データサイエンスの修士号

一般

講座の説明

データサイエンスの未来を発見する

ビッグデータは、組織が戦略的意思決定を行う方法に革命をもたらしました。企業、非営利団体、および政府機関は、従業員がデータを分析し、意思決定のために調査結果を効果的に伝達できることを期待しています。その結果、科学データスキルを持つ個人に対する労働力の需要が急増しています。

データに精通した専門家に対する需要の高まりに応えて、 University of Memphisデータサイエンスの新しいSTEM指定のMSを提供しています。このプログラムを通じて、学生は、高度な計算および統計手法とツールを使用して、データを収集、保存、取得、操作、解釈、および視覚化する方法を学習します。重要なことに、これらの方法とツールは、特定の需要の高いビジネスおよび科学分野のコンテキストで提供されるため、卒業生は、調査結果を行動に移すための理解と洞察力を持っています。

データサイエンスは、最も人気があり、用途の広い学位の1つです。卒業生は、ビジネス、政府、生物医学、教育、工学、および応用科学の幅広い組織でのキャリアを追求する準備ができています。

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データサイエンスとは

「次の世紀は確かにデータの世紀です」(Donoho、2000)。データサイエンスは、科学技術における新しい変革のパラダイムとして浮上しています。複数のソース(ビジネスデータ、生物医学データ、教育データ、科学データ、エンジニアリングデータ、個人データなど)から毎日大量のデータが生成されているため、これらの大量のデータを理解して配置するための体系的かつ厳密なアプローチの重要性うまく利用することは今ではよく認識されています。このデータの急増に伴い、データを収集、処理、分析するために必要なスキルを備えた業界、政府、教育、ヘルスケアなどの専門家に対する大きな需要があります。実際、データサイエンスの修士号の需要は、この分野で授与される修士号の数が2016年から2018年の間に約5,000から約20,000に4倍になったという事実によって示されるように、過去2年間で爆発的に増加しています。さらに、データサイエンティストはGlassdoorなどの主要な求人検索Webサイトで、最も有望な仕事(高給、高需要、継続的な成長、昇進の可能性によって定義される)として一貫してランク付けされています。

参照:ドノホ、DL(2000)。高次元データ分析:次元の呪いと祝福。アメリカ数学の「21世紀の数学的挑戦」会議で行われた講義。社会、ロサンゼルス。

プログラムについて

データサイエンスの修士号は、雇用市場の急成長する需要を満たすために、データサイエンスの分野で学際的なトレーニングを提供します。実際、大量の多様なデータを理解して活用するための体系的かつ厳密なアプローチの重要性はよく認識されています。さらに、データサイエンティストは、Glassdoorなどの主要な求人検索サイトで最も有望な仕事(高給、高需要、継続的な成長、昇進の可能性によって定義される)として一貫してランク付けされています。

プログラムの性質には、データサイエンスの理論的基礎、つまりコンピュータサイエンスと統計学のコアコースと、分野固有の定量分析方法の選択コースが含まれます。選択科目は、経済学や生物医学などの特定の分野にクラスター化されています。プログラムに参加する学生は、(1)基本的なシステム管理、プログラミング、計算データ処理、(2)データ分析のための基本的な数学的および統計的概念、(3)高度な計算統計および機械学習スキルを含む幅広いデータサイエンス能力を習得します。ビッグデータ分析の場合、(4)データサイエンスの倫理的側面、セキュリティ、再現性/証明の側面、および(5)データサイエンスの問題解決の概念モデルとプロセス(メタコンピテンシー)。

アシスタント

資格のある申請者は、教育および研究助手が利用できます。これらのアシスタントには、授業料の免除と毎月の生活費が含まれます。

アカデミックプログラムの要件

データサイエンスの修士号は、次のように33学期の単位時間を完了する必要があります:コアコースから15単位(以下を参照)、選択科目のリストから15単位(9単位はクラスターまたは集中からでなければならないことをお勧めします)エリア–以下を参照)、および修士課程の3クレジット。修士論文オプション(6単位)も利用できます。その場合、選択科目のリストから12単位のみが必要です。あるいは、学生は、論文を書かない学生のための大学院の包括的な試験要件を満たす方法として、キャップストーンプロジェクトコース(3単位)を選択することができます。修士課程またはキャップストーンプロジェクトコースを選択した場合、学生は独立研究(3単位)を選択できます。この場合、選択科目のリストから12単位のみが必要です。

コアコース

  • COMP 7 / 8150-データサイエンスの基礎(データサイエンスの計算面)
  • COMP7115-データベースシステム
  • COMP7 / 8745-機械学習
  • 数学7 / 8785–高度な統計学習I
  • 数学7 / 8786–高度な統計学習II

選択科目のリスト(学生は、クラスターまたは集中エリアから少なくとも3つの選択科目を選択することをお勧めします)

コアデータサイエンスクラスター(クラスター1)

  • COMP7 / 8116-高度なデータベースシステム
  • COMP7 / 8118-データマイニング
  • COMP7 / 8130-情報検索/ Web検索
  • COMP7 / 8740-ニューラルネットワーク
  • COMP7 / 8747-機械学習の高度なトピック
  • COMP7 / 8780-自然言語処理
  • 数学7 / 8670-適用された確率モデル
  • 数学7 / 8680-ベイズ推定
  • 数学7/8657多変量統計
  • 数学7647ノンパラメトリック統計
  • 数学7/8660応用時系列分析
  • 数学7 / 8685-シミュレーションとコンピューティング
  • 数学7 / 8695-ブートストラップ/その他の方法
  • 数学7 / 8759-カテゴリー分析
  • ESCI6515地理情報科学

生物医学クラスター(クラスター2)

  • BIOL 6490:ゲノミクスとバイオインフォマティクス入門
  • BIOL 7/8708:生物学者のためのデータサイエンス
  • COMP 7/8295:計算生物学とバイオインフォマティクスのアルゴリズム
  • PUBH7 / 8104大規模なデータセット
  • PUBH 7/8205:特別トピック、マイニングデータ
  • PUBH 7/8153:バイオインフォマティクスにおける生物統計学
  • PUBH7 / 8150:生物統計学的手法I
  • PUBH7 / 8152:生物統計学的手法II
  • PSYCH 7302/8302:心理学のための高度な統計I

経済学クラスター(クラスター3)

  • ECON 7810/8810:計量経済学I(計量経済学の基礎)
  • ECON 7811/8811:計量経済学II(パネルおよび限定従属変数法、とりわけ)
  • ECON 8812:計量経済学III(時系列分析)

ビジネス情報技術クラスター(クラスター4)

  • MIS7660高度なデータ管理
  • MIS7621ビジネス機械学習II
  • MIS7720ビジネス人工知能
  • MIS 7710Web分析

研究の機会

今日の世界ではデータサイエンスが重要であるため、データサイエンスの研究、インターンシップ、および仕事の機会は数多くあります。

たとえば、3年連続でデータサイエンティストはGlassdoorのリストでアメリカで最高の仕事としてトップになりました。「データサイエンティストは、3年連続で1位にランクされていることで証明され、何年もの間最も人気のある仕事の1つとして支配されてきました。」 Glassdoorチーフエコノミストのアンドリューチェンバレン博士。 「これは、需要が高く(4,524の募集中の仕事)、給与が高く(基本給の中央値が11万ドル)、仕事の満足度が高い(4.2 / 5)ためです。ハイテク企業はデータサイエンティストを雇うために奮闘しているだけでなく、業界全体がヘルスケアから非営利団体、小売業まで、この才能も求めています。」

メンフィス地域の場合、Glassdoorはデータサイエンティストの平均給与が111,782ドルであることを示しています。

実際、データとデータサイエンスは幅広い影響力を持っており、ビジネス、政府、非営利団体を含む私たちの生活のすべての分野で、生物医学、教育、科学、工学などのすべての分野にまたがる製品、サービス、プロセスにさらに影響を与える大きな可能性を秘めています。 、そして社会的および個人的な生活。

UofMは、個々のプロジェクトを通じて、また活気に満ちた研究環境を構築し、データを構築するために将来のデータサイエンティストをトレーニングすることにより、UofMと地域コミュニティでのデータサイエンス研究のリーダーシップを提供するデータサイエンス研究クラスターを通じて、データサイエンスの研究機会を提供します。西テネシー、中南部、およびそれ以降の学界、政府、業界を含む実践の科学コミュニティ。

Developers working hard

アシスタント

資格のある申請者は、教育および研究助手が利用できます。

キャリアの機会

雇用市場に関する多くの報告によると、米国ではデータ分析スキルを必要とする仕事がおよそ400万から500万人になるとのことです。

人気のキャリア

  • アプリケーションアーキテクト
  • ビジネスインテリジェンス(BI)開発者
  • 計量経済学者
  • 予測
  • データアナリスト
  • データアーキテクト
  • データエンジニア
  • データ科学者
  • 機械学習エンジニア
  • 機械学習科学者

データサイエンティストを採用している国内企業

  • アマゾン
  • 林檎
  • フェイスブック
  • ファーストホライズン
  • Google
  • IBM
  • インテル
  • ウォルマート

データサイエンティストを採用しているメンフィスを拠点とする企業

  • フェデックス
  • セントジュードチルドレンズリサーチホスピタル
  • インターナショナルペーパー
  • AutoZone
  • トーマス&ベッツ
  • スミス&ネフュー
最後に11月 2020を更新しました。

学校について

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 ... もっと読む

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. 閉じる