Master of Science en analyse de données
The George Washington University - School of Engineering & Applied Science
Information clé
Emplacement du campus
Washington, États-Unis d'Amérique
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
3 - 4 semestres
Rythme
À plein temps, À temps partiel
Frais de scolarité
USD 2 075 / per credit *
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
Aug 2024
* par crédit
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introduction
Administré conjointement par le Département d'informatique et le Département de gestion de l'ingénierie et d'ingénierie des systèmes, le Master of Science in Data Analytics vise à répondre à la demande croissante de professionnels qualifiés dans le Big Data et l'analyse de données dans les gouvernements, l'industrie et les organismes de recherche.
Grâce à des cours dirigés par les meilleurs membres du corps professoral de la School of Engineering & Applied Science et de la School of Business , ce programme est dispensé en petites cohortes et couvre des sujets en informatique, en analyse commerciale et en ingénierie des systèmes tout en se concentrant sur les fondations de l'analyse d'un technicien. perspective d'ingénierie.
Les étudiants choisissent entre deux filières: l'informatique ou la gestion de l'ingénierie et l'ingénierie des systèmes.
Résultats du programme
Les étudiants du programme doivent s'attendre à:
- Appliquer des techniques de science des données et d'analyse dans le processus de prise de décision d'un large éventail d'organisations.
- Démontrer la capacité de stocker, nettoyer et transformer des données.
- Démontrer des améliorations dans le processus de prise de décision en utilisant et en appliquant des techniques d'analyse pour interpréter les résultats.
- Concevoir et implémenter une infrastructure informatique et des techniques algorithmiques pour l'analyse de Big Data.
- Explorez les fondements de l'ingénierie qui propulsent les domaines de la science des données et de l'analyse.
- Acquérir une expérience pratique avec des outils analytiques pour le Big Data.
- Poursuivre ou améliorer les carrières en tant qu'analystes de données ou scientifiques des données.
Conditions du programme
- Heures de crédit: 33
- Durée: deux ans (à temps plein), trois ans (à temps partiel)
- Session de début d'automne seulement - aucune période de début de printemps disponible
Conditions d'admission
- Minimum de 3,0 GPA (sur une échelle de 4,0) obtenus au cours des 60 dernières heures de cours de licence.
- Cours préalables en calcul (différentiel ou intégral), programmation, probabilités et statistiques.
- Pour les étudiants internationaux: score TOEFL de 100 ou plus / score IELTS de 7,0 sans score individuel de bande inférieur à 6,0
Soumission réussie du formulaire de candidature en ligne, des notes d'examen et d'autres documents, comme indiqué dans les conditions d'admission .
REMARQUE: L’examen GRE est facultatif pour ce programme. Les candidats dont la licence a été complétée il y a plus de 5 ans et / ou qui n'ont pas d'expérience directe dans ce domaine sont encouragés à soumettre leurs résultats au GRE afin de compléter leur candidature.
- Soumission réussie du formulaire de candidature en ligne, des notes d'examen et d'autres documents, comme indiqué dans les conditions d'admission .
Tous les candidats - pour la première fois ou les transferts - à un programme de maîtrise ès sciences (MS) ou de maîtrise en génie (M.Eng.) De la School of Engineering & Applied Science doivent remplir les conditions d'admission pour être pris en compte pour l'un des programmes à MER.
Liste de vérification
Les candidats doivent fournir le matériel suivant pour être pris en compte dans tout programme d'études supérieures à SEAS:
- Formulaire de demande en ligne complet
- Transcriptions
- Notes aux examens GRE (facultatif pour l'admission à l'automne 2021)
- Candidats internationaux: scores académiques TOEFL, IELTS ou PTE
- Lettre de recommandation
- Déclaration d'intention
- Curriculum vitae
- Frais d'inscription
Exigences de l'examen d'anglais
- Tous les candidats internationaux à la recherche d'un visa sont tenus de soumettre les scores TOEFL, IELTS ou PTE Academic à SEAS pour être pris en compte pour l'admission.
- Veuillez ne fournir que vos résultats de test les plus récents. Les scores ne peuvent être âgés de plus de deux ans.
Note minimale requise
IELTS
- 6,0 au total sans score individuel inférieur à 5,0.
- Les candidats aux programmes d'études supérieures en gestion de l'ingénierie, en génie des systèmes ou en analyse de données doivent avoir un score minimum de 7,0 sans score individuel inférieur à 6,0.
- Les candidats qui souhaiteraient être considérés pour des opportunités de financement doivent avoir un score global de 7,0 sur la bande, sans score individuel inférieur à 6,0.
TOEFL
- 80 à l'examen Internet (iBT) ou 550 à l'examen papier.
- Les candidats aux programmes d'études supérieures en gestion de l'ingénierie, en génie des systèmes ou en analyse de données doivent avoir un score minimum de 100 à l'examen Internet.
- Les candidats qui souhaitent être considérés pour des opportunités de financement doivent avoir 600 sur l'examen sur papier ou 100 sur l'examen sur Internet.
PTE Académique
- 53. Les candidats qui souhaitent être considérés pour des opportunités de financement doivent avoir un score minimum de 68.
Des exceptions
Des exceptions sont accordées aux candidats qui:
- Détenir un baccalauréat, une maîtrise ou un doctorat d'une institution dans laquelle l'anglais est la langue d'enseignement ET la langue officielle du pays dans lequel l'université est située.
- Détenir un baccalauréat, une maîtrise ou un doctorat d'un établissement situé dans un pays qui remplit les conditions requises pour bénéficier de l'exemption de l'examen d'anglais .
Galerie
Admissions
Bourses et financement
Résultat du programme
Résultats du programme
Les étudiants du programme doivent s'attendre à:
- Appliquer des techniques de science des données et d'analyse dans le processus de prise de décision d'un large éventail d'organisations.
- Démontrer la capacité de stocker, nettoyer et transformer des données.
- Démontrer des améliorations dans le processus de prise de décision en utilisant et en appliquant des techniques d'analyse pour interpréter les résultats.
- Concevoir et implémenter une infrastructure informatique et des techniques algorithmiques pour l'analyse de Big Data.
- Explorez les fondements de l'ingénierie qui propulsent les domaines de la science des données et de l'analyse.
- Acquérir une expérience pratique avec des outils analytiques pour le Big Data.
- Poursuivre ou améliorer les carrières en tant qu'analystes de données ou scientifiques des données.
À propos de l'école
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