MS Data Science

Informations générales

Description du programme

La science des données est un domaine émergent qui vise à extraire des informations exploitables de vastes réseaux d'informations. S'appuyant sur des techniques et des théories de la statistique, de l'informatique et des mathématiques, le programme se concentre sur l'analyse et l'utilisation efficaces de données volumineuses dans les sciences naturelles et sociales.

L'explosion des données dans le monde d'aujourd'hui façonne rapidement le paysage de notre vie. Cela a conduit à un besoin urgent de traiter d'énormes quantités de données et d'obtenir des informations significatives. Les scientifiques des données sont formés pour relever ces défis. Grâce à un programme structuré qui fournit des connaissances fondamentales ainsi que des compétences d'application, nos étudiants apprennent à faire face aux problèmes les plus complexes auxquels sont confrontés le gouvernement et l'industrie privée.

Le programme de science des données désigné par STEM chez GW est offert à la fois au Foggy Bottom et à Virginia Science

Le programme d'études supérieures en science des données à l'Université George Washington de GW Arts

Conditions d'admission

Les candidats doivent répondre aux exigences minimales suivantes:

  • Baccalauréat d'un collège ou d'une université accrédité avec un dossier académique solide.
  • Cours de niveau collégial. Achèvement des cours suivants: calcul multivariable (Math 2233 ou équivalent) et statistiques (Stat 1051 ou 1053 ou supérieur)
  • Programmation informatique. Il n'y a aucune exigence formelle pour des langages de programmation spécifiques. Cependant, les candidats sont encouragés à démontrer leur capacité à maîtriser les compétences liées à la programmation et aux logiciels dans leurs applications.

Cours du département de science 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 linéaire et optimisation
  • Apprentissage automatique DATS 6202 I
  • Apprentissage automatique DATS 6203 II
  • DATS 6401 Visualisation de données complexes
  • DATS 6402 Calcul haute performance et calcul parallèle
  • Sujets du DATS 6450 en science des données

Exemples de cours à choisir en concertation avec votre conseiller

  • MATH 6522 Introduction à l'analyse numérique
  • STAT 6207 Méthodes de calcul statistique
  • Modèles linéaires appliqués STAT 6214
  • Graphiques de régression STAT 6242 / Régression non paramétrique
  • ECON 8375 Econometrics I
  • ECON 8376 Econometrics II
  • ECON 8377 Econometrics 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
  • Modèles non linéaires PSC 8120
  • Analyse de réseau PSC 8132
  • CFP 8185 Sujets en analyse politique empirique et formelle
Mis à jour le Janv. 2020

À propos de l'établissement

At GW’s Columbian College of Arts and Sciences, research thrives, critical thinking is endemic, collaboration is constant, and real world training go hand-in-hand with learning.

At GW’s Columbian College of Arts and Sciences, research thrives, critical thinking is endemic, collaboration is constant, and real world training go hand-in-hand with learning. Réduire