Дата Сциенце МС трацк је проглашен за топ мастер програм ове врсте у Ајови, КСНУМКС

МС у компјутерској науци - Дата Сциенце на Универзитету за менаџмент Махарисхи ​​недавно је добио јединствену оцјену да је проглашен најбољим мастер програмом те врсте у Ајови.

У свом првом годишњем прегледу свих КСНУМКС акредитованих школа у САД које нуде сличне дипломе, ДатаСциенцеГрадуатеПрограмс.цом је нашао МУМ да буде међу најбољима, дајући нам мјесто #КСНУМКС за Иову на својој листи Топ Дата Сциенце Градуате Програмс за КСНУМКС.

Критеријуми за избор
Да би дошли до ових препорука, рецензенти су ручно проследили листу КСНУМКС-ових података о мастеру и дипломским студијама.

Колико год је то било могуће, тражили су програме који су укључивали вишеструке обавезне курсеве који покривају кључне теме као што су:

Инферентна и дескриптивна статистика
Линеарна и логистичка регресија
Временске серије и прогнозирање
Теорија вероватноће
Стохастичка анализа
Статистицал Моделинг
Мултидисциплинарни приступи

Мултидисциплинарни програм који укључује курсеве и инструкторе из рачунарства и примењене математике или одељења за статистику рангиран је више од појединачних програма.

Будући да подаци о науци спајају битне елементе из барем тих области (а често и од других, укључујући биостатистику, која се ослања на здравствену и медицинску едукацију), они су процијенили да су програми које су направили професори из оба дома вјероватније покрили све базе.

Образовање база података и теорија података

Тајна соса која чини науку података, науку о подацима, је употреба аутоматизованих елемената за обраду података у статистичкој анализи. Тако су тражили програме који су укључивали образовање о структурама података и теорији база података.

Практични рад са релационим и не-релационим складиштима података био је велики плус, према њиховом мишљењу, да се надовезује на теоретско образовање. Посебни курсеви за моделирање података и главни пројекти који су захтијевали стварање стварне базе података или манипулацију такођер су били одлични знакови корисног образовања.

Цодинг Цоурсес Витх Теетх

Други аспект обраде података је кодирање. Подаци научници примјењују своје аналитичке обуке на информације похрањене у структурама података путем израза и алгоритама израђених у програмским језицима који се јако користе у струци, као што су Р, Питхон и Јава.

Одабрали су програме који су укључивали оригиналан, практичан програмски рад. Иако већина програма за научно истраживање података захтева неко искуство кодирања као услов за улазак, они су тражили оне драгуље који су такође наставили образовање у специјализованијим аспектима језика и кодирања специфичних за науку података.

Ово се проширило и на најновије технике које се користе у анализи података. Рударство података, стројно учење и напредна визуализација били су важни предмети које су тражили.

Инструктори са правим стварима

Наука о подацима је нова област и она је у великој мери дефинисана у пракси, а не у теорији. То значи да су велики играчи активни у влади, индустрији и академији. Искуство на терену у раду са системима који прикупљају, обрађују и анализирају велике податке је непроцјењиво када је у питању обука других како да раде посао.

Тако су рецензенти тражили програме који су укључивали факултет са тренутним или недавним искуством у стварним пројектима изван академске заједнице, гдје практична разматрања послодаваца и корисника долазе у игру. Додатни професори са дневним пословима који раде са великим подацима били су велики плус.

Остали фактори

Пошто је наука о подацима толико нова, морали су да погледају неке прокси елементе за процену програма. Увек воле да размотре репутацију у индустрији, иу многим случајевима су морали да гледају у родитељски одсек или факултет, уместо на индивидуални програм. Међутим, покушали су да објасне пласман дипломаца као показатељ угледа и припреме.

Ако је школа имала посебну лабораторију за податке у којој су професори и студенти били партнери са спољним предузећима и агенцијама, они су то такође рачунали.

У много мањем обиму, веб сајт и доступност информација играли су фактор. Наука о подацима привлачи људе који воле податке и имају интерес за технологију. То је КСНУМКС, и ако академско одељење које се бави рачунарском науком састави веб-сајт који изгледа као КСНУМКС-годишњак који га је направио у КСНУМКС-у, или не може да обезбеди једноставан приступ описима и понудама курса, време је да покренете Други начин.

Програми са најбољим подацима о науци по државама

Ајова

Махариши Университи оф Манагемент
Иако је програм Махарисхи ​​прво фокусиран на традиционално информатичко образовање, са свим нагласком на језгру умрежавања и програмерских вјештина које подразумијевају, то је уједно и јединствени свјетски центар за интеграцију традиционалног саморазвоја са овом најмодернијом области техничких студија. Укључивање доказаних техника медитације овдје само појачава колико је овај програм озбиљан у припреми ученика за рад у реалном свијету. Опционално КСНУМКС-мјесечно стажирање за пуни кредит пружа право искуство на послу, гради свој животопис и ставља вас у директан контакт са правим научницима који раде прави посао, све прије него што дипломирате.

Основни програм је специјализован за обуку о софтверским системима и развоју, а опција за научну анализу података на ову снагу с конкретном обуком из технологија за анализу врућих података као што су Р, Хадооп, Спарк, Флуме и ХБасе. Прегледи других НоСКЛ приступа и цлоуд-базираних алата као што су АВС и Цлоудера такође се подучавају. Коначно, ви ћете радити са ИБМ-овом СПСС моделер апликацијом, роњењем у текстуалну аналитику и дата минингом како бисте научили вјештине предвиђања моделирања.

Сазнајте више.