Maestría en Ciencias en Análisis Cívico

La Maestría en Ciencias en Análisis Cívico es el primer título de su tipo que combina estudios en tecnología cívica y análisis de datos para aquellos en los sectores gubernamentales y sin fines de lucro. El plan de estudios proporciona una base sólida en las áreas de estadísticas aplicadas, aplicaciones geoespaciales y visualización de datos, pero equilibrado con las materias básicas tradicionales en los asuntos públicos. El programa está diseñado para desarrollar una capacidad sustancial para que los estudiantes resuelvan problemas públicos complejos con la tecnología de la información. Los graduados tendrán habilidades que serán altamente deseables en muchos contextos de empleadores, incluyendo oficinas de información en la ciudad, agencias estatales y federales; grandes organizaciones sin fines de lucro; empresas de consultoría tecnológica y contratistas gubernamentales. El programa también se compromete a encontrar soluciones éticas a los problemas y reflejar los valores públicos.

El programa MSCA es adecuado para personas con una amplia gama de títulos de bachillerato, incluidos aquellos con antecedentes en políticas públicas, ciencias políticas, estadísticas, tecnología de la información, geografía, matemáticas, ciencias de la computación y economía. Los estudiantes pueden aprovechar la experiencia contenida en los centros de investigación prominentes a nivel nacional de la universidad, incluido el Laboratorio de visualización de datos urbanos, el Laboratorio de gobernanza de redes y el Centro de transporte urbano. El programa también trabaja para integrar a los estudiantes en la comunidad de tecnología cívica de la ciudad, ayudando a proporcionar una forma valiosa de aprendizaje de servicio al tiempo que adquiere habilidades de profesionales líderes en el campo de la tecnología cívica.

Admisiones

• Título requerido: Licenciatura
• Campo de Bachillerato: Los titulares de grado de Bachillerato en cualquier campo son elegibles para la admisión al programa. Es deseable realizar cursos previos en disciplinas de estadísticas, sistemas de información geográfica, matemáticas o tecnología de la información.
• Promedio de calificaciones: Mínimo 3.00 de 4.00 para los últimos 60 semestres (90 trimestres) de estudio de pregrado. Los solicitantes con una maestría deben haber mantenido un GPA de al menos 3.00 de 4.00 en trabajos anteriores). Los solicitantes con GPA por debajo de 3.0 son evaluados de forma individual; la solicitud también debe ser aprobada por el Graduate College.
• Cartas de recomendación: Se requieren tres de referencias profesionales o académicas.
• Declaración personal: requerida. La declaración personal abordará cómo el título de MSCA promoverá los objetivos educativos y profesionales del estudiante. El estudiante también proporcionará una narrativa ampliada que discute su familiaridad con la tecnología de la información, la tecnología cívica o las estadísticas.
• Reanudar requerido. Los solicitantes deben presentar un currículum actualizado con su solicitud.
• Otros requisitos (requisitos previos): el estudiante debe proporcionar documentación que demuestre que ha completado un curso de análisis de datos o estadísticas de pregrado o posgrado en los últimos tres años con una calificación de B o superior. Este curso será más que un curso de diseño de investigación y debe cubrir estadísticas descriptivas e inferenciales, incluida la regresión. Si el estudiante no tiene dicho curso pero cumple con los otros requisitos de admisión, deberá inscribirse en los Principios de análisis de datos PA 402 o un curso equivalente.

Requisitos de Grado

El programa MSCA se basa en gran medida en los cursos existentes del programa Master of Public Administration del departamento. Se debe ganar un mínimo de 55 horas para completar el título. Tenga en cuenta que nuestros cursos confieren principalmente 4 horas de crédito por curso (equivalente a 13.5 cursos) en lugar de 3.

A. Fundaciones de servicio público (14 horas)

• PA 401. Fundamentos del Servicio Público (4)
• PPOL 405. Evaluación de políticas y programas públicos (4)
• PA 412. Abordar problemas públicos con datos (4)
• PA 520. Ética de la ciencia de datos y seguridad de la información (2)

B. Análisis y núcleo de ciencia de datos (24 horas)

• PA 431. Tecnología cívica (4)
• PA 432. Gestión de Tecnología de la Información (4)
• PA 433. Gestión de datos (4)
• PA 434. Análisis de datos (4)
• PA 446. Codificación para aplicaciones de datos cívicos (4)
• UPP 458. Introducción al análisis y visualización geoespaciales I (2) Y
• UPP 459. Introducción al análisis geoespacial y visualización II (2)

C. Métodos de investigación (8 horas)

• PA 541: Análisis avanzado de datos I (4)
• PA 542: Análisis avanzado de datos II (4)

D. Electivas (Elija 8 horas)

• PA 403. Economía para la gestión y la política (4)
• PA 422. Gestión de proyectos (4)
• PA 470. Inteligencia artificial y aprendizaje automático en el sector público (4)
• PA 521. Gestión estratégica: planificación y medición (4)
• PA 526. Análisis de políticas públicas (4)
• PA 539. Contratación Pública y Contratación (2)
• PA 561. Gestión intergubernamental (4)
• PA 573. Desarrollo y recaudación de fondos en organizaciones sin fines de lucro (2)
• PA 588. Muestreo y análisis de encuestas aplicadas (4)
• PA 582. Métodos de recopilación de datos de encuestas: teoría y práctica (4)
• POLS 553. Política pública urbana (4)
• UPP 462. SIG intermedio para planificación y política (4)
• UPP 463. Modelos basados en la complejidad para la planificación y la política (4)
• UPP 464. Técnicas avanzadas de visualización (4)
• UPP 465. Temas en análisis geoespacial y visualización (2-4, no más de 4 horas)
• IDS 400. Programación para ciencia de datos (4)
• IDS 403. Seguridad de la información (4)
• IDS 470. Análisis multivariante (4)
• IDS 472. Minería de datos (4)
• IDS 500. Sistemas de información en las organizaciones (4)
• IDS 509. Datos y análisis prescriptivo
• IDS 521. Gestión avanzada de datos (4)
• IDS 575. Fundamentos de estadística y aprendizaje automático para análisis (4)
• IDS 576. Modelos predictivos avanzados (4)
• IDS 560. Estrategia y práctica de análisis (4)
• IDS 567. Visualización de datos empresariales (4)

E. Pasantía o proyecto profesional (3 horas)

• PA 595. Pasantía en Datos y Tecnología Cívica (2 horas) - NUEVO

O

• PA 589. Civic Analytics Capstone (2) - NUEVO
  Y
• PA 592. Portafolio profesional (1)

El requisito de pasantía no se aplica a aquellos con experiencia profesional o competencia demostrada, según lo evaluado por el Director de Estudios de Posgrado de MSCA.