データサイエンスの修士号

Michigan State Universityのデータ サイエンスの 4 学期の修士号を取得し、米国の主要な公的機関であらゆる業界のデータ駆動型の意思決定要件に備えることができます。工学部と自然科学部が共有するこの新しい分野横断的な専門学位プログラムは、データ サイエンス、統計学、コンピューター サイエンス、計算数学の主要な教員が教える、基礎と応用のトピックについて学生を準備します。2023 年秋入学の最初のコホートに参加できます。

データサイエンスのMSプログラムは、統計学、計算数学、コンピュータサイエンス、情報科学、または密接に関連する技術分野の1つで強力な学部のバックグラウンドを持つ学生を募集し、統計学の分野にわたる高度な学際的トレーニングを提供します。これらのそれぞれの分野のMS学生に適したレベルの数学、コンピュータおよび計算科学。このプログラムは、2学年にわたる指導にまたがっています。そのため、これらの分野のいずれかで専任の2年間の修士号を取得すると、データサイエンスの2年間の修士号よりもその方向にさらに深く掘り下げられます。

典型的な学生は、適切なプログラミング能力を持っています。これらには、MATLABやRなどの数学科学の言語、または古典的なオブジェクト指向プログラミングの実践的な経験が含まれます。

私たちが探しているのは：

• あなたは4年間の技術的な学位を持っており、専門的なキャリアを促進するためにデータ分析の方法論についてさらに学ぶ必要があります。
• あなたは数理科学を楽しんでおり、特に実践的な側面が実際の問題にどのように影響を与えることができるかを見ることができる場合は、プログラムすることができます。
• 技術者以外の同僚にデータサイエンスの手法を説明することに習熟し、データ主導のチームベースの意思決定を策定できるようにしたいと考えています。
• あなたは、あなた自身があなたの専門的な環境のニーズに適応する新しい、原理的なデータサイエンスの方法を発明する可能性があると考えています。

データサイエンスの修士号は30単位の大学院の学位であり、18単位の必須単位、9単位の選択科目、および3単位のキャップストーンコースで構成されています。 MSUカタログコースの説明については、MSUレジストラコース検索ページにアクセスしてください。

このプログラムに必要な6つのコース（18単位）は、3つのユニット間でバランスが取れています。

• STT 810、MSレベルのデータサイエンティスト向けの確率と数理統計学のコース
• STT 811、MSレベルのデータサイエンティストに適用される統計手法に関するコース
• CSE 482、大量のデータの収集、保存、前処理、分析を含むビッグデータ分析に関するコンピュータサイエンスコース。
• CSE 881、MSレベルでのデータマイニングに関するコンピュータサイエンスコース。
• CMSE 830、MSレベルでのデータサイエンスのアルゴリズムと方法に関する基礎コース
• CMSE 831は、MSレベルでの実装を含む、データサイエンティスト向けの応用および計算最適化に関する基礎コースです。

選択科目の9単位は、3つのユニットの幅広いコースセットから取得されます。上記の6つの必須コースを持つ学生は、選択科目を受講する準備が整っています。選択科目のリストには次のものが含まれ、MSDS委員会によって承認された他のコースが含まれる場合があります。

• STT 802、専用ソフトウェアRを使用した統計計算。
• STT 812、統計学習を含む最新の統計データ分析に関するコンパクトなコース
• STT 873、統計学習とデータマイニングに関するコース
• STT 874、ベイズ分析のコース
• STT 875、統計のためのRプログラミングのコース
• CSE 802、パターン認識に関するコース
• CSE 830、アルゴリズムの設計と分析に関するコース
• CSE 847、機械学習に関するコース
• CSE 849、ディープラーニングに関するコース
• CMSE / CSE 822、並列コンピューティングに関する共同コース
• CMSE 402、データサイエンスのコミュニケーションに関するコース。
• MSUで開発されている他のCMSE選択科目。その一部は、CSMEですでに教えられているトピックコースであり、他のユニットと共同で教えることができます。次のトピックの計画があります。
  • CMSE 890不確かさの定量化（教えられています）
  • CMSE 890応用トポロジー（教えられています）
  • CMSE 890確率的グラフィカルモデル（計画済み）
  • CMSE 890数学的画像処理（計画中）
  • CMSE 890生物医科学データ（計画中）
  • CMSE 890生物医学のための応用機械学習（計画中）
  • 機械学習のためのCMSE890計算手法（計画済み）
  • その他の統計トピックコースは、MSDS委員会によって承認されたSTT890です。
  • その他のコンピュータサイエンストピックコースCSE890は、MSDS委員会によって承認されています。
  • MSDS委員会によって承認されるデータサイエンスのトピックをカバーする大学院レベルのMSUコース。

3単位のキャップストーンコースには、応用、産業、または政府のデータサイエンスプロジェクトの完了が含まれます。このコースの単位は、次の3つのトピックコースのいずれかとして記録できます。

• STT 890
• CSE 890
• CMSE 890

このプログラムは、業界、政府、または学界のクライアントが主導する絶頂プロジェクトを取り上げて、ケーススタディのポートフォリオを構築しています。

プログラムの卒業生は、計算と分析のスキルを備えており、次のことができます。

• 豊富で多様なソースから、または大規模で潜在的に分散されたデータセットからのデータを同化、処理、および解釈します。
• データ内の意味のある関係を推測し、解釈および予測分析に使用できる計算、数学、および統計モデルを構築します。
• データとモデルの理解を助けるために視覚化を作成します。
• 彼らの発見と洞察をさまざまな聴衆に伝えて、決定を下し、行動を起こすことができるようにします。