応用データ科学の科学のマスター

データを使用して洞察を得て、現実世界の問題を解決します。

私たちは、データが日常生活を支えている時代に生きており、あらゆる形態や規模の組織がデータを使用して重要な意思決定プロセスを推進しています。

このデータを収集すると、正確性、プライバシー、平等、および倫理に関する疑問が生じます。それを分析するには、分析と技術に関する深い専門知識が必要です。また、情報を使用して決定を通知するには、コミュニケーションと管理のスキルが必要です。

これらのスキルに対する需要がこれまでになく高まっています。実際、Glassdoor は過去 5 年連続でデータ サイエンティストを最高の仕事としてランク付けしています。私たちのプログラムは、このやりがいのあるキャリアの準備を整えるものであり、すでにテクノロジーのバックグラウンドを持っているか、新しいキャリアパスを始めているかに関係なく、データ分析の専門知識を得ようとしている学生向けに設計されています。

データ サイエンス分野が成長するにつれて、この分野の専門分野が出現しています。そのため、この分野の特定の側面でより深い研究を追求できるように、3 つのトラックを設計しました。データおよびビジネス分析トラックを通じて、データ サイエンスのビジネス アプリケーションをより深く掘り下げることを選択します。言語分析トラックを使用して、構造化されていない言語データに焦点を当てます。または、データ パイプラインとプラットフォーム トラックでデータ収集とデータ エンジニアリングを調べてください。

どのトラックを選択しても、あらゆる業界に影響を与えるために必要なデータ サイエンスのスキルを身につけて卒業できます。わずか 1 年でプログラムを完了し、学位がどこにつながるかを確認してください。

活気のある学習コミュニティ。

データ サイエンス分野のリーダーとつながり、友情を築き、業界の同業者とのつながりを築き、生涯にわたるネットワークを築きましょう。ここでの生活は、教室の内外で活発に行われています。

より深く掘り下げ、さらに探求します。

実践的な実務経験を積むことに加えて、研究室に参加したり、教職員と協力して学術研究を行ったりする機会があります。データ サイエンスに焦点を当てるということは、ほとんどの iSchool 研究チームがあなたのスキルを必要としているということです。

同じ学部とコースワークをオンラインで入手できます。

テクノロジーのリーダーとして、私たちは何十年にもわたってオンラインで教えてきました。私たちのオンライン プログラムは、毎週のライブ クラス、マルチメディア コースワーク、共同グループ学習演習をプラットフォームと組み合わせて、世界中の教授や卒業生との生涯にわたる専門的な関係を築くのに役立ちます。

キャンパス内プログラムと同じ学部から学び、同じコースを受講し、卒業時には同じように Orange ネットワークにアクセスできます。

カリキュラム

ADS 学位プログラムは 34 単位で、最短 1 年で修了できます。カリキュラムは、プライマリ コア、セカンダリ コア (データ サイエンス トラック)、および選択科目を組み合わせて、選択した重点に基づいた強力なデータ サイエンスの基礎を提供します。

34 クレジットは次のように配布されます。

• プライマリコア – 18 クレジット
• セカンダリ コア – 1 つのトラックから 6 クレジット
  • データとビジネス分析、言語分析、データ パイプラインとプラットフォームの 3 つのトラックから選択します。
  • 選択科目 – 9単位
  • 3 単位の追加トラックまたは 3 単位の独自トラックからの追加コースから任意のコースを選択します。
  • 終了要件 – 1 クレジット
  • 必須の 1 単位のコースを完了し、学習成果の完全な能力を実証するプロジェクトの個人ポートフォリオをプログラム教員のパネルに提出します。

プログラム要件

プライマリコア: 18 クレジット

18 単位の主要コアには、データベース、データ分析、ビジネス分析の基礎知識が含まれます。学生は、より高度な作業に備えて基礎的な知識とスキルを構築する順序でコースを完了します。

• IST 659 - データ管理の概念とデータベース管理 3 単位
• IST 687 - データサイエンス入門 3 単位
• IST 707 - 応用機械学習 3 単位
• IST 718 - ビッグ データ分析 3 クレジット
• IST 772 - データサイエンスのための定量的推論 3 単位
• SCM 651 - ビジネス分析 3 クレジット

セカンダリコア: 6 クレジット

学生は以下のトラックの 1 つから 6 単位を選択します。

AI

• IST 664 - 自然言語処理 3 単位
• IST 691 - ディープラーニングの実践 3 単位
• IST 692 - 責任ある AI 3 単位

データとビジネスの分析

• ACC 652 - 会計分析 3 クレジット
• FIN 654 - 財務分析 3 クレジット
• MAR 653 - マーケティング分析 3 クレジット
• MBC 638 - データ分析と意思決定 3 単位
• SCM 702 - 経営科学の原理 3 単位

データパイプラインとプラットフォーム

• IST 652 - データ分析のためのスクリプト作成 3 単位
• IST 722 - データ ウェアハウス 3 クレジット
• IST 769 - 高度なビッグデータ管理 3 単位

言語分析

• IST 664 - 自然言語処理 3 単位
• IST 736 - テキスト マイニング 3 クレジット

ビジュアル分析

• IST 719 - 情報視覚化 3 単位
• IST 737 - ビジュアル分析ダッシュボード 3 クレジット

選択科目: 9単位

学生は、3 単位で別のトラックからコースを選択したり、利用可能な場合は選択したトラックに追加コースを選択したり、以下のリストからコースを選択したりすることもできます。

• IST 615 - クラウド管理 3 クレジット
• IST 618 - 情報ポリシー 3 単位
• IST 623 - 情報セキュリティ入門 3 単位
• IST 644 - データ サイエンス プロジェクトの管理 3 単位
• IST 974 - 応用データサイエンスのインターンシップ 3 単位
• MAS 766-線形統計モデルI：回帰モデル3クレジット
• MAS777-時系列モデリングと分析3クレジット

終了要件: 1 単位

• IST 782 - 応用データ サイエンス ポートフォリオ 1 単位

必要な合計クレジット数: 34

クレジットを転送

関連科目の 6 単位は、プログラムディレクターの承認を得て他大学から編入することができます。

パートタイム研究

米国国民、およびパートタイム学習のための適切なビザおよび/または入国許可を持つ非米国人は、このプログラムをパートタイムで受講することができます。

満足のいく進歩

満足のいく進歩を維持するには、学生は成績平均 3.0 以上が必要です。

ノート

キャンパス内のコースは、学生が秋学期と春学期にコースを受講し、夏にはオプションのインターンシップを行う従来の学期形式で提供されます。キャンパス内のクラスのセクションサイズは 20 ～ 45 人の学生です。オンライン コースは年に 4 回の開始で提供され、コースは 11 週間実施され、非同期コースと同期コースの対話を組み合わせて必要な連絡時間を実現します。

学習成果

学際的なプログラムとして、応用データ科学の修士号は、データ科学に関連する幅広い分野で学ぶ機会を学生に提供します。私たちのプログラムで成功した学生は、次のことができるようになります。

• 適用可能なテクノロジーを特定して活用することにより、データを収集、保存、およびアクセスします。
• データと完全なデータ サイエンス ライフサイクルを使用して、さまざまなコンテキスト (社会、ビジネス、政治など) にわたって実用的な洞察を作成します。
• 視覚化モデルと予測モデルを適用して、実用的な洞察を生み出すのに役立てます。
• R や Python などのプログラミング言語を使用して、実用的な洞察の生成をサポートします。
• ビジュアライゼーションと分析によって得られた洞察を、幅広い聴衆 (プロジェクト スポンサーや技術チーム リーダーを含む) に伝えます。
• データと予測モデルの開発、使用、評価に倫理を適用する (公平性、バイアス、透明性、プライバシーなど)。

専門知識と履歴書を作成します。

データ サイエンスの求人市場で成功するために必要なスキルを習得します。Microsoft や EY などの主要な雇用主と協力して、プログラムが候補者に求められているものと一致するようにします。ここでは、専門知識と履歴書を構築するための調査と研究の実際のアプリケーションに従事します。

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