The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
MS in Data Science
- Washington, 미국
- Online USA
MSc(이학 석사)
기간
3 학기
언어
영어
속도
풀 타임, 아르바이트
신청 마감
가장 빠른 시작 날짜
수업료
USD 1,885 / per credit
연구 형식
캠퍼스에서
통계, 컴퓨터 과학, 수학을 바탕으로 데이터 과학 석사 과정은 자연 과학과 사회 과학에서 얻은 광범위한 정보를 효과적으로 사용하는 데 중점을 둡니다. 커리큘럼의 학제간 성격과 외부 기관 및 조직의 협력에 대한 고유한 접근으로 인해 이 프로그램은 풍부한 실무 경험을 제공합니다.
학생들은 분석 및 데이터 시각화를 위한 최신 도구를 갖추고 있으며 대량의 데이터에서 패턴을 식별하는 방법과 같은 복잡한 주제에 몰입합니다. 과정에서는 기계 학습과 Python, JavaScript 및 R 프로그래밍 언어도 다룹니다.
데이터 과학 과정
- DATS 6101 데이터 과학 소개
- DATS 6102 데이터웨어 하우징 및 분석
- DATS 6103 데이터 마이닝 소개
- DATS 6201 수치 선형 대수 및 최적화
- DATS 6202 기계 학습 I
- DATS 6203 기계 학습 II
- 복잡한 데이터의 DATS 6401 시각화
- DATS 6402 고성능 컴퓨팅 및 병렬 컴퓨팅
- DATS 6450 데이터 과학 주제
고문과상의하여 선택해야 할 과정의 예
- MATH 6522 수치 해석 입문
- STAT 6207 통계 계산 방법
- STAT 6214 적용 선형 모델
- STAT 6242 회귀 그래픽 / 비모수 적 회귀
- ECON 8375 계량 경제학 I
- ECON 8376 계량 경제학 II
- ECON 8377 계량 경제학 III
- ECON 8378 경제 예측
- GEOG 6304 지리 정보 시스템 I
- GEOG 6306 지리 정보 시스템 II
- GEOG 6307 디지털 이미지 처리
- PSC 8120 비선형 모델
- PSC 8132 네트워크 분석
- PSC 8185 실증적 및 공식적 정치 분석 주제
관석 프로젝트
석사 프로그램의 절정으로 학생들은 3학점 캡스톤 과정에 등록하고 마지막 학기를 데이터 분석에서 배운 기술과 지식을 적용하는 데 보냅니다. 관석의 경우 학생들은 데이터 과학 원칙의 실제 적용에 대해 그룹으로 작업합니다. 캡스톤 팀 프로젝트는 코스 강사와 협의하여 선택됩니다.
학습 목표
데이터 과학 석사를 완료한 학생은 데이터 과학 기술을 적용하여 실제 문제를 해결하고 결과를 전달하며 데이터 시각화 도구를 사용하여 이러한 결과를 효과적으로 제시할 수 있습니다.
특히 학생들은 다음과 같이 졸업합니다.
- 통계 데이터 분석 기법에 대한 철저한 실무 지식
- 데이터 마이닝 소프트웨어 도구 사용 경험
- 빅데이터 분석을 위한 최첨단 도구 및 기술 경험
- 데이터 시각화 및 변환을 위한 실용적인 기술
- 의사 소통 기술 및 팀에서 효과적으로 작업
집중 분야
석사 학위와 대학원 수료증 프로그램은 다음 네 가지 영역의 과정을 결합합니다.
- 방법: 데이터 관리 및 데이터 분석의 기초; Python, JavaScript 및 R을 포함하여 데이터 과학에 필수적인 프로그래밍 언어에 대한 깊은 전문 지식
- 응용 프로그램: 천체물리학, 정치학, 지리학과 같은 특정 지식 영역에 적용되는 데이터 과학 선택 과정
- 기술: 팀워크, 프로젝트 관리 및 커뮤니케이션 기술
- 기술: 데이터 및 시각화 소프트웨어 및 언어에 대한 실습 노출