Die Spezialisierung auf Data Science MS nannte das Top-Master-Programm seiner Art in Iowa, 2018

Der MS in Informatik-Datenwissenschaft an der Maharishi University of Management erhielt kürzlich die einzigartige Auszeichnung, als bester Master-Studiengang seiner Art in Iowa ausgezeichnet zu werden.

DataScienceGraduatePrograms.com hat MUM in seiner ersten jährlichen Überprüfung aller von 290 akkreditierten US-amerikanischen Schulen, die einen ähnlichen Abschluss bieten, zu den besten gehören und uns damit den #1-Spot für Iowa auf seiner Liste von gegeben Top Data Science-Graduiertenprogramme für 2018.

Auswahlkriterium
Um diese Empfehlungen zu formulieren, haben die Gutachter eine Liste der Master- und Abschlusszertifikate von 290 data science von Hand durchgesehen.

So weit wie möglich suchten sie nach Programmen mit mehreren erforderlichen Kursen zu Kernthemen wie:

Inferenzielle und beschreibende Statistiken
Lineare und logistische Regression
Zeitreihen und Prognosen
Wahrscheinlichkeitstheorie
Stochastische Analyse
Statistische Modellierung
Multidisziplinäre Ansätze

Ein multidisziplinäres Programm mit Kursen und Ausbildern aus den Bereichen Informatik und angewandte Mathematik oder Statistik rangierte höher als einzelne Abteilungsprogramme.

Da Data Science wesentliche Elemente aus mindestens diesen Bereichen (und oft auch aus anderen, einschließlich der Biostatistik, die Gesundheit und medizinische Ausbildung nutzt) zusammenbringt, haben sie festgestellt, dass Programme, die von Professoren beider Häuser erstellt wurden, eher alle Grundlagen abdecken.

Datenbank- und Datentheorie-Ausbildung

Das Geheimnis, das Data Science, Data Science, ausmacht, ist die Verwendung automatisierter Datenverarbeitungselemente in der statistischen Analyse. Also suchten sie nach Programmen, die eine Ausbildung in Datenstrukturen und Datenbanktheorie beinhalteten.

Die praktische Arbeit mit relationalen und nicht relationalen Datenspeichern war aus ihrer Sicht ein großes Plus, um auf dieser theoretischen Ausbildung aufzubauen. Dedizierte Datenmodellierungskurse und Capstone-Projekte, für die eine echte Datenbankerstellung oder -manipulation erforderlich war, waren ebenfalls hervorragende Anzeichen für eine nützliche Schulung.

Kodierkurse mit Zähnen

Der andere Aspekt der Datenverarbeitung ist die Codierung. Datenwissenschaftler wenden ihr analytisches Training auf Informationen an, die in Datenstrukturen gespeichert sind. Dazu werden Ausdrücke und Algorithmen verwendet, die in Programmiersprachen wie R, Python und Java entwickelt wurden.

Sie wählten Programme aus, die echte, praktische Programmierarbeit beinhalteten. Obwohl die meisten Data Science-Programme Codierungserfahrung als Eintrittsbedingung erfordern, suchten sie nach Edelsteinen, die auch die spezielleren Aspekte von Sprachen und die für Data Science spezifische Codierung bildeten.

Dies bezog sich auch auf die neuesten Techniken der Datenanalyse. Data Mining, Machine Learning und fortgeschrittene Visualisierung waren wichtige Kurse, nach denen sie suchten.

Ausbilder mit dem richtigen Material

Data Science ist ein neues Feld und wird in der Praxis eher als in der Theorie definiert. Dies bedeutet, dass die großen Akteure in Regierung, Industrie und Wissenschaft gleichermaßen tätig sind. Erfahrungen vor Ort, die mit den Systemen arbeiten, die Big Data sammeln, verarbeiten und analysieren, sind von unschätzbarem Wert, wenn es darum geht, andere Personen darin zu schulen, wie sie ihre Arbeit erledigen.

Die Rezensenten suchten daher nach Programmen, die Fakultäten mit aktuellen oder jüngsten Erfahrungen mit Projekten außerhalb der akademischen Welt umfassen, bei denen die praktischen Erwägungen von Arbeitgebern und Nutzern eine Rolle spielen. Nebenberufliche Professoren, die an Tagesjobs mit Big Data arbeiten, waren ein großes Plus.

Andere Faktoren

Da Data Science so neu ist, mussten sie sich einige Proxy-Elemente ansehen, um Programme zu beurteilen. Sie ziehen es immer vor, den Ruf in der Branche zu berücksichtigen, und in vielen Fällen mussten sie sich in der Regel an die Mutterabteilung oder an das Kollegium wenden, anstatt an das individuelle Programm. Sie haben jedoch versucht, die Platzierung der Absolventen als Indikator für Ruf und Vorbereitung zu berücksichtigen.

Wenn die Schule über ein spezielles Datenlabor verfügte, in dem Professoren und Studenten mit externen Unternehmen und Agenturen zusammenarbeiteten, zählten sie auch dazu.

In wesentlich geringerem Maße spielten Website und die Verfügbarkeit von Informationen eine Rolle. Data Science zieht Leute an, die Daten mögen und sich für Technologie interessieren. Es ist 2018, und wenn eine akademische Abteilung, die sich mit Informatik befasst, eine Website zusammenstellt, die wie eine 12-Jährige in 2001 aufgebaut ist oder keinen einfachen Online-Zugriff auf Kursbeschreibungen und Angebote bietet, ist es an der Zeit, die XNUMX zu nutzen andere Weise.

Die allerbesten Data Science Grad-Programme von State

Iowa

Maharishi University of Management
Obwohl sich das Maharishi-Programm zunächst auf eine traditionelle Informatikausbildung konzentriert, die sich auf die wichtigsten Netzwerk- und Programmierfähigkeiten konzentriert, ist es auch ein einzigartiges Weltzentrum für die Integration traditioneller Selbstentwicklung mit diesem modernsten Bereich technischer Studien. Die Einbeziehung bewährter Meditationstechniken hier unterstreicht nur, wie ernst es ist, die Studierenden auf die praktische Arbeit in der Datenwissenschaft vorzubereiten. Das optionale 8-Monatspraktikum für Vollgutschrift bietet Ihnen echte berufsbegleitende Erfahrungen, die Ihren Lebenslauf aufbauen und Sie in direkten Kontakt mit echten Datenwissenschaftlern bringen, die vor dem Abschluss echte Arbeit leisten.

Das Basisprogramm ist auf Schulungen zu Softwaresystemen und Entwicklung spezialisiert, und die Data Science-Option hebt diese Stärke mit konkreten Schulungen in heißen Datenanalysetechnologien wie R, Hadoop, Spark, Flume und HBase hervor. Außerdem werden Überblicke über andere NoSQL-Ansätze und Cloud-basierte Tools wie AWS und Cloudera vermittelt. Schließlich arbeiten Sie mit der SPSS-Modellieranwendung von IBM und tauchen in Textanalyse und Data Mining ein, um Vorhersagemodellfähigkeiten zu erlernen.

Erfahren Sie mehr.