对齐数据科学理学硕士
概述
调整课程是专门准备的学生没有任何编程经验。女士对齐的数据科学提供了一个全面的基础处理、建模、分析和处理数据。这个程序提供了研究和课程人工智能、机器学习、数据库、统计(假设检验),和理论的语言编程。你将学习从许多来源收集数据,探索和假设,利用机器学习模型,有效地分析和沟通您的模型和预测。这些重要的技巧,加上经验学习的机会,会让你图你自己独特的职业课程在这个高度竞争和奖励。
毕业生这个项目继续一系列的职业包括,数据科学家,数据分析师,定量研究,工程师机器学习,自然语言处理/ OCR工程师。有对数据科学专家在每一个行业的需求。美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)的报告,对数据科学技能的需求将推动该领域的就业增长28%到2026年。
学习成果
- 从许多来源收集数据(数据库、文件、XML、JSON、CSV和web api)并将它们集成到一个表单的数据适合分析。
- 使用R和Python探索数据,生成汇总统计数据,进行统计分析;使用标准的数据挖掘和机器学习模型进行有效的分析。
- 选择、计划和实现存储、搜索和检索组件的大规模结构化和非结构化存储库。
- 检索数据进行分析,这就要求知识标准的检索机制,如SQL和XPath,但也检索非结构化的信息,如文本、图像,以及各种交替格式。
- 管理、处理、分析和可视化数据规模。这一结果让学生处理数据,传统的信息技术失败。
- 匹配的方法论原则和限制机器学习和数据挖掘方法具体应用问题和沟通方法的适用性和优点/缺点nondata专家在特定的问题。
- 执行完整的数据分析工作流程,包括无监督类的发现,监督类比较,和监督类预测;总结、解释和沟通的分析结果。
- 组织的可视化数据进行分析、理解和沟通;选择合适的可视化方法对于一个给定的数据类型使用有效的设计和人类感知的原则。
- 开发方法来建模、分析和推理关于数据出现在一个或多个应用领域如社会科学、卫生信息学、网络和社会媒体,气候信息,城市信息、地理信息系统、业务分析、生物信息学、复杂网络、公共卫生、和游戏设计。
从实践经验中学习
合作社使东北研究生教育更加丰富,更加有意义。它为硕士学生提供12个月的专业经验,帮助他们发展的知识、意识,开发丰富的职业生涯的角度来看,和信心。除了尊敬教师,许多学生参加硕士项目主要是因为成功的合作项目。
研究生第二学期之后通常有一个工作经验的机会。这可能是一个6至8个月合作社或三到四个月的暑期实习。那些最初体验合作可能有机会寻求实习以下夏天,反之亦然。
学生参与体验教育提供了增强:
- 学习、专业技术和职业知识
- 自信,成熟,和自我认知
- 求职和工作成功的技能
- 网络在你期望的职业道路的机会
东北的合作社项目是基于一个独特的教育策略,只认识到课堂学习提供了一些学生的技能需要在职业生涯的成功。我们的政府、教师和工作人员致力于大学的使命“教育学生生活充实感和成就感。“合作更紧密的与课程整合课程和我们的咨询系统。研究生的团队合作教师在科计算机科学学院的支持学生在准备和合作社的成功。
这些多个连接使合作社在东北知识与个人成长的途径:增加课堂的深度研究,提供接触的职业道路和机遇,发展学生更深入地理解导致成功在今天的世界。
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