The University of Texas at Dallas

사회 데이터 분석 및 연구 과학 석사

선결 요건

소셜 데이터 분석 및 연구에서 MS 입학을위한 특정 전제 조건은 없습니다. 그러나 여러 필수 과목은 학부 대학 대수 및 / 또는 미적분학을 사전에 이수해야합니다.

채점 정책

졸업 자격을 얻으려면 학생들은 학위 프로그램의 핵심 과정에서 최소 3.0 학점 평균과 UT Dallas의 학생 학위 프로그램에서 수강 한 모든 대학원 과정의 총 학점 평균 3.0을 유지해야합니다.

학위 요구 사항

사회 데이터 분석 및 연구에서 MS를 원하는 학생들은 졸업하기 위해 적어도 36 학기의 대학원 과정을 이수하 고 최소 3.0 (B) 학점을 유지해야합니다.

이 프로그램은 필수 핵심 과정 (15 학기 학점), 처방 분석 선택 (12 학기 학점), 처방 징계 선택 (9 학기 학점)의 세 가지 구성 요소로 구성됩니다.

I. 필수 필수 과목 : 15 학기 학점

• EPPS 6302 데이터 수집 및 생산 방법
• PPPE 6310 연구 설계 I
• EPPS 6313 정량 분석법 소개 *
• 또는 EPPS 7313 기술 및 추론 통계 **
• EPPS 6316 Applied Regression *
• 또는 EPPS 7316 회귀 및 다변량 분석 **
• EPPS 6356 데이터 시각화
• 또는 GISC 6363 인터넷 매핑 및 정보 처리
  • 또는 EPPS 7313 기술 및 추론 통계 **
  • EPPS 6316 Applied Regression *
  • 또는 EPPS 7316 회귀 및 다변량 분석 **
  • EPPS 6356 데이터 시각화
  • 또는 GISC 6363 인터넷 매핑 및 정보 처리

특별한 상황에서, 학생들은 프로그램 디렉터 또는 대학원 프로그램 부학장의 사전 승인을 받아 핵심에서 대체 동등한 코스로 대체 할 수 있습니다.

II. 규정 된 분석 선택 과목 : 12 학기 학점 시간

12 학기 학점 완료

• EPPS 6311 사회 과학 연구 실습
• EPPS 6323 지식 마이닝
• 사회 과학 연구를위한 EPPS 6324 데이터 관리
• EPPS 6346 정성 연구 오리엔테이션
• EPPS 6352 경제, 정치 및 정책 과학의 평가 연구 방법
• EPPS 6354 정보 관리
• EPPS 6355 콘텐츠 분석
• EPPS 6356 데이터 시각화
• EPPS 7304 비용 편익 분석
• EPPS 7318 구조 방정식 및 다단계 (계층 적) 모델링
• EPPS 7344 범주 형 및 제한된 종속 변수
• EPPS 7370 시계열 분석 I
• EPPS 7371 시계열 분석 II
• EPPS 7386 조사 연구
• 사회 및 행동 과학을위한 EPPS 7390 베이지안 분석
• GISC 5322 GPS (Global Positioning System) 위성 측량 기술
• GISC 5324 3D 데이터 캡처 및 Ground LiDAR
• GISC 6301 GIS 데이터 분석 기초
• GISC 6317 GIS 프로그래밍 기초
• GISC 6321 공간 데이터 과학
• 사회 경제 및 지리 참조 데이터를위한 GISC 6323 머신 러닝
• GISC 6325 원격 감지 기초
• GISC 6381 지리 정보 시스템 기초
• GISC 6384 고급 지리 정보 시스템
• GISC 7310 고급 GIS 데이터 분석
• GISC 7360 GIS 패턴 분석
• GISC 7361 공간 통계
• GISC 7365 고급 원격 감지

III. 징계 선택 : 9 학기 학점

학생들은 각 EPPS 프로그램에서 규정 한 과정을 통해 다음 징계 영역 (범죄학, 공간 정보 과학, 경제학, 정치 과학, 공공 / 비영리 관리, 공공 정책 / 정치 경제 또는 사회학) 중 하나에서 9 학기 학점을 이수합니다. 프로그램 디렉터 또는 대학원 프로그램 부학장은 코스 선택을 승인해야합니다.

* 선수 과목은 대학 대수입니다.

** 전제 조건은 미적분입니다.

프로그램의 졸업생 것입니다 :

• 다양한 공공, 비영리 및 민간 부문 환경에서 정량적 (예 : 실험적, 준 실험적, 자연 주의적) 및 질적 접근을 포함한 사회 과학 연구 설계 및 평가 방법을 적용합니다.
• 다양한 유형의 공공, 비영리 및 민간 부문 조직에서 연구에 사용하는 사회 과학 데이터에 대해 정량 및 정성 분석 방법을 사용합니다.
• 실제로 습득 한 기술과 역량을 활용하여 공공, 비영리 및 민간 부문 조직이 지역 및 글로벌 규모의 긴급한 사회적 문제를 해결하는 데 도움을줍니다.
• 사회 과학 실천의 핵심 이론과 철학적 차원을 해석하고 사회 과학 방법론의 윤리적 사용을 장려합니다.
• 공공 정책 및 행동을 형성하는 데 도움이되는 응용 사회 과학의 중요성을 정당화합니다.
• 소셜 데이터 분석 및 연구를 적용하는 분야에서 경력 경로를 성공적으로 구축하십시오.

졸업생들은 데이터 분석가/과학자, 데이터 마이닝 전문가, 데이터베이스 관리자, 통계 전문가, 프로그램 평가 분석가, 의사 결정 지원 분석가, 연구 분석가, 여론 조사 통계 전문가, 커뮤니티 인텔리전스 전문가, 정보 자원 분석가 등 다양한 직책을 찾습니다.