მონაცემთა მეცნიერების MS სპეციალობით დაასახელა დაბრუნება სამაგისტრო პროგრამა ასეთი სახის აიოვას, 2018

მერიის მენეჯმენტში მერიის კომპიუტერულ მეცნიერებათა სპეციალობის სპეციალობით MS- მა ბოლო დროს მიიღო უნიკალური განსხვავება აივ-ის საუკეთესო სამაგისტრო პროგრამაში.

აშშ-ში ყველა 290 აკრედიტირებული სკოლების პირველ წლიურ მიმოხილვაზე, რომელიც მსგავს ეტაპებს გულისხმობს, DataScienceGraduatePrograms.com- მა აღმოაჩინა MUM- ს შორის საუკეთესოობა, გვაძლევს #1 ადგილს Iowa- ის სიაში ყველაზე მონაცემთა მეცნიერების სამაგისტრო პროგრამები 2018.

შერჩევის კრიტერიუმები
ამ რეკომენდაციებთან ერთად, რეცენზენტები sifted მეშვეობით 290 მონაცემთა მეცნიერების სამაგისტრო და სამაგისტრო სერტიფიკატი პროგრამების ხელით.

მაქსიმალურად, ისინი ეძებდნენ იმ პროგრამებს, რომლებიც მოიცავდა სხვადასხვა საჭირო კურსებს, რომლებიც მოიცავს ძირითად სუბიექტებს:

ინფენციალური და აღწერითი სტატისტიკა
ხაზოვანი და ლოგისტიკური რეგრესია
დროის სერია და პროგნოზირება
ალბათობის თეორია
სტოქასტური ანალიზი
სტატისტიკური მოდელირება
მულტიდისციპლინარული მიდგომები

მრავალწლიანი დისციპლინარული პროგრამა, მათ შორის, კომპიუტერული მეცნიერებისა და გამოყენებითი მათემატიკისა და სტატისტიკის დეპარტამენტების კურსები და ინსტრუქტორები, ერთზე მეტს იკავებდნენ ერთზე მეტი დეპარტამენტის პროგრამებში.

იმის გამო, რომ მონაცემთა მეცნიერების შერწყმა არსებითი ელემენტებია მინიმუმ იმ სფეროებში (და სხვათა შორის, მათ შორის ბიოსტატისტიკა, რომელიც ითვალისწინებს ჯანმრთელობისა და სამედიცინო განათლების) მათ შეაფასეს, რომ პროგრამების მიერ აშენებული პროფესორები ორივე სახლი უფრო სავარაუდოა, რომ დაფაროს ყველა ბაზები.

მონაცემთა ბაზა და მონაცემთა თეორია განათლება

საიდუმლო სოუსი, რომელიც ქმნის მონაცემთა მეცნიერებას, მონაცემთა მეცნიერებას, არის სტატისტიკური ანალიზის ავტომატური მონაცემების დამუშავების ელემენტების გამოყენება. ამიტომ ისინი ეძებდნენ იმ პროგრამებს, რომლებიც მოიცავს განათლების სტრუქტურებსა და მონაცემთა ბაზის თეორიას.

ხელსაყრელი და არამატერიალური მონაცემთა მაღაზიების მუშაობის მხრივ დიდი პლუსი იყო, მათი აზრით, თეორიული განათლების განვითარება. მონაცემთა ბაზის შექმნისა და მანიპულირებისთვის განკუთვნილი მონაცემთა მოდელირების კურსები და საყრდენი პროექტები, ასევე საჭიროა სასარგებლო განათლების შესანიშნავი ნიშნები.

კურსების კურსები კბილებით

მონაცემთა დამუშავების სხვა ასპექტი კოდირებაა. მონაცემთა მეცნიერებმა გამოიყენონ თავიანთი ანალიტიკური ტრენინგი მონაცემთა სტრუქტურებში შენახული ინფორმაციის გამოხატვისა და ალგორითმების საშუალებით, რომლებიც შექმნილია სპეციალურად პროფესიულ ენებზე, როგორიცაა R, Python და Java.

მათ შერჩეული პროგრამები, რომლებიც მოიცავდა ნამდვილ, ხელმომწერ პროგრამებს. მიუხედავად იმისა, რომ ყველაზე მონაცემთა მეცნიერების პროგრამების მოითხოვს გარკვეული კოდირების გამოცდილება როგორც მდგომარეობა შესვლის, ისინი ეძებდნენ იმ ძვირფასი ქვები, რომ ასევე განაგრძო განათლების უფრო სპეციალიზებული ასპექტები ენებზე და კოდირების სპეციფიკური მონაცემთა მეცნიერების.

ეს ასევე ვრცელდებოდა მონაცემთა ანალიზის დროს გამოყენებული უახლესი ტექნიკის გაშუქებაზე. მონაცემთა სამთო, მანქანათმცოდნეობა და მოწინავე ვიზუალიზაცია იყო მნიშვნელოვანი კურსები, რომლებიც ეძებდნენ.

ინსტრუქტორები სწორი პერსონალით

მონაცემთა მეცნიერება არის ახალი სფერო და ის, რაც დიდწილად არის განსაზღვრული პრაქტიკაში, ვიდრე თეორია. ეს იმას ნიშნავს, რომ დიდი მოთამაშეები აქტიურად არიან ჩართულები მთავრობაში, მრეწველობაში და აკადემიაში. დიდ მონაცემთა შეგროვების, დამუშავებისა და ანალიზის სფეროში მომუშავე მუშაობის გამოცდილები ფასდაუდებელია, როდესაც საქმის შესასრულებლად სხვების მომზადებას აპირებენ.

ასე რომ რეცენზენტები ეძებდნენ იმ პროგრამებს, რომლებიც ფაკულტეტს ახორციელებდნენ რეალურ სამყაროში მიმდინარე პროექტებში არსებული აკადემიური პროექტების განხორციელებისას, სადაც დამსაქმებელთა და მომხმარებელთა პრაქტიკული მოსაზრებები თამაშდება. დიდი მონაცემებით მომუშავე პროფესორები დიდი სამუშაოებით მუშაობდნენ.

სხვა ფაქტორები

მას შემდეგ, რაც მონაცემთა მეცნიერების ასე ახალი, მათ უნდა შევხედოთ ზოგიერთი მარიონეტული ელემენტების მსჯელობა პროგრამები. ისინი ყოველთვის ცდილობენ რეპუტაციას განიხილონ ინდუსტრიაში, და ხშირ შემთხვევაში მათ უნდა შეეხედონ მშობლის განყოფილებას ან ზოგადად კოლეჯს ინდივიდუალური პროგრამის ნაცვლად. თუმცა, ისინი ცდილობდნენ რეპუტაციისა და მომზადების მაჩვენებლის კურსდამთავრებულობას.

თუ სკოლა ჰქონდა ერთგულ მონაცემთა ლაბორატორიაში, სადაც პროფესორები და სტუდენტები პარტნიორებით იყვნენ გარეთ ბიზნესი და სააგენტოები, ისინი ასევე ითვლიან, რომ მაღალი.

გაცილებით ნაკლებად, ვებგვერდზე და ინფორმაციის ხელმისაწვდომობას ფაქტორი უთმობდა. მონაცემთა მეცნიერებას ამახვილებს ადამიანები, რომლებსაც აქვთ მონაცემები და აქვთ ინტერესი ტექნოლოგიით. ეს არის ის, თუ აკადემიური დეპარტამენტი აკავშირებს კომპიუტერულ მეცნიერებაში, რომელიც აერთიანებს ვებ-გვერდს, რომელიც გამოიყურება 2018- ის მიერ აშენებული 12- ში, ან ვერ უზრუნველყოფს ინტერნეტის ხელმისაწვდომობას კურსის აღწერილობებსა და შეთავაზებებზე, დროა აწარმოოს სხვა გზა.

საუკეთესო მონაცემთა მეცნიერების Grad პროგრამები სახელმწიფო

აიოვას

Maharishi უნივერსიტეტის მართვის
მიუხედავად იმისა, რომ მარიშის პროგრამა ორიენტირებულია ტრადიციულ კომპიუტერულ მეცნიერებათა განათლების შესახებ, ყველა აქცენტი ძირითადი ქსელისა და პროგრამირების უნარ-ჩვევებია, რაც ასევე უნიკალური მსოფლიო ცენტრია ტრადიციული თვითგანვითარების ინტეგრაციისთვის, რომელიც თანამედროვე ტექნიკურ შესწავლაშია. აქ დასაბუთებული მედიტაციის ტექნიკის ჩართვა მხოლოდ აძლიერებს რამდენად რთულია ეს პროგრამა მონაცემთა მეცნიერებაში რეალურ სამყაროში მუშაობისთვის მოსამზადებლად. სურვილისამებრ, 8 თვიანი სტაჟირება სრული კრედიტით უზრუნველყოფს ნამდვილ პრაქტიკულ გამოცდილებას, ააშენებს თქვენს რეზიუმეს და უშუალო მონაცემებს უშვებს რეალურ მონაცემებს მეცნიერებთან, რომლებიც ყველაფერს აკეთებ

ბაზის პროგრამა სპეციალიზდება პროგრამულ სისტემებზე და განვითარებაზე და მონაცემთა მეცნიერების ვარიანტი piggybacks ამ ძალაზე კონკრეტული მომზადების ცხელი მონაცემთა ანალიზის ტექნოლოგიების მსგავსად R, Hadoop, Spark, Flume, და HBase. ასევე ისწავლება სხვა NOSQL მიდგომები და Cloud დაფუძნებული ინსტრუმენტები, როგორიცაა AWS და Cloudera. საბოლოოდ, თქვენ იმუშავებთ IBM- ს SPSS მოდელიერ აპლიკაციასთან ერთად, ტექსტის ანალიზსა და მონაცემების მოპოვებაში მყვინთავად.

ვრცლად.