تخصص داده های علوم پزشکی MS به عنوان برنامه برتر استاد در نوع خود در آیووا، 2018 نامگذاری شد

مدرک کارشناسی علوم انسانی-علوم داده در دانشگاه مدیریت مهاریشی اخیرا تمایز منحصر به فردی را به نام بهترین برنامه کارشناسی ارشد در نوع خود در آیووا دریافت کرده است.

در اولین بررسی سالانه همه مدارس معتبر 290 که در ایالات متحده ارائه می دهند، درجه های تحصیلات مشابهی را ارائه می دهند، DataScienceGraduatePrograms.com MUM را در بین بهترین ها قرار داده است، به ما نقطه #1 برای آیوا در فهرست خود بالا برنامه های تحصیلات تکمیلی علوم برای 2018.

معیارهای انتخاب
برای ارائه این توصیه ها، متقاضیان از طریق فهرستی از برنامه های گواهی نامه های داده های علوم و فناوریاطلاعات 290 با دست دستکاری می کنند.

تا حد ممکن، آنها به دنبال برنامه هایی بودند که شامل چندین دوره مورد نیاز برای پوشش موضوعات اصلی مانند:

آمار استنباطی و توصیفی
رگرسیون خطی و منطقی
سری زمانی و پیش بینی
نظریه احتمالی
تجزیه و تحلیل تصادفی
مدلسازی آماری
رویکردهای چند رشته ای

یک برنامه چند رشته ای شامل دوره ها و مدرسان علوم رایانه و ریاضیات و آمارهای کاربردی بیشتر از برنامه های واحد واحد است.

از آنجایی که علم اطلاعات با هم ترکیبات ضروری را از حداقل این زمینه ها (و اغلب از دیگران، از جمله آمار زیستی، که بر سلامتی و آموزش پزشکی متصل می شود)، ترکیب می کند؛ آنها قضاوت کردند که برنامه های ساخته شده توسط استادان هر دو خانه احتمال بیشتری برای پوشش همه پایگاه ها بود.

آموزش پایگاه داده و نظریه داده ها

سس مخفی که علم داده، علم داده است، استفاده از عناصر پردازش داده خودکار در تحلیل آماری است. بنابراین آنها به دنبال برنامه هایی بودند که شامل آموزش در ساختار داده ها و نظریه پایگاه داده بودند.

کار دستيابی به اطلاعات مربوط به اطلاعات ارتباطی و غیر وابسته، به نظر آنها، به این امر بستگی دارد که بر اساس آن آموزش نظری باشد. دوره های مدل سازی داده اختصاصی و پروژه های کوهنوردی که نیاز به ایجاد پایگاه داده واقعی داشتند یا دستکاری آنها نیز نشانه های بسیار خوبی از یک آموزش مفید بود.

دوره های کد گذاری با دندان

جنبه دیگری از پردازش داده ها کدگذاری است. دانشمندان داده ها، آموزش های تحلیلی خود را به اطلاعات ذخیره شده در ساختار داده ها از طریق عبارات و الگوریتم های ساخته شده در زبان های برنامه نویسی که به شدت در حرفه استفاده می شود، مانند R، Python و Java، اعمال می کنند.

آنها برنامه هایی را انتخاب کردند که کارهای برنامه نویسی واقعی را انجام می دادند. اگر چه بیشتر برنامه های داده های علمی نیاز به تجربه برنامه نویسی به عنوان شرط ورود دارند، آنها به دنبال آن سنگ های قیمتی بودند که همچنان آموزش را در جنبه های تخصصی تر زبان ها و برنامه نویسی خاص برای علوم داده ادامه داد.

این همچنین به پوشش آخرین تکنیک های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده ها گسترش یافت. داده کاوی، یادگیری ماشین و تجسم پیشرفته، دوره های مهم مورد نظر بودند.

مربیان با مطالب مناسب

علم داده ها یک زمینه جدید است و این یکی است که عمدتا در عمل تعریف می شود و نه نظریه. این به این معنی است که بازیکنان بزرگ در دولت، صنعت و دانشگاهی به طور یکسان فعال هستند. تجربه در زمین کار با سیستم هایی که جمع آوری، پردازش و تجزیه و تحلیل داده های بزرگ را به ارمغان می آورد ارزشمند است، زمانی که آن را به دیگران آموزش نحوه انجام این کار می دهد.

بنابراین، بازرسان برنامه هایی را که شامل استادان با تجربیات فعلی یا اخیر در پروژه های واقعی در خارج از دانشگاه ها بودند، مورد بررسی قرار دادند، در حالیکه ملاحظات عملی کارفرمایان و کاربران در بازی حضور داشتند. اساتید مجرب با مشاغل روز که با داده های بزرگ کار می کردند، به عهده ی بزرگ بودند.

عوامل دیگر

از آنجایی که علم داده ها خیلی جدید است، باید برخی عناصر پروکسی را برای قضاوت در مورد برنامه ها نگاه دارند. آنها همیشه دوست دارند شهرت را در صنعت در نظر بگیرند و در بسیاری از موارد به جای برنامه فردی، باید به بخش والدین یا کالج مراجعه کنند. با این حال، آنها سعی کردند حسابداری برای تحصیلات تکمیلی را به عنوان شاخصی از شهرت و آمادگی حساب کنند.

اگر مدرسه دارای یک آزمایشگاه داده اختصاصی بود که اساتید و دانش آموزان با کسب و کار و سازمان های خارجی مشارکت می کردند، آنها نیز بسیار زیاد شمارش می کردند.

به میزان بسیار کمتر، وب سایت و دسترسی به اطلاعات یک عامل را بازی کرد. علم داده ها افرادی را که دوست دارند اطلاعات را دوست دارند و علاقه مند به فناوری هستند. این 2018 است و اگر یک واحد دانشگاهی که در یک علم محاسباتی خریداری می کند وبسایتی را ایجاد کند که یک 12 ساله است که در 2001 ساخته شده است یا نمی تواند دسترسی آسان به توصیف ها و پیشنهادات دوره آنلاین را فراهم کند، وقت آن رسیده است روش دیگر.

برنامه های عالی علوم اطلاعاتی توسط دولت

آیووا

دانشگاه ماهاریشی مدیریت
اگر چه برنامه مهاریشی برای اولین بار بر روی یک آموزش علمی کامپیوتری متمرکز شده است، با همه تأکید بر مهارت های اصلی شبکه و مهارت برنامه نویسی که شامل آن می شود، همچنین یک مرکز جهانی منحصر به فرد برای ادغام خود توسعه سنتی با این منطقه مدرن مطالعات فنی است. ورود تکنیک های مدیتیشن اثبات شده در اینجا فقط تقویت این برنامه جدی است که در مورد آماده سازی دانش آموزان برای کار در دنیای واقعی در علوم داده ها است. کارآموزی ماهانه اختیاری 8 برای اعتبار کامل، تجربه واقعی کار خود را ایجاد می کند، رزومه کاری خود را ایجاد می کند و شما را به تماس مستقیم با دانشمندان داده های واقعی، کارهای واقعی را قبل از فارغ التحصیلی می دهد.

برنامه پایه متشکل از آموزش در سیستم های نرم افزاری و توسعه و گزینه های داده های علمی در مورد این قدرت با آموزش بتن در تکنولوژی های تجزیه و تحلیل داده داغ مانند R، Hadoop، Spark، Flume و HBase است. اجمالی از سایر رویکردهای NoSQL و ابزارهای مبتنی بر ابر مانند AWS و Cloudera نیز آموزش داده می شود. در نهایت، شما با نرم افزار SPSS سازنده آی بی ام کار می کنید، به تجزیه و تحلیل متون و داده کاوی می پردازید تا مهارت های پیش بینی کننده مدل سازی را بیاموزید.

بیشتر بدانید.