MS ciencia de datos
The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
Información clave
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Ubicación del campus
Washington, Estados Unidos de América
Idiomas
Inglés
Formato de estudio
En el campus
Duración
3 semestres
Ritmo
Tiempo completo, Tiempo parcial
Tasas de matrícula
USD 1.885 / per credit *
Plazo de solicitud
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Fecha de inicio más temprana
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* por crédito. Se pueden aplicar cargos adicionales
Introducción
Basándose en estadísticas, informática y matemáticas, la Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos se enfoca en el uso efectivo de una amplia gama de información extraída de las ciencias naturales y sociales. Debido a la naturaleza interdisciplinaria del plan de estudios y el acceso único a agencias y organizaciones externas colaboradoras, el programa ofrece una rica experiencia práctica.
Los estudiantes están equipados con las últimas herramientas para el análisis y la visualización de datos y se sumergen en temas complejos, como la forma de identificar patrones a partir de grandes cantidades de datos. Los cursos también cubren el aprendizaje automático y los lenguajes de programación Python, JavaScript y R.
Admisiones
Resultado del programa
Objetivos de aprendizaje
Los estudiantes que completan la Maestría en Ciencias de Datos están equipados para aplicar técnicas de ciencia de datos para resolver problemas del mundo real, comunicar hallazgos y presentarlos de manera efectiva utilizando herramientas de visualización de datos.
Específicamente, los estudiantes se gradúan con:
- Amplio conocimiento práctico de las técnicas de análisis de datos estadísticos.
- Experiencia con herramientas de software de minería de datos.
- Experiencia con herramientas y tecnologías de punta para analizar big data
- Habilidades prácticas para visualizar y transformar datos.
- Habilidades de comunicación y trabajo efectivo en equipo.
Áreas de enfoque
Tanto la maestría como el programa de certificado de posgrado combinan cursos de cuatro áreas:
- Métodos: conceptos básicos de gestión de datos y análisis de datos; amplia experiencia en los lenguajes de programación esenciales para la ciencia de datos, incluidos Python, JavaScript y R
- Aplicaciones: Cursos electivos en ciencia de datos aplicados a un dominio de conocimiento específico, como astrofísica, ciencias políticas y geografía.
- Habilidades: Trabajo en equipo, gestión de proyectos y habilidades de comunicación.
- Tecnología: exposición práctica a software e idiomas de datos y visualización