La specializzazione Data Science MS ha nominato il programma di master di alto livello nel suo genere in Iowa, 2018

Il Master in specializzazione in Informatica e Scienza dei dati presso la Maharishi University of Management ha recentemente ricevuto l'eccezionale distinzione di essere stato nominato il miglior programma di master nel suo genere in Iowa.

Nella sua prima revisione annuale di tutte le scuole accreditate 290 negli Stati Uniti che offrono gradi simili, DataScienceGraduatePrograms.com ha trovato MUM tra i migliori, dandoci il posto #1 per Iowa nella sua lista di I migliori programmi di laurea in Scienze dei dati per 2018.

Criteri di selezione
Per elaborare queste raccomandazioni, i revisori hanno passato a mano una lista di programmi di certificazione 290 data master e certificati di laurea.

Per quanto possibile, hanno cercato programmi che includessero più corsi obbligatori che riguardassero argomenti fondamentali come:

Statistica inferenziale e descrittiva
Regressione lineare e logistica
Serie temporali e previsioni
Teoria della probabilità
Analisi stocastica
Modellazione statistica
Approcci multidisciplinari

Un programma multidisciplinare che comprendeva corsi e istruttori di scienze informatiche e matematica applicata o di dipartimenti di statistica ha avuto un punteggio più alto rispetto ai singoli programmi di dipartimento.

Poiché la scienza dei dati unisce elementi essenziali di almeno quei campi (e spesso da altri, tra cui la biostatistica, che attinge alla salute e all'educazione medica), hanno giudicato che i programmi costruiti dai professori di entrambe le case erano più propensi a coprire tutte le basi.

Database e teoria della teoria dei dati

La salsa segreta che rende la scienza dei dati, la scienza dei dati, è l'uso di elementi di elaborazione automatica dei dati nell'analisi statistica. Così hanno cercato programmi che includessero un'educazione nelle strutture dati e nella teoria dei database.

Il lavoro pratico con archivi dati relazionali e non relazionali era un grande vantaggio, a loro avviso, per costruire su quella formazione teorica. Anche i corsi di modellazione dei dati dedicati e i progetti di capstone che hanno richiesto la creazione o la manipolazione di un vero database sono stati ottimi segnali di un'istruzione utile.

Corsi di codifica con i denti

L'altro aspetto dell'elaborazione dei dati è la codifica. Gli scienziati dei dati applicano la loro formazione analitica alle informazioni memorizzate nelle strutture di dati attraverso espressioni e algoritmi realizzati in linguaggi di programmazione molto usati nella professione, come R, Python e Java.

Hanno selezionato programmi che includevano lavori di programmazione reali e pratici. Sebbene la maggior parte dei programmi di scienza dei dati richiedano esperienza di programmazione come condizione per l'ingresso, hanno cercato quelle gemme che hanno continuato anche l'educazione negli aspetti più specifici delle lingue e della codifica specifici per la scienza dei dati.

Ciò si estese anche alla copertura delle ultime tecniche utilizzate nell'analisi dei dati. Il data mining, l'apprendimento automatico e la visualizzazione avanzata erano corsi importanti che cercavano.

Istruttori con la roba giusta

La scienza dei dati è un campo nuovo ed è ampiamente definito nella pratica piuttosto che nella teoria. Ciò significa che i grandi attori sono attivi nel governo, nell'industria e nelle università. L'esperienza sul campo che lavora con i sistemi che raccolgono, elaborano e analizzano i big data è preziosa quando si tratta di insegnare agli altri come fare il lavoro.

Quindi i revisori hanno cercato programmi che includessero docenti con esperienza attuale o recente in progetti reali al di fuori del mondo accademico, dove entrano in gioco le considerazioni pratiche di datori di lavoro e utenti. I professori aggiunti con lavori giornalieri che lavoravano con i big data erano un grande vantaggio.

altri fattori

Poiché la scienza dei dati è così nuova, hanno dovuto esaminare alcuni elementi proxy per giudicare i programmi. A loro piace sempre prendere in considerazione la reputazione nel settore, e in molti casi hanno dovuto guardare al reparto genitori o all'università in generale invece del singolo programma. Tuttavia, hanno cercato di rendere conto del collocamento di laureati come indicatore di reputazione e preparazione.

Se la scuola avesse un laboratorio di dati dedicato in cui professori e studenti collaborassero con aziende e agenzie esterne, anche questo contava molto.

In misura molto minore, il sito Web e la disponibilità di informazioni hanno giocato un ruolo importante. La scienza dei dati attira persone a cui piacciono i dati e si interessano alla tecnologia. È 2018, e se un dipartimento accademico che si occupa di una scienza computazionale mette insieme un sito web che assomiglia a un 12 di un anno lo ha costruito in 2001, o non può fornire un facile accesso online alle descrizioni e alle offerte del corso, è il momento di eseguire il altro modo.

I migliori programmi di laurea in Scienze dei dati per Stato

Iowa

Maharishi University of Management
Sebbene il programma Maharishi si concentri prima su un'educazione informatica tradizionale, con l'enfasi posta sul core networking e sulle competenze di programmazione che ne conseguono, è anche un centro mondiale unico per l'integrazione dell'autosviluppo tradizionale con questa area di studio tecnico più moderna. L'inclusione di tecniche di meditazione comprovate qui rafforza solo la gravità di questo programma sulla preparazione degli studenti per il lavoro nel mondo reale nella scienza dei dati. Lo stage facoltativo 8-mese per il credito completo offre un'esperienza professionale on-the-job, costruendo il tuo curriculum e mettendoti in contatto diretto con veri scienziati dei dati che fanno un vero lavoro, tutto prima di laurearti.

Il programma base è specializzato nella formazione sui sistemi software e sullo sviluppo e l'opzione di data science su questo punto con una formazione concreta in tecnologie di analisi dei dati a caldo come R, Hadoop, Spark, Flume e HBase. Vengono inoltre fornite panoramiche di altri approcci NoSQL e strumenti basati su cloud come AWS e Cloudera. Infine, lavorerai con l'applicazione di modellazione SPSS di IBM, approfondendo l'analisi del testo e il data mining per apprendere le abilità di modellazione predittiva.

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