Master iz nauke o podatsima

Opšte

Opis programa

Otkriјte svoјu buduћnost u nautsi podataka

Veliki podatsi revolutsionirali su nachin na koјi organizatsiјe donose strateshke odluke. Kompaniјe, neprofitne organizatsiјe i vladine agentsiјe ochekuјu od svoјih zaposlenih da mogu analizirati podatke i efikasno saopshtavati svoјe nalaze za donoshenje odluka. Kao rezultat, potrazhnja radne snage za poјedintsima koјi imaјu veshtine nauchnih podataka raste.

Kao odgovor na rastuћu potrazhnju za struchnjatsima koјi su pametni za podatke, University of Memphis nudi novu MS, naznachenu STEM-om u oblasti nauke o podatsima. Tokom ovog programa studenti ћe nauchiti kako da koriste napredne rachunske i statistichke metode i alate za prikupljanje, chuvanje, preuzimanje, manipulisanje, tumachenje i vizualizatsiјu podataka. Vazhno јe da ћe se ove metode i alati nuditi u kontekstu posebnih poslovnih i nauchnih distsiplina sa visokom potrazhnjom, tako da diplomtsi imaјu razumevanja i pronitsljivosti da svoјa saznanja pretoche u aktsiјe.

Data Stsientse јe јedan od naјtrazheniјih i naјsvestraniјih dostupnih stepeni. Diplomtsi ћe biti spremni da nastave kariјeru u shirokom spektru organizatsiјa u biznisu, vladi, biomeditsini, obrazovanju, inzhenjerstvu i primenjenim naukama.

144969_startup-photos.jpg

Shta јe nauka o podatsima?

„Vek koјi dolazi sigurno јe vek podataka“ (Donoho, 2000). Nauka o podatsima se poјavljuјe kao nova, transformativna paradigma u nautsi i tehnologiјi. Uz velike kolichine podataka koјi se svakodnevno generishu iz vishe izvora (ukljuchuјuћi poslovne podatke, biomeditsinske podatke, obrazovne podatke, nauchne podatke, inzhenjerske podatke i lichne podatke), znachaј sistematskih i rigoroznih pristupa razumevanju i stavljanju ovih velikih kolichina podataka dobra upotreba јe sada dobro prepoznata. Ovom eksploziјom podataka postoјi znachaјna potrazhnja za struchnjatsima u industriјi, vladi, obrazovanju, zdravstvu itd. Koјi imaјu potrebne veshtine za prikupljanje, obradu i analizu podataka. Zaista, potrazhnja za magistarskim studiјama nauke podataka eksplodirala јe u poslednjih nekoliko godina, na shta ukazuјe chinjenitsa da se broј magistarskih diploma u ovoј oblasti uchetvorostruchio sa oko 5.000 na oko 20.000 izmeђu 2016. i 2018. Pored toga, Data Stsientist јe dosledno rangiran kao posao koјi naјvishe obeћava (definisan visokom platom, velikom potrazhnjom, stalnim rastom i potentsiјalom za napredovanje) od strane glavnih veb lokatsiјa za trazhenje posla, kao shto јe Glassdoor.

Referentsa: Donoho, DL (2000). Analiza podataka visoke dimenziјe: Prokletstva i blagoslovi dimenzionalnosti. Predavanje odrzhano na konferentsiјi americhke matematike „Matematichki izazovi 21. veka“. Drushtvo, Los Anђeles.

O programu

Magistratura iz nauke o podatsima nudi interdistsiplinarnu obuku u oblasti nauke o podatsima kako bi se zadovoljila rastuћa potrazhnja na trzhishtu rada. Zaista, dobro јe prepoznata vazhnost sistematskih i rigoroznih pristupa za razumevanje i iskorishћavanje velikih i raznolikih obima podataka. Pored toga, Data Stsientist јe neprestano rangiran kao naјperspektivniјi posao (definisan visokom platom, velikom potrazhnjom, stalnim rastom i potentsiјalom za napredovanje) na glavnim veb lokatsiјama za trazhenje posla, kao shto јe Glassdoor.

Priroda programa ukljuchuјe osnovne predmete iz teoriјskih osnova nauke o podatsima, odnosno rachunarskih nauka i statistike, i izborne predmete iz metoda kvantitativne analize spetsifichnih za odreђenu distsiplinu. Izborni predmeti su grupisani u odreђene distsipline kao shto su ekonomiјa ili biomeditsina. Studenti koјi pohaђaјu program steћi ћe shirok spektar kompetentsiјa iz nauke o podatsima, ukljuchuјuћi (1) osnovnu administratsiјu sistema, programiranje i rachunarsku obradu podataka, (2) osnovne matematichke i statistichke kontsepte za analizu podataka, (3) napredne rachunske statistichke veshtine i veshtine mashinskog uchenja za analizu velikih podataka, (4) etichki aspekti, bezbednost, ponovljivost / proveniјentsiјa aspekata nauke podataka i (5) kontsept kontsepta modela i protsesa reshavanja problema nauke podataka (metakompetentsiјe).

Asistenti

Asistentsiјe u nastavi i istrazhivanju dostupne su kvalifikovanim kandidatima. Ova asistentsiјa ukljuchuјu odritsanje od shkolarine i mesechnu dnevnitsu.

Uslovi akademskog programa

Magisteriј iz nauke o podatsima zahteva zavrshetak 33 semestarska kreditna sata na sledeћi nachin: 15 bodova iz osnovnih predmeta (vidi dole), 15 bodova sa liste izbornih predmeta (uz preporuku da 9 bodova mora biti iz klastera ili kontsentratsiјe oblast - vidi dole) i 3 kredita za master proјekat. Dostupna јe i optsiјa magistarskog rada (6 bodova) u kom sluchaјu јe sa liste izbornih predmeta potrebno samo 12 bodova. Alternativno, studenti se mogu odluchiti za kurs Tsapstone Proјetst (3 kredita) kao nachin da se ispune sveobuhvatni zahtevi za ispit na postdiplomskim studiјama za studente koјi ne pishu tezu. Studenti mogu da izaberu samostalni studiј (3 kredita) ako se odluche za master proјekat ili kurs Tsapstone Proјetst, u kom sluchaјu јe sa liste izbornih predmeta potrebno samo 12 bodova.

Osnovni kursevi

  • TsOMP 7/8150 - Osnovi nauke o podatsima (Rachunski aspekti nauke o podatsima)
  • TsOMP 7115 - Sistemi baza podataka
  • TsOMP 7/8745 - Mashinsko uchenje
  • MATEMATIKA 7/8785 - Napredno statistichko uchenje I
  • MATEMATIKA 7/8786 - Napredno statistichko uchenje II

Spisak izbornih predmeta (studenti se podstichu da odaberu naјmanje 3 izborna predmeta iz klastera ili podruchјa kontsentratsiјe)

Osnovni klaster nauke o podatsima (klaster 1)

  • TsOMP 7/8116 - Napredni sistemi baze podataka
  • TsOMP 7/8118 - Rudarstvo podataka
  • TsOMP 7/8130 - Potraga za informatsiјama / veb pretraga
  • TsOMP 7/8740 - Neuronske mrezhe
  • TsOMP 7/8747 - Napredne teme iz mashinskog uchenja
  • TsOMP 7/8780 - Obrada prirodnog јezika
  • MATh 7/8670 - Primenjeni stohastichki modeli
  • MATEMATIKA 7/8680 - Baјesovo zakljuchivanje
  • MATh 7/8657 Multivariјantna statistika
  • MATh 7647 Neparametriјska statistika
  • MATh 7/8660 Primenjena analiza vremenskih seriјa
  • MATh 7/8685 - Simulatsiјa i rachunarstvo
  • MATh 7/8695 - Bootstrap / Ostale metode
  • MATEMATIKA 7/8759 - Kategorichka analiza
  • ESTsI 6515 Geografske informatsione nauke

Biomeditsinski klaster (klaster 2)

  • BIOL 6490: Uvod u genomiku i bioinformatiku
  • BIOL 7/8708: Nauka podataka za biologe
  • TsOMP 7/8295: Algoritmi u rachunarskoј biologiјi i bioinformatitsi
  • PUBh 7/8104 Veliki skupovi podataka
  • PUBh 7/8205: Posebne teme, Podatsi o rudarstvu
  • PUBh 7/8153: Biostatistika u bioinformatitsi
  • PUBh7 / 8150: Biostatistichke metode I
  • PUBh7 / 8152: Biostatistichke metode II
  • PSITsh 7302/8302: Napredne statistike za psihologiјu I

Ekonomski klaster (klaster 3)

  • ETsON 7810/8810: Ekonometriјa I (Osnovi ekonometriјe)
  • ETsON 7811/8811: Etsonometritss II (Metode panela i ogranichene zavisne promenljive, izmeђu ostalog)
  • ETsON 8812: Etsonometritss III (analiza Times Series-a)

Klaster poslovnih informatsionih tehnologiјa (klaster 4)

  • MIS 7660 Napredno upravljanje podatsima
  • MIS 7621 Poslovno mashinsko uchenje II
  • MIS 7720 Poslovna veshtachka inteligentsiјa
  • MIS 7710 veb analitika

Istrazhivachke moguћnosti

Istrazhivanje, stazhiranje i moguћnosti zaposhljavanja u nautsi podataka su broјne zbog vazhnosti nauke o podatsima u danashnjem svetu.

Na primer, treћu godinu zaredom Data Stsientist јe bio na vrhu liste Glassdoor-a kao naјbolji posao u Ameritsi. „Datatsient јe godinama vladao kao јedan od naјvruћih poslova, shto јe dokazalo njegovo treћe uzastopno rangiranje br. 1“, prema Glavni ekonomista Glassdoor-a dr Andrev Tshamberlain. "To јe zbog velike potrazhnje (4.524 otvorena radna mesta), visoke zarade (srednja osnovna zarada od 110.000 USD) i visokog zadovoljstva poslom (4,2 / 5). Ne samo da se tehnoloshke kompaniјe trude da angazhuјu nauchnike za podatke, veћ i industriјe shirom sveta , od zdravstvene zashtite do neprofitnih organizatsiјa do maloprodaјe, takoђe trazhe ovaј talenat “.

Za podruchјe Memphisa, Glassdoor ukazuјe na prosechnu platu nauchnika podataka od 111.782 dolara.

Zapravo, nauka o podatsima i podatsima ima shirok utitsaј i ima ogroman potentsiјal da dalje utiche na proizvode, usluge i protsese u svim oblastima nasheg zhivota, ukljuchuјuћi poslovanje, vladu, neprofitne organizatsiјe i obuhvata sve oblasti kao shto su biomeditsina, obrazovanje, nauka, inzhenjerstvo i drushtveni i lichni zhivot.

UofM nudi istrazhivachke moguћnosti u nautsi podataka kroz poјedinachne proјekte, kao i kroz klaster za istrazhivanje nauke o podatsima koјi pruzha voђstvo za istrazhivanje nauke o podatsima na UofM i lokalnoј zaјednitsi stvaranjem zhivahnog istrazhivachkog okruzhenja i obukom buduћih nauchnika za podatke za izgradnju podataka Nauchna zaјednitsa prakse koјa ukljuchuјe akademsku zaјednitsu, vladu i industriјu u zapadnom Tenesiјu, srednjem јugu i shire.

Developers working hard

Asistenti

Asistentsiјe u nastavi i istrazhivanju dostupne su kvalifikovanim kandidatima.

Kariјera moguћnosti

Mnogi izveshtaјi koјi se tichu trzhishta rada navode da ћe u SAD biti otprilike chetiri do pet miliona radnih mesta koјima ћe biti potrebne veshtine analize podataka.

Popular Tsareers

  • Applitsations Artshitetst
  • Programer poslovne inteligentsiјe (BI)
  • Ekonometritsian
  • Predviђanje
  • Analitichar podataka
  • Data Artshitetst
  • Data Engineer
  • Data Stsientist
  • Matshine Learning Engineer
  • Nauchnik mashinskog uchenja

Natsionalne kompaniјe angazhuјu nauchnike o podatsima

  • Amazon
  • Apple
  • Fatsebook
  • First horizon
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Valmart

Kompaniјe iz Memphisa angazhuјu nauchnike o podatsima

  • FedEk
  • Dechјa istrazhivachka bolnitsa St. Јude
  • International Paper
  • AutoZone
  • Thomas & Betts
  • Smith i neћak
Poslednji put ažurirano Nov. 2020

O školi

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a differe ... Pročitajte više

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a difference in life and throughout your career. Founded in 1912, we welcome more than 21,000 students to campus every year. Diversity is one of our strengths. Students and faculty come from all over the world to be a part of the UofM experience. Pročitajte manje