Data Science MS мамандандыруы Айова штатындағы 2018 ең жақсы магистрлік бағдарламаны атады

Жақында Махариши Менеджмент Университетінде «Информатика және мәліметтер туралы ғылым» мамандығы бойынша магистратура Айова штатындағы ең жақсы магистрлік бағдарлама атағына ие болды.

DataScienceGraduatePrograms.com MUM-ді АҚШ-тағы аккредиттелген барлық 290 мектептерінде өткізген алғашқы жыл сайынғы шолуында, ең үздік болып табылды, ол бізге Айова штатындағы #1 орынды ұсынды. 2018 үшін жоғары білім беру бағдарламалары.

іріктеу критерийлері
Осы ұсыныстарды жасау үшін шолушылар 290 деректер ғылымы магистрі мен магистратураның сертификат бағдарламаларының тізімін қолмен ауыстырды.

Мүмкіндігінше олар негізгі тақырыптарды қамтитын бірнеше қажетті курстардан тұратын бағдарламаларды іздейді:

Инференттік және сипаттама статистикасы
Сызықтық және логистикалық регрессия
Уақыт сериясы және болжау
Ықтималдық теориясы
Stochastic талдау
Статистикалық модельдеу
Көп тәртіптік тәсілдер

Информатика, қолданбалы математика немесе статистика кафедраларының курстары мен нұсқаушылары бар көпсалалы бағдарлама бір кафедра бағдарламасынан жоғары болды.

Деректер ғылымы ең аз дегенде сол өрістерден маңызды элементтерді біріктіргендіктен, олар екеуінің де профессорлары жасаған бағдарламаларды барлық базаларды қамтуы ықтимал деп есептейді.

Деректер базасы және деректер теориясы

Деректер ғылымын, деректер ғылымын жасайтын жасырын тұздық статистикалық талдауда деректерді өңдеудің автоматтандырылған элементтерін пайдалану болып табылады. Осылайша, деректер құрылымдары мен дерекқорлар теориясы бойынша білім беретін бағдарламаларды іздестірді.

Реляциялық және реляциялық емес деректер қоймалары арқылы қолмен жұмыс жасау олардың ойынша, теориялық білім беруді дамытуға үлкен пайда болды. Нақты деректер базасын құру немесе манипуляциялауды қажет ететін деректерді модельдеудің арнайы курстары мен жобалары пайдалы білімнің керемет белгілері болды.

Тістермен сабақтарды кодтау

Деректерді өңдеудің басқа аспектісі кодтау болып табылады. Деректер ғалымдары деректер құрылымдарында сақталған ақпаратты R, Python және Java сияқты мамандықта қолданылатын бағдарламалау тілдерінде жасалған өрнектер мен алгоритмдер арқылы аналитикалық оқытуды пайдаланады.

Олар шынайы, қолмен жұмыс істейтін бағдарламалау бағдарламаларын қамтитын бағдарламалар таңдады. Дегенмен көптеген деректерді өңдеу бағдарламалары кірудің шарты ретінде кейбір кодтау тәжірибесін талап етсе де, олар тілдерді неғұрлым мамандандырылған аспектілерінде және деректер ғылымына тән кодтауда оқытуды жалғастырып жүрген тастарды іздейді.

Бұл деректерді талдауда қолданылатын ең жаңа әдістерді қамтуға мүмкіндік берді. Деректерді өндіру, машина жасау және озық визуализация олар іздеген маңызды курстар болды.

Оқытушылар дұрыс нәрселермен

Деректер ғылымы жаңа өріс болып табылады және ол көбінесе теориядан гөрі іс жүзінде анықталады. Бұл дегеніміз, ірі ойыншылар үкіметте, өнеркәсіпте және академияда белсенді. Үлкен деректерді жинайтын, өңдейтін және талдайтын жүйелермен жұмыс істейтін жердегі тәжірибе басқаларға жұмысты қалай жүргізу керектігін үйретуде құнды болып табылады.

Осылайша, рецензенттер академиядан тыс жерде жұмыс істейтіндер мен қолданушылардың практикалық ойлары пайда болған нақты әлемдегі жобаларда ағымдағы немесе соңғы тәжірибесі бар оқытушыларды қамтитын бағдарламаларды іздестірді. Үлкен деректермен жұмыс істейтін күнделікті жұмыс істейтін адъюнкт-профессорлар үлкен пайда болды.

Басқа факторлар

Деректер ғылымы соншалықты жаңа болғандықтан, бағдарламаларды бағалау үшін кейбір прокси элементтерін қарауға тура келді. Олар әрқашан салада беделді қарастырғысы келеді және көп жағдайда жеке бағдарламаның орнына ата-аналар бөлімі мен колледжге қарайды. Дегенмен, олар бітіруді беделі мен дайындық көрсеткіші ретінде есептеуге тырысты.

Егер мектепте профессорлар мен студенттер шетелдік компаниялармен және агенттіктермен серіктес болатын арнайы деректер зертханасы болса, олар да жоғары бағалайды.

Веб-сайт пен ақпараттың қолжетімділігі әлдеқайда аз болғандықтан, ол фактор болды. Деректер ғылымы деректерді ұнататын және технологияға қызығушылық танытатын адамдарды тартады. Бұл 2018 және есептеу ғылымында жұмыс істейтін академиялық бөлімі 12-дегі 2001-дегі веб-сайтты XNUMX-де құрастырған болса немесе курстың сипаттамалары мен ұсыныстарына оңай қол жеткізе алмаса, басқа жол.

Мемлекеттің дәрежесі бойынша ең үздік деректер бағдарламалары

Айова

Махариши басқару университеті
Махариси бағдарламасы дәстүрлі информатикадан білім алуға бағытталған болса да, негізгі желілік және бағдарламалау дағдыларына баса назар аудара отырып, бұл дәстүрлі өздігінен дамудың интеграциялануы үшін осы заманғы техникалық зерттеу аймағы бар бірегей әлемдік орталық болып табылады. Мұнда дәлелденген медитация әдістерін қосу осы бағдарлама студенттерді деректер ғылымында шынайы әлемдік жұмысқа дайындау туралы қаншалықты маңызды екенін дәлелдейді. Толық несие алу үшін қосымша 8 айлық тәжірибе шынайы жұмыс тәжірибесін ұсынады, резюмеңізді құрып, нақты жұмыс жасайтын нақты деректермен айналысатын ғалымдармен тікелей байланыста болады.

Негізгі бағдарлама R, Hadoop, Spark, Flume және HBase сияқты ыстық деректерді талдау технологиялары бойынша нақты жаттығулармен бағдарламалық жасақтама жүйелеріне және деректерді өңдеуге арналған нұсқаулықтармен қамтамасыз етіледі. Сондай-ақ, AWS және Cloudera сияқты басқа NoSQL тәсілдері мен бұлтқа негізделген құралдардың шолуы жүргізіледі. Ақырында, сіз IBM SPSS модельерлері қосымшасымен жұмыс істейсіз, болжалды модельдеу дағдыларын үйрену үшін мәтінді талдауға және деректерді өңдеуге кірісе аласыз.

Көбірек білу үшін.