Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos Aplicada

Use datos para obtener información y resolver problemas en el mundo real.

Vivimos en una época en la que los datos impulsan nuestra vida diaria, y las organizaciones de todas las formas y tamaños utilizan datos para impulsar procesos críticos de toma de decisiones.

La recopilación de estos datos plantea preguntas sobre la precisión, la privacidad, la igualdad y la ética. Analizarlo requiere una profunda experiencia analítica y técnica. Y usarlo para informar decisiones requiere habilidades de comunicación y gestión.

Estas habilidades nunca han tenido mayor demanda. De hecho, Glassdoor ha clasificado al científico de datos como el mejor trabajo durante los últimos cinco años consecutivos. Nuestro programa lo prepara para esta carrera gratificante y está diseñado para estudiantes que buscan obtener experiencia en análisis de datos, ya sea que ya tenga experiencia en tecnología o esté comenzando una nueva carrera profesional.

A medida que el campo de la ciencia de datos ha crecido, están surgiendo especialidades dentro del tema. Es por eso que hemos diseñado tres pistas para permitirle realizar un estudio más profundo en un aspecto particular del campo. Elija profundizar en las aplicaciones comerciales de la ciencia de datos a través de la pista Data and Business Analytics. Concéntrese en los datos lingüísticos no estructurados con Language Analytics Track. O explore la recopilación de datos y la ingeniería de datos con Data Pipelines and Platforms Track.

Independientemente del camino que elija, se graduará con las habilidades de ciencia de datos necesarias para tener un impacto en cualquier industria. Complete su programa en tan solo un año y vea a dónde puede llevarlo su título.

Una comunidad de aprendizaje vibrante.

Conéctese con líderes en el campo de la ciencia de datos, forje amistades y conexiones con pares en su industria y obtenga una red para toda la vida. La vida aquí es activa dentro y fuera del aula.

Profundice más, explore más lejos.

Además de obtener experiencia práctica en el trabajo, tendrá la oportunidad de unirse a un laboratorio de investigación o colaborar con profesores en su trabajo académico. Su enfoque en la ciencia de datos significará que sus habilidades tendrán demanda en casi cualquier equipo de investigación de iSchool.

Los mismos profesores y cursos, disponibles en línea.

Como líderes en tecnología, hemos estado enseñando en línea durante décadas. Nuestro programa en línea combina clases semanales en vivo, cursos multimedia y ejercicios de aprendizaje grupal colaborativo con una plataforma para ayudarlo a cultivar relaciones profesionales de por vida con profesores y ex alumnos de todo el mundo.

Aprenderá de la misma facultad y tomará los mismos cursos que el programa en el campus, y disfrutará del mismo acceso a la red de Orange cuando se gradúe.

Plan de estudios

El programa de grado de ADS tiene 34 créditos y se puede completar en tan solo un año. El plan de estudios combina un núcleo primario, un núcleo secundario (su pista de ciencia de datos) y asignaturas optativas para brindarle una base sólida de ciencia de datos con un enfoque de su elección.

Los 34 créditos se distribuyen de la siguiente manera:

• Núcleo primario - 18 créditos
• Núcleo secundario: 6 créditos de una pista
  • Elija entre 3 pistas: Data and Business Analytics, Language Analytics y Data Pipelines and Platforms.
• Cursos Electivos – 9 créditos
  • Elija cualquier curso de una pista adicional por 3 créditos o un curso adicional de su propia pista por 3 créditos.
• Requisito de salida - 1 crédito
  • Complete un curso obligatorio de un crédito en el que envíe una cartera personal de proyectos que demuestren la competencia total de los resultados del aprendizaje a un panel de profesores del programa.

Requisitos del programa

Núcleo primario: 18 créditos

El núcleo primario de 18 créditos incluye conocimientos básicos en bases de datos, análisis de datos y análisis de negocios. Los estudiantes completarán los cursos en un orden que desarrolle conocimientos y habilidades fundamentales en preparación para un trabajo más avanzado.

• IST 659 - Conceptos de administración de datos y gestión de bases de datos 3 crédito (s)
• IST 687 - Introducción a la ciencia de datos 3 crédito(s)
• IST 707 - Aprendizaje automático aplicado 3 crédito(s)
• IST 718 - Big Data Analytics 3 crédito (s)
• IST 772 - Razonamiento cuantitativo para ciencia de datos 3 crédito (s)
• SCM 651 - Business Analytics 3 crédito(s)

Troncal Secundario: 6 créditos

Los estudiantes seleccionan 6 créditos de una de las pistas a continuación.

Análisis de datos y negocios

• ACC 652 - Analítica contable 3 crédito(s)
• FIN 654 - Analítica financiera 3 crédito(s)
• MAR 653 - Análisis de marketing 3 crédito(s)
• MBC 638 - Análisis de datos y toma de decisiones 3 crédito(s)
• SCM 702 - Principios de la ciencia administrativa 3 crédito(s)

Canalizaciones y plataformas de datos

• IST 652 - Secuencias de comandos para análisis de datos 3 crédito (s)
• IST 722 - Almacén de datos 3 crédito(s)
• IST 769 - Gestión avanzada de Big Data 3 crédito (s)

Análisis de lenguaje

• IST 664 - Procesamiento del lenguaje natural 3 crédito(s)
• IST 736 - Minería de textos 3 crédito(s)

Análisis visual

• IST 719 - Visualización de información 3 crédito(s)
• IST 737 - Tableros analíticos visuales 3 crédito (s)

Electivas: 9 créditos

Los estudiantes también pueden elegir cualquier curso de una pista diferente por tres créditos, un curso adicional en la pista elegida si está disponible, o cualquier curso de la lista a continuación.

• IST 615 - Gestión de la nube 3 crédito(s)
• IST 618 - Política de información 3 crédito (s)
• IST 623 - Introducción a la seguridad de la información 3 crédito (s)
• IST 644 - Gestión de proyectos de ciencia de datos 3 crédito (s)
• IST 974 - Pasantía en ciencia de datos aplicada 3 crédito (s)
• MAS 766 - Modelos Estadísticos Lineales I: Modelos de Regresión 3 crédito(s)
• MAS 777 - Modelado y Análisis de Series de Tiempo 3 crédito(s)

Requisito de salida: 1 crédito

• IST 782 - Portafolio de ciencia de datos aplicada 1 crédito (s)

Total de créditos requeridos: 34

Transferir créditos

Se pueden transferir 6 créditos en cursos relacionados de otras universidades con la aprobación del Director del Programa.

Estudio a tiempo parcial

Los ciudadanos estadounidenses y los no ciudadanos con la visa y/o los permisos de inmigración apropiados para estudiar a tiempo parcial pueden seguir este programa a tiempo parcial.

Progreso satisfactorio

Se requiere que los estudiantes tengan un promedio de calificaciones de 3.0 o superior para mantener un progreso satisfactorio.

notas

Los cursos en el campus se imparten a través del formato de semestre tradicional en el que los estudiantes toman cursos en los semestres de otoño y primavera, con pasantías opcionales en el verano. El tamaño de las secciones para las clases en el campus varía de 20 a 45 estudiantes. Los cursos en línea se imparten con cuatro (4) inicios por año, donde los cursos tienen una duración de 11 semanas con las horas de contacto requeridas logradas a través de una combinación de interacción de cursos asincrónicos y sincrónicos.

Los resultados del aprendizaje

Como programa interdisciplinario, la maestría en Ciencia de datos aplicada brinda a los estudiantes la oportunidad de aprender en una amplia gama de áreas relacionadas con la ciencia de datos. Los estudiantes exitosos en nuestro programa podrán:

• Recopile, almacene y acceda a datos identificando y aprovechando las tecnologías aplicables.
• Cree información procesable en una variedad de contextos (p. ej., social, empresarial, político), utilizando datos y el ciclo de vida completo de la ciencia de datos.
• Aplique visualización y modelos predictivos para ayudar a generar información procesable.
• Use lenguajes de programación como R y Python para respaldar la generación de información procesable.
• Comunique los conocimientos adquiridos a través de la visualización y el análisis a una amplia gama de audiencias (incluidos los patrocinadores de proyectos y los líderes del equipo técnico).
• Aplicar la ética en el desarrollo, uso y evaluación de datos y modelos predictivos (p. ej., imparcialidad, sesgo, transparencia, privacidad).

Construye tu experiencia y tu currículum.

Obtenga las habilidades que necesita para tener éxito en el mercado laboral de ciencia de datos. Trabajamos con empleadores líderes como Microsoft y EY para garantizar que nuestro programa esté alineado con lo que buscan en los candidatos. Aquí, participará en investigaciones y aplicaciones del mundo real de sus estudios que desarrollarán su experiencia y su currículum.

• $81,753 Salario inicial promedio de la clase del año pasado
• Las carreras n.º 1 en nuestro campo están clasificadas como las más demandadas y lucrativas