データサイエンスのMSトラックがアイオワ州2018でこの種のトップマスタープログラムに選ばれました

マハリシ管理大学のコンピュータサイエンス - データサイエンストラックの修士課程は、アイオワ州で最高の修士課程に選ばれたというユニークな賞を受賞しました。

米国の290認定スクールの最初の年間レビューで、同様の卒業生の学位を提供しているDataScienceGraduatePrograms.comは、MUMが最も優れていると認定し、アイオワ州の#1スポットをその一覧で示しています。 2018用トップデータサイエンス大学院プログラム.

選択基準
これらの勧告を思いつくために、レビュー担当者は290データサイエンス修士課程および大学院修了証書プログラムの一覧を手で調べました。

可能な限り、彼らは以下のようなコア科目をカバーする複数の必須コースを含むプログラムを探しました。

推論および記述統計
線形回帰およびロジスティック回帰
時系列と予測
確率論
確率分析
統計モデリング
集学的アプローチ

コンピュータサイエンスや応用数学や統計学科の講座や講師を含む学際的プログラムは、単学科プログラムよりもランクが高くなっています。

データサイエンスは少なくともそれらの分野(そしてしばしばヒースと医学教育を利用する生物統計学を含む他の分野からの)からの本質的な要素を一緒にするので、彼らは両方の家の教授によって構築されたプログラムがすべての基礎をカバーする可能性が高いと判断した。

データベースとデータ理論教育

データサイエンス、データサイエンスを作る秘訣は、統計分析における自動データ処理要素の使用です。 そこで彼らは、データ構造とデータベース理論の教育を含むプログラムを探しました。

リレーショナルデータストアと非リレーショナルデータストアを使用した実践的な作業は、彼らの見解では、その理論的な教育の上に構築するための大きなプラスでした。 本物のデータベースの作成または操作を必要とする専用のデータモデリングコースおよびcapstoneプロジェクトも、有益な教育の優れた兆候です。

歯でコースをコーディングする

データ処理の他の側面はコーディングです。 データサイエンティストは、R、Python、Javaなど、専門分野で頻繁に使用されるプログラミング言語で作成された式とアルゴリズムを使用して、データ構造に格納されている情報に分析トレーニングを適用します。

彼らは本物の、実践的なプログラミング作業を含むプログラムを選択しました。 ほとんどのデータサイエンスプログラムはエントリーの条件としてある程度のコーディング経験を必要としますが、彼らはまた言語とデータサイエンスに特有のコーディングのより専門的な側面で教育を続けたそれらの宝石を探しました。

これはまた、データ分析で使用される最新の手法の範囲にも及びます。 データマイニング、機械学習、そして高度な視覚化は、彼らが求めていた重要なコースでした。

正しいスタッフのいるインストラクター

データサイエンスは新しい分野であり、理論ではなく実際に定義されている分野です。 つまり、大企業は政府、産業界、そして学界で同様に活動しています。 ビッグデータを収集、処理、および分析しているシステムを使った現場での経験は、他の人にその作業方法をトレーニングすることになると非常に貴重です。

そのため、レビューアは、学界以外の実社会のプロジェクトで現在または最近の経験を持つ教員を含むプログラムを探しました。ここでは、雇用主とユーザーの実際的な考慮事項が関係します。 ビッグデータを扱う日々の仕事に従事する教授陣は大きなプラスでした。

その他の因子

データサイエンスは非常に新しいので、彼らはプログラムを判断するためにいくつかのプロキシ要素を調べなければなりませんでした。 彼らは常に業界での評判を考慮したいと思います、そして多くの場合彼らは一般的に個々のプログラムの代わりに親の学科か大学を見なければなりませんでした。 しかし、彼らは評判と準備の指標として卒業生の配置を説明しようとしました。

教授陣と学生が外部の企業や機関と提携している専用のデータラボが学校にあったとしたら、それらも高く評価されています。

それほどではありませんが、Webサイトと情報の入手可能性が要因となりました。 データサイエンスは、データが好きでテクノロジに関心を持つ人を引き付けます。 それは2018です、そして、計算科学を扱う学部が12でそれを造った2001のように見えるウェブサイトをまとめるか、またはコースの説明と提供への簡単なオンラインアクセスを提供することができないならば、それは実行する時です他の方法。

国家による最高のデータ科学卒業プログラム

アイオワ州

管理のマハリシ大学
Maharishiプログラムは最初に伝統的なコンピュータサイエンス教育に焦点を当てていますが、それに伴うコアネットワーキングとプログラミングスキルに重点が置かれていますが、それは伝統的自己開発とこの最も現代的な技術研究の分野の統合のユニークな世界の中心です。 ここに証明された瞑想技術を含めることは、このプログラムがデータサイエンスにおける実世界の仕事のために学生を準備することについてどれほど深刻であるかを補強するだけです。 フルクレジットのためのオプションの8月インターンシップはあなたがあなたの履歴書を構築し、あなたが卒業する前に、実際の仕事をしている実際のデータ科学者と直接接触することを可能にします。

基本プログラムでは、R、Hadoop、Spark、Flume、HBaseなどのホットデータ分析テクノロジの具体的なトレーニングにより、ソフトウェアシステムおよび開発に関するトレーニングと、この強みに関するデータサイエンスオプションのピギーバックを専門としています。 他のNoSQLアプローチやAWSやClouderaのようなクラウドベースのツールの概要も教えられます。 最後に、IBMのSPSS Modelerアプリケーションを使用して、テキスト分析とデータマイニングに飛び込み、予測モデリングスキルを習得します。

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