Master of Science en analyse civique

La maîtrise ès sciences en analyse civique est une première en son genre qui combine des études en technologie civique et en analyse de données pour les secteurs gouvernementaux et à but non lucratif. Le programme fournit une base solide dans les domaines des statistiques appliquées, des applications géospatiales et de la visualisation de données, mais équilibré avec les matières de base traditionnelles des affaires publiques. Le programme est conçu pour développer une capacité substantielle pour les étudiants à résoudre des problèmes publics complexes avec les technologies de l'information. Les diplômés auront des compétences qui seront hautement souhaitables dans de nombreux contextes d'employeurs, y compris les bureaux d'information dans la ville, les états et les agences fédérales; grandes organisations à but non lucratif; sociétés de conseil en technologie et sous-traitants gouvernementaux. Le programme s'est également engagé à trouver des solutions éthiques aux problèmes et à refléter les valeurs du public.

Le programme MSCA convient aux personnes possédant un large éventail de diplômes de baccalauréat, y compris ceux ayant une formation en politiques publiques, sciences politiques, statistiques, technologies de l'information, géographie, mathématiques, informatique et économie. Les étudiants peuvent tirer parti de l'expertise contenue dans les centres de recherche de premier plan à l'échelle nationale du collège, y compris le laboratoire de visualisation de données urbaines, le laboratoire de gouvernance de réseau et le centre de transport urbain. Le programme vise également à intégrer les étudiants dans la communauté des technologies civiques de la ville, en aidant à fournir une forme précieuse d'apprentissage par le service, tout en acquérant les compétences d'experts en matière de technologie civique.

Admissions

• Diplôme requis: Baccalauréat
• Domaine du baccalauréat: Les titulaires d'un baccalauréat dans n'importe quel domaine sont admissibles à l'admission au programme. Des cours en statistiques, systèmes d'information géographique, mathématiques ou disciplines de la technologie de l'information sont souhaitables.
• Moyenne générale: Minimum 3,00 sur 4,00 pour les 60 dernières heures du semestre (90 trimestres) d'études de premier cycle. Les candidats titulaires d'une maîtrise doivent avoir maintenu une moyenne cumulative d'au moins 3,00 sur 4,00 dans des travaux antérieurs). Les candidats dont les MPC sont inférieures à 3,0 sont évalués individuellement. la demande doit également être approuvée par le Graduate College.
• Lettres de recommandation: Trois requis de références professionnelles ou académiques.
• Déclaration personnelle: obligatoire. La déclaration personnelle doit indiquer comment le diplôme MSCA contribuera aux objectifs de formation et de carrière de l'étudiant. L'élève fournira également un récit détaillé qui explique sa familiarité avec la technologie de l'information, la technologie civique ou les statistiques.
• Reprendre requis. Les candidats doivent soumettre un CV mis à jour avec leur candidature.
• Autres conditions (préalables): L'étudiant doit fournir une documentation attestant qu'il a suivi un cours de statistique ou d'analyse de données de premier cycle ou de cycles supérieurs au cours des trois dernières années avec une note de B ou supérieure. Ce cours sera plus qu'un cours de conception de recherche et devra couvrir les statistiques descriptives et inférentielles, y compris la régression. Si l'étudiant n'a pas un tel cours mais remplit les autres conditions d'admission, il devra s'inscrire au cours PA 402 Principles of Data Analysis ou à un cours équivalent.

Conditions de diplôme

Le programme MSCA repose en grande partie sur les cours existants du programme de maîtrise en administration publique du département. Un minimum de 55 heures doit être gagné pour compléter le diplôme. Notez que nos cours confèrent principalement 4 heures de crédit par cours (équivalent de 13,5 cours) au lieu de 3.

A. Fondations de la fonction publique (14 heures)

• PA 401. Fondements de la fonction publique (4)
• PPOL 405. Évaluation des politiques et programmes publics (4)
• PA 412. Résolution des problèmes de données avec le public (4)
• PA 520. Ethique de la science des données et de la sécurité de l'information (2)

B. Base de l'analyse et de la science des données (24 heures)

• PA 431. Technologie civique (4)
• PA 432. Gestion de la technologie de l'information (4)
• PA 433. Gestion de données (4)
• PA 434. Data Analytics (4)
• PA 446. Codage pour les applications de données civiques (4)
• UPP 458. Introduction à l'analyse géospatiale et à la visualisation I (2) ET
• UPP 459. Introduction à l'analyse géospatiale et à la visualisation II (2)

C. Méthodes de recherche (8 heures)

• PA 541: Analyse avancée des données I (4)
• PA 542: Analyse avancée des données II (4)

D. Cours au choix (choisir 8 heures)

• PA 403. Economie de gestion et politique (4)
• PA 422. Gestion de projet (4)
• PA 470. Intelligence artificielle et apprentissage automatique dans le secteur public (4)
• PA 521. Gestion stratégique: planification et mesure (4)
• PA 526. Analyse des politiques publiques (4)
• PA 539. Marchés publics et passation de marchés (2)
• PA 561. Gestion intergouvernementale (4)
• PA 573. Développement et collecte de fonds dans les organismes à but non lucratif (2)
• PA 588. Échantillonnage et analyse de sondage appliqué (4)
• PA 582. Méthodes de collecte de données d'enquête: théorie et pratique (4)
• POLS 553. Politique publique urbaine (4)
• UPP 462. SIG intermédiaire pour la planification et la politique (4)
• UPP 463. Modèles de planification et de politique fondés sur la complexité (4)
• UPP 464. Techniques de visualisation avancées (4)
• UPP 465. Sujets en analyse et visualisation géospatiales (2-4 heures, pas plus de 4 heures)
• IDS 400. Programmation pour la science des données (4)
• IDS 403. Sécurité de l'information (4)
• IDS 470. Analyse multivariée (4)
• IDS 472. Exploration de données (4)
• IDS 500. Systèmes d'information de organisation (4)
• IDS 509. Analyse de données et d'analyse prescriptive
• IDS 521. Gestion avancée des données (4)
• IDS 575. Fondements de l'analyse et des statistiques et de l'apprentissage automatique (4)
• IDS 576. Modèles prédictifs avancés (4)
• IDS 560. Stratégie et pratique en matière d'analyse (4)
• IDS 567. Visualisation des données de l'entreprise (4)

E. Stage ou projet professionnel (3 heures)

• PA 595. Stage en données civiques et technologie (2 heures) - NOUVEAU

OU

• PA 589. Civic Analytics Capstone (2) - NOUVEAU
  ET
• PA 592. Portfolio professionnel (1)

Exigence de stage supprimée pour les personnes ayant une expérience professionnelle ou une compétence démontrée, évaluée par le directeur des études supérieures de la MSCA.