Спеціалізація Data Science MS названа топ-магістерською програмою такого роду в Айові, 2018

Спеціалізація магістра в галузі інформатики з інформатики в університеті менеджменту в Махаріші нещодавно отримала унікальну відзнаку бути названою найкращою магістерською програмою в Айові.

У своєму першому щорічному огляді всіх акредитованих 290 шкіл у США, що пропонують подібні градусні ступені, DataScienceGraduatePrograms.com знайшла MUM, щоб бути серед найкращих, що дає нам місце #1 для Айови у списку Найкращі програми випускників наук про дані для 2018.

критерії вибору
Щоб отримати ці рекомендації, рецензенти проаналізували список рукописних магістерських і випускних програм сертифікації даних 290.

Наскільки це можливо, вони шукали програми, які включали кілька необхідних курсів, що охоплюють такі основні теми, як:

Інференційна та описова статистика
Лінійна і логістична регресія
Часові ряди та прогнозування
Теорія ймовірностей
Стохастичний аналіз
Статистичне моделювання
Мультидисциплінарні підходи

Мультидисциплінарна програма, включаючи курси та викладачі з інформатики та прикладної математики або статистичних підрозділів, займала більш високі позиції, ніж програми окремих відділів.

Оскільки наука про дані поєднує суттєві елементи, принаймні з тих областей (і часто з інших, включаючи біостатистику, яка спирається на здоров'я та медичну освіту), вони вважають, що програми, побудовані професорами з обох будинків, більш схильні охоплювати всі бази.

Освіта бази даних та теорії даних

Таємним соусом, що робить наука про дані, наука про дані, є використання автоматизованих елементів обробки даних у статистичному аналізі. Таким чином, вони шукали програми, які включали навчання в структурах даних і теорії баз даних.

Практична робота з реляційними та нереляційними сховищами даних була великим плюсом, на їхню думку, на основі теоретичної освіти. Виділені курси моделювання даних та проекти, що вимагають створення справжньої бази даних або маніпуляції, також є відмінними ознаками корисної освіти.

Кодування курсів з зубами

Іншим аспектом обробки даних є кодування. Вчені-дослідники застосовують свою аналітичну підготовку до інформації, що зберігається в структурах даних, за допомогою виразів і алгоритмів, створених на мовах програмування, які активно використовуються в професії, наприклад, R, Python і Java.

Вони обирали програми, які включали справжню, практичну роботу з програмування. Хоча більшість науково-дослідних програм вимагає певного досвіду кодування як умова вступу, вони шукали ті дорогоцінні камені, які також продовжували навчання в більш спеціалізованих аспектах мов і кодування, характерних для науки про дані.

Це також поширилося на охоплення новітніх технологій, що використовуються в аналізі даних. Інтелектуальний аналіз даних, машинне навчання та розширена візуалізація були важливими курсами, які вони шукали.

Інструктори з правильним матеріалом

Наука про дані - це нове поле і воно визначається на практиці, а не в теорії. Це означає, що великі гравці діють як в уряді, промисловості, так і в наукових колах. На землі досвід роботи з системами, які збирають, обробляють і аналізують великі дані, має неоціненне значення, коли йдеться про навчання інших, як робити цю роботу.

Тому рецензенти шукали програми, які включали факультет з поточним або останнім досвідом в реальних проектах за межами академічних кіл, де практичні міркування роботодавців і користувачів вступають у гру. Великим плюсом були додаткові професори з денними роботами з великими даними.

інші фактори

Оскільки наука про дані є такою новою, їм доводилося дивитися на деякі елементи проксі, щоб судити про програми. Вони завжди люблять вважати репутацію в галузі, і в багатьох випадках їм довелося дивитися на батьківський відділ або коледж взагалі замість індивідуальної програми. Проте вони намагалися пояснити розміщення випускників як показник репутації та підготовки.

Якщо у школі була спеціальна лабораторія даних, де професори та студенти співпрацювали з зовнішніми підприємствами та установами, вони також високо оцінили це.

Набагато менше, веб-сайт і наявність інформації відігравали чинник. Наука про даних привертає людей, які люблять дані, і мають інтерес до технології. Це 2018, і якщо академічний департамент, що займається обчислювальною наукою, об'єднує веб-сайт, який виглядає як 12-річна побудована його в 2001, або не може забезпечити легкий онлайн-доступ до описів і пропозицій курсу, настав час запустити інший шлях.

Найкращі програми наук про землю за державою

Айова

Махаріші університету управління
Хоча програма Махаріші зосереджена в першу чергу на традиційному навчанні з комп'ютерних наук, з усіма наголосами на навичках мереж і програмування, що тягне за собою, це також унікальний світовий центр для інтеграції традиційного саморозвитку з цією найсучаснішою областю технічного навчання. Включення перевірених методів медитації тут лише підсилює, наскільки серйозно ця програма про підготовку студентів до реальної роботи в галузі даних. Факультативне стажування 8 за повний кредит надає справжній досвід роботи на робочому місці, створюючи ваше резюме і встановлюючи безпосередній контакт з реальними вченими даних, які роблять реальну роботу, все, перш ніж закінчити навчання.

Базова програма спеціалізується на підготовці програмних систем і розробці, а датчик даних допомагає досягти цієї сили з конкретними тренінгами з технологій гарячого аналізу даних, таких як R, Hadoop, Spark, Flume і HBase. Також викладаються огляди інших підходів NoSQL та хмарних інструментів, таких як AWS та Cloudera. Нарешті, ви будете працювати з програмою моделювання SPSS від IBM, занурюючись у аналітику тексту та інтелектуального аналізу даних, щоб дізнатися про навички інтелектуального моделювання.

Детальніше.