Science des données et analyses, MS

Informations générales

Description du programme

Déclaration de mission

Le programme de maîtrise en science des données et analyse des données du College of Charleston pour mission de répondre à la demande croissante de diplômés en compétences informatiques, quantitatives, analytiques et informatiques, c.-à-d. Un scientifique des données.

Description du programme

Il existe plusieurs manières, différentes mais se chevauchant, d'identifier et de définir un expert en données. La découverte de connaissances à partir de données est au cœur de la science des données. Cela nécessite un noyau de compétences spécialisées dans les domaines de l'informatique et des mathématiques, complétées par une exposition significative à un domaine de spécialisation (par exemple, les affaires, la science, les sciences sociales et les sciences humaines).

Les diplômés de ce programme maîtriseront les compétences de base suivantes: modélisation de données, conflits de données, conception expérimentale, statistiques, optimisation, apprentissage automatique et visualisation de données. Les compétences de base sont complétées par des cours au choix spécifiques à un domaine. Des modules facultatifs recommandés sont préparés pour préparer spécifiquement les étudiants aux objectifs de carrière suivants: chercheur de données en apprentissage machine, chercheur de données en modélisation et génie logiciel, chercheur en données informatiques, calcul scientifique et chercheur en analyse de données commerciales. Tous les étudiants de ce programme appliqueront leurs compétences et connaissances de base et spécifiques à un domaine à un stage en entreprise ou à une expérience de thèse de recherche.

Les objectifs d'apprentissage spécifiques du programme sont les suivants:

  1. Les diplômés démontreront des connaissances avancées et appliquées en programmation informatique, en organisation de données, en exploration de données, en visualisation de données et en algorithmes.
  2. Les diplômés démontreront une compréhension avancée du domaine principal des mathématiques et des statistiques, y compris l'optimisation, l'apprentissage automatique, la régression et l'algèbre linéaire.
  3. Les diplômés démontreront une application de leurs cours de diplôme en sciences des données en complétant une expérience de stage ou une thèse de recherche.

Cours obligatoires

  • Architecture de systèmes informatiques distribués CSIS 604 (3)
  • Mise en oeuvre de systèmes de gestion de bases de données SCRS 638 (3)
  • DATA 505 Informatique et analyse de données informatiques (3)
  • DONNÉES 506 Données mathématiques Science et analyse (3)
  • DATA 507 Calcul scientifique en informatique (3)

ou

  • MATH 540 Apprentissage statistique I (3)
  • DATA 510 Nettoyage, organisation et visualisation de données (3)
  • DATA 534 Apprentissage, exploration de données et analyses (3)
  • Modèles linéaires MATH 550 (3)

Cours au choix

  • Complétez 6 heures de crédit parmi les suivantes:
  • BIOL 612 Conservation Genetics (4)
  • BIOL 649 Génomique comparée (4)
  • CSIS 602 Fondements du génie logiciel (3)
  • Langages de programmation CSIS 618 (3)
  • Communications de données et mise en réseau du SCRS 632 (3)
  • Analyse des spécifications logicielles et des spécifications du SCRS 654 (3)
  • SCRS 690 Sujets particuliers en informatique (3)
  • DONNÉES 590 Sujets spécifiques à la science des données et à l'analyse (3)
  • EVSS 549 Systèmes d'information géographique (4)
  • EVSS 569 Advanced GIS: modèles pour l’environnement et les dangers (4)
  • MATH 541 Apprentissage statistique II (3)
  • MATH 545 Analyse numérique I (3)
  • MATH 551 Programmation linéaire et optimisation (3)
  • MATH 552 Recherche opérationnelle (3)
  • MATH 555 Méthodes statistiques bayésiennes (3)
  • MBAD 503 Gestion financière (3)
  • MBAD 516 Modélisation financière (3)
  • Stratégie de marketing auprès des consommateurs MBAD 521 (3)
  • MBAD 522 Recherche et analyse en marketing pour la prise de décision (3)
  • MBAD 525 Gestion du marketing (3)

Option de thèse ou de stage

Complétez 6 heures de crédit de DATA 698 Stage en Data Data and Analytics (3) ou de DATA 699 Thesis en Data Science and Analytics (3).

Pour l'option de stage, l'étudiant est responsable de proposer un projet de stage dans une entreprise menant des travaux d'analyse et d'analyse des données. Son stage doit porter directement sur les concepts de la science des données et de l’analyse au niveau des études supérieures. Les étudiants déjà employés dans un domaine de la science des données doivent effectuer des tâches supplémentaires liées à la science des données en dehors de leurs responsabilités actuelles. Les expériences de stage doivent être approuvées par le directeur du programme et l'instructeur du stage avant de s'inscrire à DATA 698.

L'option de thèse nécessite un projet de recherche traditionnel caractérisé par un article complet sur un sujet de recherche. Un conseiller pédagogique de thèse doit être identifié par l'étudiant. Le conseiller préside un comité de thèse de maîtrise composé d'au moins trois membres du corps professoral, qui doit inclure le directeur du programme Data Science and Analytics. Le comité doit approuver les propositions de thèse avant qu'un étudiant s'inscrive à DATA 699. Le comité décide également si l'étudiant a réussi à soutenir sa thèse, laquelle est nécessaire à l'obtention du diplôme.

Politique de transfert de crédits

Aucune directive spécifique au programme.

Conditions d'admission

Exigences Institutionnelles

  • Un formulaire de demande rempli avec des frais de demande non remboursables de 50 $.
  • Relevés de notes officiels de tous les cours de premier cycle et des cycles supérieurs. Un baccalauréat obtenu dans un collège ou une université accrédité est requis.
  • Les candidats internationaux doivent se reporter à la section Étudiants étrangers de la section «Informations d’admission» du catalogue pour savoir comment fournir la documentation appropriée avec la candidature.

Conditions du programme

  • GRE. Soumission d’un résultat d’examen officiel du Graduate Record Examination (GRE). Le test doit être passé dans les cinq ans suivant l’application. Le score minimum GRE acceptable est une combinaison verbale et quantitative de 300 et 4,0 sur l'évaluation de l'écriture.
  • Passer un examen d'entrée. Avant de commencer leurs premiers cours de troisième cycle, tous les étudiants qui entrent dans ce programme doivent réussir un test de compétence qui démontre les connaissances préalables requises dans les domaines de la programmation fondamentale, de l'informatique, des mathématiques et de la statistique. Le test est administré par le directeur du programme. Les sujets informatiques traités dans le test de compétence incluent: branchement et itération, manipulation de chaînes, devinettes et vérifications, approximations, bissection, décomposition, abstractions, fonctions, tuples, listes, aliasing, mutabilité, clonage, récursivité, dictionnaires, tests, débogage, exceptions, assertions, programmation orientée objet, classes et héritage, compréhension de l'efficacité du programme, recherche et tri. Les statistiques couvertes par le test incluent: variables aléatoires, distributions, quantiles, variance moyenne, probabilité conditionnelle, théorème de Bayes, erreur du taux de base, distributions conjointes, covariance, corrélation, indépendance, théorème de la limite centrale, inférence bayésienne avec des a priori connus, probabilité intervalles, a priori conjugués, inférence bayésienne avec des a priori inconnus, tests de signification fréquentiste et intervalles de confiance, méthodes de rééchantillonnage: bootstrapping, régression linéaire. Pour plus de détails sur la préparation à l'examen d'entrée, contactez le directeur du programme.
  • Fournir une déclaration d'intention. Un énoncé de but de 300 à 500 mots est requis. Les candidats doivent discuter de leurs objectifs après l’obtention du diplôme de maîtrise et de ce qu’ils / elles pensent contribuer au programme.
  • Fournir des lettres de recommandation. Deux lettres de recommandation fournissant des précisions sur la motivation du candidat et sa capacité à mener à bien le programme sont nécessaires.

Dates limites d'inscription

  • Automne: aucune admission d'automne
  • Printemps: pas d'admission au printemps
  • Été: 1er février
Mis à jour le Mars 2020

À propos de l'établissement

Located in the heart of historic Charleston, South Carolina, the College of Charleston is a nationally recognized public liberal arts and sciences university. Founded in 1770, the College is among the ... Continuer

Located in the heart of historic Charleston, South Carolina, the College of Charleston is a nationally recognized public liberal arts and sciences university. Founded in 1770, the College is among the nation’s top universities for quality education, student life, and affordability. Its beautiful and historic campus, combined with contemporary facilities, cutting-edge programs and accessible faculty attracts students from across the U.S. and around the world. Réduire