La spécialisation Data Science MS a été désignée premier programme de maîtrise du genre dans l'Iowa, 2018

La spécialisation MS en informatique-science des données de l'Université de gestion de Maharishi a récemment reçu la distinction unique d'être nommée meilleur programme de maîtrise de ce type dans l'Iowa.

Lors de sa première revue annuelle de toutes les écoles accréditées 290 aux États-Unis offrant des diplômes similaires, DataScienceGraduatePrograms.com a découvert que MUM figurait parmi les meilleurs, ce qui nous donnait la place #1 pour l’Iowa sur sa liste des Meilleurs programmes d'études supérieures en science des données pour 2018.

Critères de sélection
Pour formuler ces recommandations, les examinateurs ont passé au crible une liste de programmes de maîtrise et de certificat d'études supérieures 290 Data Science.

Dans la mesure du possible, ils ont recherché des programmes comprenant plusieurs cours obligatoires couvrant des matières de base telles que:

Statistiques déductives et descriptives
Régression linéaire et logistique
Séries temporelles et prévisions
Théorie des probabilités
Analyse stochastique
Modélisation statistique
Approches multidisciplinaires

Un programme pluridisciplinaire comprenant des cours et des instructeurs des départements d'informatique et de mathématiques appliquées ou de statistique occupe un rang plus élevé que les programmes à département unique.

Parce que la science des données associe des éléments essentiels provenant au moins de ces domaines (et souvent d’autres, y compris la biostatistique, qui fait appel à la santé et à l’éducation médicale), ils ont estimé que les programmes mis au point par des professeurs des deux chambres étaient plus susceptibles de couvrir toutes les bases.

Base de données et enseignement de la théorie des données

La recette secrète qui rend la science des données, la science des données, est l’utilisation d’éléments de traitement de données automatisés dans l’analyse statistique. Ils ont donc recherché des programmes comprenant une formation en structures de données et en théorie des bases de données.

Le travail pratique avec des magasins de données relationnels et non relationnels constituait un atout majeur, à leur avis, pour développer cette formation théorique. Les cours dédiés de modélisation des données et les projets de synthèse nécessitant la création ou la manipulation de bases de données authentiques étaient également d’excellents signes d’une éducation utile.

Cours de codage avec des dents

L'autre aspect du traitement des données est le codage. Les scientifiques de données appliquent leur formation analytique aux informations stockées dans les structures de données à l'aide d'expressions et d'algorithmes élaborés dans des langages de programmation très utilisés dans la profession, tels que R, Python et Java.

Ils ont sélectionné des programmes qui comprenaient un travail de programmation réel et pratique. Bien que la plupart des programmes de science des données exigent une certaine expérience en matière de codage comme condition d’entrée, ils ont recherché les pierres précieuses qui ont également poursuivi leur formation aux aspects plus spécialisés des langues et au codage spécifique à la science des données.

Cela s'étend également à la couverture des dernières techniques utilisées dans l'analyse des données. L'exploration de données, l'apprentissage automatique et la visualisation avancée étaient des cours importants qu'ils recherchaient.

Des instructeurs avec le bon matériel

La science des données est un nouveau domaine qui est en grande partie défini dans la pratique plutôt que dans la théorie. Cela signifie que les grands acteurs sont actifs au sein du gouvernement, de l'industrie et du monde universitaire. Une expérience pratique des systèmes de collecte, de traitement et d’analyse des données volumineuses est inestimable pour former les autres utilisateurs à la tâche.

Les examinateurs ont donc recherché des programmes incluant des professeurs ayant une expérience actuelle ou récente dans des projets concrets en dehors du milieu universitaire, où les considérations pratiques des employeurs et des utilisateurs entrent en jeu. Les professeurs auxiliaires travaillant de jour avec des données volumineuses constituaient un avantage considérable.

Autres facteurs

Comme la science des données est si nouvelle, ils ont dû examiner certains éléments indirects pour juger les programmes. Ils aiment toujours prendre en compte la réputation de l'industrie et, dans de nombreux cas, ils ont dû se tourner vers le département ou le collège d'origine plutôt que vers le programme individuel. Cependant, ils ont essayé de prendre en compte le placement des diplômés comme indicateur de la réputation et de la préparation.

Si l'école disposait d'un laboratoire de données dédié dans lequel les professeurs et les étudiants collaboraient avec des entreprises et des agences externes, ils le comptaient également beaucoup.

Dans une bien moindre mesure, le site Web et la disponibilité des informations ont joué un rôle. La science des données attire les personnes qui aiment les données et s'intéressent à la technologie. C'est 2018, et si un département universitaire spécialisé dans la science informatique crée un site Web qui ressemble à un 12 construit il en 2001, ou ne peut pas fournir un accès en ligne facile aux descriptions de cours et aux offres, il est temps d'exécuter le autre manière.

Les meilleurs programmes d'études supérieures en sciences des données par État

Iowa

Maharishi University of Management
Bien que le programme Maharishi se concentre d'abord sur un enseignement informatique traditionnel, en mettant l'accent sur les compétences de base en réseau et en programmation, il constitue également un centre mondial unique pour l'intégration du développement autonome traditionnel avec ce domaine d'étude technique le plus moderne. L'inclusion ici de techniques de méditation éprouvées ne fait que renforcer le sérieux de ce programme quant à la préparation des étudiants au travail dans le monde réel en science des données. Le stage optionnel 8 pour un crédit complet vous offre une véritable expérience de travail, vous permettant de construire votre CV et de vous mettre en contact direct avec de vrais scientifiques du traitement de données, qui effectuent un travail réel, avant même d'obtenir votre diplôme.

Le programme de base est spécialisé dans la formation aux systèmes logiciels et au développement, et l'option science des données s'appuie sur cette force avec une formation concrète aux technologies d'analyse de données à chaud telles que R, Hadoop, Spark, Flume et HBase. Des aperçus d'autres approches NoSQL et d'outils basés sur le cloud tels qu'AWS et Cloudera sont également enseignés. Enfin, vous utiliserez l'application de modélisation SPSS d'IBM, en vous plongeant dans l'analyse de texte et l'exploration de données pour acquérir des compétences en modélisation prédictive.

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