Master of Science en analyse de données
Fairfax University of America
Information clé
Emplacement du campus
Fairfax, États-Unis d'Amérique
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
2 années
Rythme
À plein temps, À temps partiel
Frais de scolarité
USD 6 534 / per semester *
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
Demande d'info
* frais de scolarité pour 9 heures de crédit par semestre. Des frais supplémentaires s'appliquent
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introduction
À l'appui de la mission de l'université, le Master of Science in Data Analytics (MSDA) est conçu pour plaire à un large éventail de personnes. Le programme équilibre la théorie et la pratique, propose un ensemble complet de cours traditionnels et de pointe et offre la flexibilité nécessaire pour accueillir des étudiants de divers horizons, y compris des professionnels de l'informatique qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'analyse de données, ainsi que des particuliers. dont les diplômes de premier cycle ne sont pas en informatique mais souhaitent élargir leurs connaissances en analyse de données.
Micro-accréditations associées
- Analyste de données (AD)
- Scientifique principal des données (PDS)
- Architecte Big Data (BDA)
- Analyste Big Data (BDA)
- Ingénieur Data Warehouse (DWE)
- Ingénieur Analyse d'Affaires (BAE)
Résultat du programme
- Concevoir des logiciels appliquant des techniques de modélisation et d'analyse de données pour résoudre des problèmes du monde réel à l'aide de techniques de pointe, communiquer les résultats et les présenter efficacement à l'aide de techniques de visualisation de données.
- Démontrer la connaissance des algorithmes statistiques dans l'analyse des données pour améliorer la prise de décision en matière de conception.
- Appliquer les principes sociaux, éthiques et juridiques des technologies et de leurs applications dans le domaine de l'analyse des données.
- Communiquer efficacement individuellement ou au sein d'équipes interfonctionnelles.
Opportunités de carrière
- Architecte big data
- Scientifique de données principal
- Ingénieur entrepôt de données
- Analyste de gestion
- Scientifique des données
- Ingénieur de données
- Analyste de recherche - division science des données
- Instructeur dans un établissement d'enseignement supérieur ou une université enseignant l'analyse des données en plus des cours d'informatique.
Curriculum
Le diplôme de master en analyse de données requiert l'obtention de 36 crédits. Les étudiants suivront 12 crédits de cours de base communs à tous les programmes, 6 crédits d'applications professionnelles et 18 crédits dans le domaine de l'analyse des données.
Prérequis du programme
Tous les nouveaux étudiants du programme d'analyse de données ont besoin de certaines compétences de base pour les préparer à réussir dans le programme d'analyse de données. Un diplôme en analyse de données permet d'acquérir une large compréhension de la théorie et de la technologie de l'informatique. Les étudiants qui n'ont pas la formation requise doivent suivre une partie ou la totalité des cours préalables avant de suivre les cours de base. Ainsi, pour réussir, les étudiants doivent avoir suivi les cours suivants.
- COMP 109 Algorithme informatique et logique de programmation avec Python
- COMP 260 Introduction aux systèmes d'exploitation
- COMP 270 Essentiels des réseaux
- COMP 329 Structures de données et analyse algorithmique
- COMP 350 Concepts de base de données
Cours de base (4 cours de base - 12 crédits)
Ces cours fournissent un large éventail de connaissances fondamentales pour mettre en œuvre les interfaces informatiques, la conception de logiciels, la communication entre les systèmes et la gestion des systèmes informatiques. Tous ces éléments sont cruciaux pour que les professionnels de l'informatique puissent les appliquer à un système ou à un projet donné.
- COMP 501 Systèmes d'exploitation avancés
- COMP 502 Conception et analyse d'algorithmes
- COMP 503 Réseaux et télécommunications
- COMP 504 Systèmes de gestion de bases de données
Cours d'application (2 cours - 6 crédits)
Ces cours offrent aux étudiants la possibilité d'appliquer ce qu'ils ont appris tout au long du programme à un projet pratique ou à un mémoire de maîtrise. Alors que le projet pratique permet d'appliquer les connaissances acquises tout au long du programme et représente un travail qui pourrait démontrer la préparation à la carrière à des employeurs potentiels, la thèse sert généralement à démontrer le potentiel de recherche de l'étudiant et peut être utilisée pour démontrer la préparation à un travail de doctorat. Quelle que soit l'option choisie, les étudiants démontreront des connaissances et des compétences de base en matière de recherche, qui seront utilisées pour la réalisation du projet ou de la thèse.
- COMP 505 Méthodes de recherche
- Choisissez l'un des éléments suivants :
- COMP 682 Projet d'analyse de données (Capstone Project)
- COMP 698 Mémoire de Master
Cours de spécialisation (6 cours au choix - 18 crédits)
Ces cours avancés couvrent l'ensemble des sujets liés à l'analyse des données et permettent aux étudiants de développer leurs connaissances en fonction des trajectoires professionnelles qu'ils envisagent.
- COMP 523 Principes du Big Data
- COMP 524 Applications des métadonnées dans les problèmes complexes de Big Data
- COMP 525 Rôle de l'analytique dans la prise de décision
- COMP 528 Fondation pour l'analyse des données
- COMP 529 Fusion d'informations
- COMP 531 Algorithmes pour l'analyse des données
- COMP 542 Analyse numérique
- COMP 543 Informatique distribuée à forte intensité de données
- COMP 544 Sujets spéciaux en science des données
- COMP 596 Stage I en analyse de données
- COMP 626 Analyse du Web
- COMP 627 Outils d'analyse descriptive et prédictive
- COMP 628 Sujets spéciaux en analyse de données
- COMP 629 Confidentialité et sécurité des données massives (Big Data)
- COMP 630 Analyse de texte
- COMP 631 Cloudera Certified Associate (CCA) Data Analyst (Analyste de données)
- COMP 632 Associé certifié Microsoft Azure Data Scientist
- COMP 696 Stage II en analyse de données
Note : Les étudiants qui souhaitent suivre un cours proposé par un autre programme peuvent en faire la demande à leur conseiller en justifiant la pertinence de l'ajout dans le cadre de leur trajectoire professionnelle, de leur projet de conseil et/ou de leur intérêt personnel. Un maximum de deux cours peut être appliqué à partir d'un autre programme.
Admissions
Frais de scolarité du programme
Bourses et financement
À propos de l'école
Des questions
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