Data Science est un domaine émergeant qui vise à extraire des idées actionnables à partir de vastes tableaux d'information. S'appuyant sur les techniques et les théories issues des statistiques, de l'informatique et des mathématiques, le programme se concentre sur l'analyse et l'utilisation efficaces de données importantes dans les sciences naturelles et sociales.

L'explosion de données dans le monde d'aujourd'hui forme rapidement le paysage de notre vie. Cela a conduit à un besoin urgent de traiter des quantités massives de données et d'obtenir des informations significatives. Les scientifiques de données sont formés pour relever de tels défis. Grâce à un programme structuré qui fournit des connaissances fondamentales ainsi que des compétences en applications, nos étudiants apprennent à affronter les problèmes les plus complexes auxquels font face les entreprises publiques et privées.

Le programme de science des données désigné par STEM à GW est offert aux campus Foggy Bottom et Virginia Science & Technology.

Conditions d'admission

Les candidats doivent satisfaire aux exigences minimales suivantes:

  • Baccalauréat d'un collège ou d'une université accrédité avec un solide dossier scolaire.
  • Cours collégiaux. Achèvement des cours suivants: Calcul multivariable (Math 2233 ou équivalent) et Statistiques (Stat 1051 ou 1053 ou supérieur)
  • Programmation informatique. Il n'existe aucune exigence formelle pour un langage de programmation spécifique. Cependant, les candidats sont encouragés à démontrer leur capacité à maîtriser les compétences liées à la programmation et au logiciel dans leurs applications.

Cours de sciences des données

  • DATS 6101 Introduction à la science des données
  • DATS 6102 Data Warehousing and Analytics
  • DATS 6103 Introduction à l'exploration de données
  • DATS 6201 Algèbre linéaire numérique et optimisation
  • DATS 6202 Machine Learning I
  • DATS 6203 Machine Learning II
  • DATS 6401 Visualisation de données complexes
  • DATS 6402 Informatique haute performance et informatique parallèle
  • DATS 6450 Sujets dans la science des données

Exemples de cours à choisir en consultation avec votre conseiller

  • MATH 6522 Introduction à l'analyse numérique
  • STAT 6207 Méthodes d'informatique statistique
  • STAT 6214 Modèles linéaires appliqués
  • STAT 6242 Regression Graphics / Régression non paramétrique
  • ECON 8375 Econométrie I
  • ECON 8376 Econométrie II
  • ECON 8377 Econométrie III
  • ECON 8378 Prévisions économiques
  • GEOG 6304 Systèmes d'information géographique I
  • GEOG 6306 Systèmes d'information géographique II
  • GEOG 6307 Traitement d'image numérique
  • PSC 8120 Modèles non linéaires
  • PSC 8132 Analyse de réseau
  • PSC 8185 Sujets dans l'analyse politique empirique et formelle
Programme enseigné dans l'établissement suivant :
  • Anglais

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Ce cours est Sur le campus
Date de début
Sept. 2019
Duration
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À temps plein
Deadline
Par lieux
Par date
Date de début
Sept. 2019
Date de fin
Date limite d'inscription

Sept. 2019

Location
Date limite d'inscription
Date de fin