A especialização da Data Science MS nomeou o principal programa de mestrado do tipo em Iowa, 2018

O Mestrado em Ciência da Computação e Especialização em Ciência de Dados na Universidade Maharishi de Administração recebeu recentemente a distinção única de ser nomeado o melhor programa de mestrado do tipo em Iowa.

Em sua primeira revisão anual de todas as escolas credenciadas pela 290 nos EUA que oferecem graus de graduação similares, a DataScienceGraduatePrograms.com encontrou o MUM entre os melhores, dando-nos o ponto #1 para Iowa em sua lista de Maiores programas de Pós-Graduação em Ciência de Dados para 2018.

Critérios de Seleção
Para chegar a essas recomendações, os revisores examinaram manualmente uma lista de programas de mestrado em ciências de dados 290 e certificado de pós-graduação.

Tanto quanto possível, eles procuraram programas que incluíssem vários cursos obrigatórios cobrindo assuntos centrais, como:

Estatística Inferencial e Descritiva
Regressão Linear e Logística
Séries Temporais e Previsão
Teoria da probabilidade
Análise Estocástica
Modelagem Estatística
Abordagens Multidisciplinares

Um programa multidisciplinar, incluindo cursos e instrutores de ciências da computação e matemática aplicada, ou departamentos de estatística, foi mais bem classificado do que os programas de departamento único.

Como a ciência de dados combina elementos essenciais de pelo menos esses campos (e muitas vezes de outros, incluindo bioestatística, que se baseia em saúde e educação médica), eles julgaram que os programas construídos pelos professores de ambas as casas tinham mais probabilidade de cobrir todas as bases.

Educação em Teoria de Banco de Dados e Dados

O molho secreto que faz ciência de dados, ciência de dados, é o uso de elementos de processamento de dados automatizados em análise estatística. Então eles procuraram por programas que incluíssem uma educação em estruturas de dados e teoria de banco de dados.

O trabalho prático com armazenamentos de dados relacionais e não relacionais foi uma grande vantagem, na visão deles, de se basear nessa educação teórica. Cursos de modelagem de dados dedicados e projetos fundamentais que exigiam criação ou manipulação de banco de dados genuínos também eram excelentes sinais de uma educação útil.

Cursos de codificação com dentes

O outro aspecto do processamento de dados é a codificação. Os cientistas de dados aplicam seu treinamento analítico a informações armazenadas em estruturas de dados por meio de expressões e algoritmos criados em linguagens de programação muito utilizadas na profissão, como R, Python e Java.

Eles selecionaram programas que incluíam trabalho de programação genuíno e prático. Embora a maioria dos programas de ciência de dados exija alguma experiência de codificação como uma condição de entrada, eles procuraram aquelas gemas que também continuaram a educação nos aspectos mais especializados de linguagens e codificação específicas para a ciência de dados.

Isso também se estendeu à cobertura das técnicas mais recentes usadas na análise de dados. Mineração de dados, aprendizado de máquina e visualização avançada eram cursos importantes que eles procuravam.

Instrutores com o material certo

A ciência de dados é um campo novo e está sendo amplamente definido na prática e não na teoria. Isso significa que os grandes jogadores são ativos no governo, na indústria e na academia. A experiência no campo de trabalho com os sistemas que estão coletando, processando e analisando big data é inestimável quando se trata de treinar os outros como fazer o trabalho.

Assim, os revisores procuraram programas que incluíssem professores com experiência atual ou recente em projetos reais fora da academia, onde as considerações práticas de empregadores e usuários entram em ação. Professores adjuntos com tarefas diárias trabalhando com big data foram uma grande vantagem.

Outros Fatores

Como a ciência de dados é tão nova, eles precisaram examinar alguns elementos de proxy para julgar programas. Eles sempre gostam de considerar a reputação na indústria, e em muitos casos eles tiveram que olhar para o departamento de pai ou faculdade geralmente em vez do programa individual. No entanto, eles tentaram explicar a colocação de pós-graduação como um indicador de reputação e preparação.

Se a escola tinha um laboratório de dados dedicado, onde professores e alunos se associavam a empresas e agências externas, eles também contavam muito bem.

Em muito menor grau, o site e a disponibilidade de informações tiveram um papel importante. A ciência de dados atrai pessoas que gostam de dados e têm interesse em tecnologia. É 2018, e se um departamento acadêmico que trata de uma ciência computacional reúne um site que se parece com um 12 anos construído em 2001, ou não pode fornecer fácil acesso on-line a descrições e ofertas de cursos, é hora de executar o outro jeito.

Os melhores programas de graduação em ciências de dados por estado

Iowa

Maharishi University of Management
Embora o programa Maharishi seja focado primeiro em uma educação tradicional em ciência da computação, com toda a ênfase nas principais habilidades de rede e programação, também é um centro mundial único para a integração do autodesenvolvimento tradicional com essa área moderna de estudo técnico. A inclusão de técnicas de meditação comprovadas aqui apenas reforça o quão sério este programa é sobre preparar os alunos para o trabalho do mundo real em ciência de dados. O estágio opcional de mês 8 para crédito total oferece experiência genuína no trabalho, construindo seu currículo e colocando você em contato direto com cientistas de dados reais fazendo um trabalho real, tudo antes de se formar.

O programa básico é especializado em treinamento em sistemas de software e desenvolvimento, e a opção de ciência de dados adota essa força com treinamento concreto em tecnologias de análise de dados quentes como R, Hadoop, Spark, Flume e HBase. Também são ensinadas visões gerais de outras abordagens NoSQL e ferramentas baseadas em nuvem, como AWS e Cloudera. Finalmente, você trabalhará com o aplicativo modelador SPSS da IBM, mergulhando em análise de texto e mineração de dados para aprender habilidades de modelagem preditiva.

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