạn sẽ có thể chứng minh các lĩnh vực kiến thức sau đây:
- Xác định và giải quyết các vấn đề dựa trên dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng các phân tích phương pháp thống kê phù hợp.
- Chọn phương pháp thống kê và dự đoán thích hợp với cả tập dữ liệu thưa và lớn.
- Cung cấp giải thích lý thuyết phù hợp của các kết quả này dựa trên các khái niệm liên quan đến kỷ luật.
- Thể hiện kỹ năng giao tiếp bằng văn bản bằng văn bản để đưa ra kết luận rút ra từ việc phân tích dữ liệu.
- Tạo các biểu diễn trực quan để tăng sự hiểu biết và sử dụng dữ liệu phức tạp.
- Duy trì mối quan hệ hợp tác nhóm để đóng góp hiệu quả cho một dự án được chia sẻ.
- Có kỹ năng lập trình chức năng trong ngôn ngữ liên quan đến dữ liệu.
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.
Yêu cầu nhập học chương trình
Thể hiện cam kết và sự sẵn sàng của bạn để thành công trong trường kinh doanh bằng cách tham gia kỳ thi GMAT – kỳ thi tuyển sinh được sử dụng rộng rãi nhất để đánh giá kỹ năng suy luận và tư duy phản biện của bạn.
Tải xuống bài kiểm tra nhỏ GMAT để có được hương vị của các câu hỏi bạn sẽ tìm thấy trong bài kiểm tra.