データ分析の科学のマスター
Fairfax University of America
重要な情報
キャンパスの場所
Fairfax, アメリカ合衆国
言語
英語
学習フォーマット
校内で
間隔
2 年
ペース
フルタイム, パートタイム
授業料
USD 6,534 / per semester *
申請期限
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最も早い開始日
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* 学期ごとに9単位時間の授業料。追加料金が適用されます
奨学金
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序章
大学の使命をサポートするために、データ分析の科学のマスター(MSDA)は、幅広い個人にアピールするように設計されています。このプログラムは、理論と実践のバランスを取り、従来の最先端のコースを幅広く提供し、データ分析の理解を深めたいコンピュータープロフェッショナルや個人など、さまざまなバックグラウンドを持つ学生に対応するために必要な柔軟性を提供します。学部の学位はコンピュータサイエンスではありませんが、データ分析の知識を広げたいと考えています。
関連するマイクロクレデンシャル
- データアナリスト(DA)
- プリンシパルデータサイエンティスト(PDS)
- ビッグデータアーキテクト(BDA)
- ビッグデータアナリスト(BDA)
- データウェアハウスエンジニア(DWE)
- 事業分析エンジニア(BAE)
プログラムの成果
- モデリングとデータ分析の手法を適用して、最先端の手法を使用して現実世界の問題を解決し、調査結果を伝達し、データ視覚化技術を使用して結果を効果的に提示するソフトウェアを設計します。
- 設計上の意思決定を改善するためのデータ分析における統計アルゴリズムの知識を実証します。
- データ分析分野でのテクノロジーとそのアプリケーションの社会的、倫理的、法的原則を適用します。
- 個人または部門横断的なチームで効果的にコミュニケーションを取ります。
キャリアの機会
- ビッグデータアーキテクト
- プリンシパルデータサイエンティスト
- データウェアハウスエンジニア
- 経営アナリスト
- データサイエンティスト
- データエンジニア
- リサーチアナリスト – データサイエンス部門
- コンピュータサイエンスコースに加えてデータ分析を教える大学のインストラクター。
カリキュラム
データ分析の修士号を取得するには、36単位を完了する必要があります。 学生は、すべてのプログラムに共通するコアコースの12単位、キャリアアプリケーションの6単位、およびデータ分析コンテンツ領域の18単位を取得します。
プログラムの前提条件
すべての新しいデータ分析プログラムの学生は、データ分析プログラムで成功するための準備をするために特定の基本的なスキルを必要とします。 データ分析の学位は、コンピュータサイエンスの理論とテクノロジーの幅広い理解を提供します。 必要なバックグラウンドを持たない学生は、コアコースを受講する前に、前提条件の一部またはすべてを受講する必要があります。 したがって、成功するためには、学生は次のコースのバックグラウンドを持っている必要があります。
- COMP 109 Pythonを用いたコンピュータアルゴリズムとプログラミングロジック
- COMP 260オペレーティングシステムの概要
- COMP 270 ネットワーキングの基本
- COMP 329 データ構造とアルゴリズム解析
- COMP 350 データベースの概念
コア科目(4コア科目-12単位)
これらのコースでは、コンピュータインターフェイス、ソフトウェア設計、システム間の通信、およびITシステムの管理方法を実装するための幅広い基礎知識を提供します。 これらはすべて、ITプロフェッショナルがこれらのビルディングブロックを特定のシステムまたはプロジェクトに適用するための重要な要素です。
- COMP 501 高度なオペレーティングシステム
- COMP 502 アルゴリズムの設計と解析
- COMP 503 ネットワークおよび電気通信
- COMP 504 データベース管理システム
出願科目(2科目6単位)
これらのコースは、学生がプログラムを通して学んだことを実践的なプロジェクトや修士論文に適用する機会を提供します。 実践的なプロジェクトは、プログラム全体で習得した知識の適用を提供し、潜在的な雇用主にキャリアの準備を示すことができる仕事を表しますが、論文は一般的に学生の研究の可能性を示すのに役立ち、博士課程の仕事の準備を示すために使用できます。 選択肢にかかわらず、学生はプロジェクトまたは論文の完成に向けて使用される基本的な研究知識と能力を示します。
- COMP 505 研究方法
- 次のいずれかを選択します。
- COMP 682データ分析キャップストーンプロジェクト
- COMP 698 修士論文
専門科目(任意の6科目18単位)
これらの上級コースは、データ分析に関連するトピックの深さをカバーし、学生が意図した専門的な軌跡に基づいて知識を発展させることを可能にします。
- COMP 523ビッグデータの原則
- 複雑なビッグデータ問題におけるCOMP 524メタデータアプリケーション
- COMP 525 意思決定における分析の役割
- COMP 528 データ分析財団
- COMP 529 情報融合
- データ分析のためのCOMP 531アルゴリズム
- コンプ 542 数値解析
- COMP 543 データ集約型分散コンピューティング
- COMP 544 データサイエンス特集
- COMP 596 データ分析インターンシップ I
- コンプ626ウェブ解析
- COMP 627記述および予測分析ツール
- COMP 628 データ分析の特別トピック
- COMP 629ビッグデータにおけるプライバシーとセキュリティ
- COMP 630 テキスト分析
- COMP 631 クラウデラ認定アソシエイト(CCA)データアナリスト
- COMP 632 マイクロソフト認定 Azure データ サイエンティスト アソシエイト
- COMP 696 データ分析インターンシップII
注:別のプログラムが提供するコースを受講したい学生は、専門的な軌跡、意図したコンサルティングプロジェクト、および/または個人的な興味の一部として、追加の関連性の正当性を提供することにより、アドバイザーにそうするように請願することができます。 他のプログラムから最大2つのコースを申請できます。