The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
MS in Data Science
- Washington, Estados Unidos da América
- Online USA
Mestrado em Ciências (MSc)
DURAÇÃO
3 semestres
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo total, Tempo parcial
PRAZO DE INSCRIÇÃO
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
PROPINAS
USD 1.885 / per credit
FORMATO DE ESTUDO
No campus
Baseando-se em estatística, ciência da computação e matemática, o Mestrado em Ciência de Dados concentra-se no uso eficaz de uma vasta gama de informações extraídas das ciências naturais e sociais. Devido à natureza interdisciplinar do currículo e ao acesso exclusivo a agências e organizações externas colaborativas, o programa oferece uma experiência prática e rica.
Os alunos estão equipados com as ferramentas mais recentes para análise e visualização de dados e estão imersos em tópicos complexos, como identificar padrões em grandes quantidades de dados. Os cursos também cobrem aprendizado de máquina e linguagens de programação Python, JavaScript e R.
Cursos do Departamento de Ciência de Dados
- DATS 6101 Introdução à ciência de dados
- Data Warehouse e Análise DATS 6102
- DATS 6103 Introdução à Mineração de Dados
- Álgebra Linear Numérica e Otimização do DATS 6201
- Aprendizado de máquina DATS 6202 I
- Aprendizado de máquina DATS 6203 II
- Visualização DATS 6401 de dados complexos
- Computação de alto desempenho DATS 6402 e computação paralela
- DATS 6450 Tópicos em ciência de dados
Exemplos de cursos a serem escolhidos em consulta com seu orientador
- MATH 6522 Introdução à Análise Numérica
- STAT 6207 Métodos de computação estatística
- Modelos lineares aplicados STAT 6214
- Gráficos de regressão STAT 6242 / regressão não paramétrica
- ECON 8375 Econometria I
- ECON 8376 Econometria II
- ECON 8377 Econometria III
- Previsão Econômica ECON 8378
- GEOG 6304 Sistemas de Informação Geográfica I
- GEOG 6306 Sistemas de Informação Geográfica II
- Processamento de imagem digital GEOG 6307
- Modelos não lineares PSC 8120
- Análise de rede PSC 8132
- PSC 8185 Tópicos em análise política formal e empírica
Projeto Capstone
Como o culminar do programa de mestrado, os alunos se inscrevem em um curso fundamental de três créditos e passam o semestre final aplicando as habilidades e conhecimentos que aprenderam na análise de dados. Para a conclusão, os alunos trabalham em grupos em uma aplicação prática dos princípios da ciência de dados. Os projetos da equipe Capstone são escolhidos em consulta com o instrutor do curso.
objetivos de aprendizado
Os alunos que concluírem o MS em Ciência de Dados estão preparados para aplicar técnicas de ciência de dados para resolver problemas do mundo real, comunicar descobertas e apresentá-las efetivamente usando ferramentas de visualização de dados.
Especificamente, os alunos se formam com:
- Conhecimento prático completo de técnicas de análise de dados estatísticos
- Experiência com ferramentas de software de mineração de dados
- Experiência com ferramentas e tecnologias de ponta para analisar big data
- Habilidades práticas para visualizar e transformar dados
- Habilidades de comunicação e trabalho eficaz em equipes
Áreas de foco
Tanto o mestrado quanto o programa de certificação de pós-graduação combinam cursos de quatro áreas:
- Métodos: Noções básicas de gerenciamento de dados e análise de dados; profundo conhecimento nas linguagens de programação essenciais para ciência de dados, incluindo Python, JavaScript e R
- Aplicações: disciplinas eletivas em ciência de dados aplicadas a um domínio de conhecimento específico, como astrofísica, ciência política e geografia
- Habilidades: trabalho em equipe, gerenciamento de projetos e habilidades de comunicação
- Tecnologia: Exposição prática a software e linguagens de dados e visualização