Data Science, MS

Informations générales

2 lieux d'étude disponibles

Description du programme

Data Science, MS

Notre monde en réseau est inondé de données, ce qui affecte la manière dont les affaires, le gouvernement, la science et les soins de santé sont conduits. Le NYIT Data Science, MS est conçu pour aider les professionnels et les chercheurs à faire le tri dans ce tsunami de données, en fournissant une compréhension fondamentale des méthodes et des algorithmes de la science des données.

À la fin de notre programme de 30 crédits, les diplômés disposeront des compétences et des connaissances nécessaires pour transformer les données en informations pertinentes pour prendre de meilleures décisions commerciales en:

  • Utiliser des concepts et des méthodes de science des données pour résoudre des problèmes dans des contextes commerciaux et scientifiques et pour communiquer efficacement ces solutions.
  • Utilisation de la théorie informatique, des langages et des algorithmes, ainsi que des modèles mathématiques et statistiques pour formuler et mettre en œuvre des analyses de données.
  • Appliquer des pratiques éthiques dans les activités techniques et commerciales quotidiennes pour prendre des décisions éthiques concernant la conception et l'utilisation d'outils de gestion de données.

Installations d'ingénierie

Testez la théorie en classe dans les laboratoires de l'école. Des fours à vide aux souffleries, vous aurez accès au même équipement que celui utilisé par les professionnels de l'industrie.

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Curriculum

Cours fondamentaux

  • Programmation DTSC 610 pour la science des données (3 crédits)
  • DTSC 615 Topics in Optimization (3 crédits)
  • Processus de probabilité et de stochastique DTSC 635 (3 crédits)
  • DTSC 701 Introduction au Big Data (3 crédits)
  • DTSC 710 Machine Learning (3 crédits)

Total: 15 crédits

Les étudiants doivent choisir entre une piste de thèse ou une piste de thèse / projet:

Piste de thèse

  • DTSC 890 MS Thesis I (3 crédits)
  • DTSC 891 MS Thesis II (3 crédits)
  • Choix facultatifs: Consultez le président du programme / le conseiller du programme pour tout choix. (9 crédits)

Total: 15 crédits

Parcours non-thèse / projet

  • DTSC 870 MS Project I (3 crédits)
  • Choix facultatifs: Consultez le président du programme / le conseiller du programme pour tout choix. (12 crédits)

Total: 15 crédits

Total requis de crédits: 30

Options de carrière

Un diplôme NYIT est votre passeport pour un avenir passionnant dans un domaine en demande. Possibilités de carrière possibles pour les diplômés de ce diplôme comprennent:

  • Data Scientist
  • Développeur de données
  • Analyste de données avancées
  • Ingénieur de données

Frais de scolarité, bourses d'études,

Nous pensons qu'il est important de donner accès à l'opportunité à tous les étudiants qualifiés. La NYIT a l’un des plus faibles frais de scolarité privés dans l’État de New York et fournit plus de 40 millions de dollars en aide financière institutionnelle chaque année.

Conditions d'admission

  • Diplôme universitaire ou équivalent dans une université ou un collège accrédité en informatique ou dans un domaine connexe
    • Si les étudiants ont un diplôme en ingénierie, un programme accrédité est un programme accrédité par la Commission d’accréditation des ingénieurs du Bureau d’accréditation pour l’ingénierie et la technologie (ABET).
    • Si les étudiants ont obtenu un diplôme en informatique ou dans un domaine étroitement lié, un programme agréé est un programme suivi dans un collège agréé au niveau régional, tel que la Commission de l’enseignement supérieur dans les États du milieu.
    • Si les étudiants possèdent un baccalauréat international équivalent à trois années d'études de premier cycle aux États-Unis en informatique, en génie ou dans un domaine connexe, ils peuvent être admis dans une option relais du programme de deuxième cycle envisagé.
  • Comme le programme MS in Data Science est un nouveau programme, les étudiants internationaux nécessitant un visa F-1 ne sont pas actuellement admissibles à l'admission à Data Sciences, MS pour le semestre de printemps 2019. Nous vous encourageons à postuler pour un futur mandat ou à contacter un conseiller en admissions pour discuter d'autres options. Veuillez contacter notre équipe d’admission à nyitgrad@nyit.edu pour plus d’informations.
  • CGPA minimum de premier cycle dans les études de premier cycle de 2,85 pour un baccalauréat complet
  • Les candidats qui ne sont pas qualifiés pour l’inscription complète et qui ont une moyenne pondérée cumulative entre le premier et le deuxième cycle comprise entre 2,5 et 2,84 peuvent, à la discrétion du directeur, avoir la possibilité de démontrer leurs qualifications pour un diplôme complet en obtenant une moyenne cumulative égale ou supérieure à 3,0 dans les quatre premiers cours du cycle supérieur. . En outre, ces étudiants peuvent être tenus de prendre une ou plusieurs parties du GRE et de répondre aux exigences de chaque département. En général, les étudiants de cette catégorie ne seront pas autorisés à poursuivre le programme pendant plus de deux semestres à moins d’être qualifiés pour obtenir le statut de matricule complet ou dans des circonstances particulières exceptionnelles.
  • Soumettre des scores GRE
  • Les diplômés des universités étrangères sont tenus de passer le GRE et de soumettre leurs résultats.
  • Les étudiants avec une GPA inférieure à 2,85 peuvent, à la discrétion du doyen, être invités à passer le GRE ou d'autres tests de diagnostic. L'admission sera basée sur les résultats des tests, les résultats scolaires précédents et l'emploi associé, le cas échéant.
  • Les étudiants dont les antécédents sont insuffisants pour être admis au programme Data Science MS peuvent être admis s'ils ont satisfait aux conditions préalables suivantes ou à des équivalents avant de suivre des cours de niveau supérieur du programme:
  • Cours payables
    • CSCI 125 Programmation informatique I (3 crédits)
    • CSCI 185 Programmation informatique II (3 crédits)
    • CSCI 235 Éléments de structures discrètes (3 crédits)
    • Structures de données CSCI 260 (3 crédits)
    • CSCI 270 Probabilités et statistiques pour l'informatique (3 crédits)
    • Gestion de la base de données CSCI 300 (3 crédits)
    • CSCI 312 Théorie du calcul (3 crédits)
    • CSCI 335 Conception et analyse d'algorithmes (3 crédits)
  • Cours préalables supplémentaires
  • MATH 170 Calcul I (4 crédits)
  • MATH 180 Calcul II (4 crédits)
  • MATH 310 Algèbre linéaire (3 crédits)

Remarque: les crédits obtenus pour les cours ci-dessus ne seront pas comptabilisés dans les 30 crédits requis pour le diplôme.

Matériaux d'application

  • Demande complétée
  • Frais de dossier non remboursables de 50 $.
  • Des copies des relevés de notes du premier cycle pour toutes les écoles fréquentées. Tous les relevés de notes officiels doivent être reçus avant le début de votre premier semestre.
  • Copie du diplôme d'études collégiales ou preuve de diplôme.
  • Scores officiels GRE, si nécessaire (Code NYIT GRE: 2561).
  • Exigences relatives aux étudiants internationaux: maîtrise de l'anglais I-20 et évaluation du relevé de notes (les étudiants internationaux détenteurs d'un visa F-1 ne sont pas actuellement admissibles à l'admission à Data Sciences, MS pour le semestre de printemps 2019. Veuillez contacter notre équipe d'admission à international @ nyit .edu pour plus d'informations.)

Crédits de transfert

  • Les étudiants peuvent transférer jusqu'à six crédits de transfert d'un programme d'études supérieures agréé pour des cours appropriés dans lesquels une note minimale de B a été obtenue.

Mis à jour le Mars 2020

Bourse Keystone

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À propos de l'établissement

Explore New York Institute of Technology—a dynamic, highly ranked, and accredited not-for-profit university committed to educating the next generation of leaders, and to inspiring innovation and advan ... Continuer

Explore New York Institute of Technology—a dynamic, highly ranked, and accredited not-for-profit university committed to educating the next generation of leaders, and to inspiring innovation and advancing entrepreneurship. Réduire
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