The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
MS in Data Science
- Washington, Amerika Birleşik Devletleri
- Online USA
Fen Bilimleri Yüksek Lisansı
SÜRE
3 dönem
DILLER
Ingilizce
HIZ
Tam zamanlı, Yarı zamanlı
SON BAŞVURU TARIHI
EN ERKEN BAŞLAMA TARIHI
ÖĞRENIM ÜCRETLERI
USD 1.885 / per credit
ÇALIŞMA FORMATI
Kampüste
İstatistik, bilgisayar bilimi ve matematikten yararlanan Veri Bilimi Yüksek Lisansı, doğa ve sosyal bilimlerden alınan çok çeşitli bilgilerin etkili kullanımına odaklanır. Müfredatın disiplinler arası doğası ve işbirlikçi dış kurum ve kuruluşlara benzersiz erişim nedeniyle, program zengin, uygulamalı bir deneyim sunar.
Öğrenciler analiz ve veri görselleştirmeye yönelik en yeni araçlarla donatılır ve büyük veri alanlarından kalıpların nasıl belirleneceği gibi karmaşık konulara dalmış olurlar. Kurslar ayrıca makine öğrenimini ve Python, JavaScript ve R programlama dillerini de kapsar.
Veri Bilimi Bölümü Dersleri
- DATS 6101 Veri Bilimine Giriş
- DATS 6102 Veri Ambarı ve Analitiği
- DATS 6103 Veri Madenciliğine Giriş
- DATS 6201 Sayısal Doğrusal Cebir ve Optimizasyon
- DATS 6202 Makine Öğrenmesi I
- DATS 6203 Makine Öğrenmesi II
- DATS 6401 Karmaşık Verilerin Görselleştirilmesi
- DATS 6402 Yüksek Performanslı Hesaplama ve Paralel Hesaplama
- DATS 6450 Veri Biliminde Konular
Danışmanınıza danışarak seçilecek derslere örnekler
- MATH 6522 Sayısal Analize Giriş
- STAT 6207 İstatistiksel Hesaplama Yöntemleri
- STAT 6214 Uygulamalı Doğrusal Modeller
- STAT 6242 Regresyon Grafikleri / Parametrik Olmayan Regresyon
- ECON 8375 Ekonometri I
- ECON 8376 Ekonometri II
- ECON 8377 Ekonometri III
- ECON 8378 Ekonomik Tahmin
- GEOG 6304 Coğrafi Bilgi Sistemleri I
- GEOG 6306 Coğrafi Bilgi Sistemleri II
- GEOG 6307 Sayısal Görüntü İşleme
- PSC 8120 Doğrusal Olmayan Modeller
- PSC 8132 Ağ Analizi
- PSC 8185 Ampirik ve Biçimsel Siyasal Analizde Konular
Kaptanlık Projesi
Yüksek lisans programının bir sonucu olarak, öğrenciler üç kredilik bir bitirme kursuna kaydolurlar ve son dönemlerini veri analizinde öğrendikleri bilgi ve becerileri uygulayarak geçirirler. Kapak taşı için öğrenciler, veri bilimi ilkelerinin pratik bir uygulaması üzerinde gruplar halinde çalışırlar. Bitirme ekibi projeleri, kurs eğitmenine danışılarak seçilir.
Öğrenme hedefleri
Veri Bilimi Yüksek Lisansını tamamlayan öğrenciler, gerçek dünya sorunlarını çözmek, bulguları iletmek ve veri görselleştirme araçlarını kullanarak bu bulguları etkili bir şekilde sunmak için veri bilimi tekniklerini uygulayacak donanıma sahiptir.
Özellikle, öğrenciler aşağıdakilerle mezun olurlar:
- İstatistiksel veri analiz teknikleri hakkında kapsamlı çalışma bilgisi
- Veri madenciliği yazılım araçları konusunda deneyim
- Büyük verileri analiz etmek için en yeni araçlar ve teknolojilerle ilgili deneyim
- Verileri görselleştirmek ve dönüştürmek için pratik beceriler
- İletişim becerileri ve ekiplerde etkin çalışma
Odak bölgeleri
Hem yüksek lisans derecesi hem de lisansüstü sertifika programı dört alandan alınan dersleri birleştirir:
- Yöntemler: Veri yönetimi ve veri analitiğinin temelleri; Python, JavaScript ve R dahil olmak üzere veri bilimi için gerekli olan programlama dillerinde derin uzmanlık
- Uygulamalar: Astrofizik, siyaset bilimi ve coğrafya gibi belirli bir bilgi alanına uygulanan veri bilimindeki seçmeli dersler
- Beceriler: Ekip çalışması, proje yönetimi ve iletişim becerileri
- Teknoloji: Verilere ve görselleştirme yazılımlarına ve dillerine uygulamalı maruz kalma