The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences
MS in Data Science
- Washington, Vereinigte Staaten von Amerika
- Online USA
MSc
DAUER
3 Semester
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit, Teilzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
FRÜHESTES STARTDATUM
AUSBILDUNGSKOSTEN
USD 1.885 / per credit
STUDIENFORMAT
Am Campus
Der Master of Science in Data Science stützt sich auf Statistik, Informatik und Mathematik und konzentriert sich auf die effektive Nutzung einer breiten Palette von Informationen aus den Natur- und Sozialwissenschaften. Aufgrund der interdisziplinären Natur des Lehrplans und des einzigartigen Zugangs zu kollaborativen externen Agenturen und Organisationen bietet das Programm eine umfassende, praktische Erfahrung.
Die Studierenden werden mit den neuesten Tools zur Analyse und Datenvisualisierung ausgestattet und vertiefen sich in komplexe Themen, beispielsweise wie man Muster aus großen Datenmengen erkennt. Die Kurse behandeln auch maschinelles Lernen und die Programmiersprachen Python, JavaScript und R.
Kurse der Abteilung für Datenwissenschaften
- DATS 6101 Einführung in Data Science
- DATS 6102 Data Warehousing und Analyse
- DATS 6103 Einführung in Data Mining
- DATS 6201 Numerische Lineare Algebra und Optimierung
- DATS 6202 Maschinelles Lernen I
- DATS 6203 Maschinelles Lernen II
- DATS 6401 Visualisierung komplexer Daten
- DATS 6402 Hochleistungsrechnen und Parallelrechnen
- DATS 6450-Themen in Data Science
Beispiele für Kurse, die in Absprache mit Ihrem Berater ausgewählt werden
- MATH 6522 Einführung in die Numerische Analysis
- STAT 6207 Methoden der statistischen Berechnung
- STAT 6214 Angewandte lineare Modelle
- STAT 6242 Regressionsgrafik / Nichtparametrische Regression
- ECON 8375 Ökonometrie I
- ECON 8376 Ökonometrie II
- ECON 8377 Ökonometrie III
- ECON 8378 Wirtschaftsprognose
- GEOG 6304 Geografische Informationssysteme I
- GEOG 6306 Geografische Informationssysteme II
- GEOG 6307 Digitale Bildverarbeitung
- PSC 8120 Nichtlineare Modelle
- PSC 8132 Netzwerkanalyse
- PSC 8185 Themen der empirischen und formalen politischen Analyse
Schlussstein-Projekt
Als Abschluss des Master-Studiums belegen die Studierenden einen Drei-Kredit-Capstone-Kurs und verbringen ihr letztes Semester damit, die in der Datenanalyse erlernten Fähigkeiten und Kenntnisse anzuwenden. Für den Schlussstein arbeiten die Studierenden in Gruppen an einer praktischen Anwendung datenwissenschaftlicher Prinzipien. Capstone-Teamprojekte werden in Absprache mit dem Kursleiter ausgewählt.
Lernziele
Studenten, die den MS in Data Science abschließen, sind in der Lage, datenwissenschaftliche Techniken anzuwenden, um reale Probleme zu lösen, Ergebnisse zu kommunizieren und diese Ergebnisse mithilfe von Datenvisualisierungstools effektiv zu präsentieren.
Konkret schließen die Studierenden ab mit:
- Gründliche Kenntnisse der statistischen Datenanalysetechniken
- Erfahrung mit Data-Mining-Softwaretools
- Erfahrung mit modernsten Tools und Technologien zur Analyse von Big Data
- Praktische Fähigkeiten zur Visualisierung und Transformation von Daten
- Kommunikationsfähigkeit und effektives Arbeiten im Team
Schwerpunkte
Sowohl der Master- als auch der Zertifikatslehrgang vereinen Lehrveranstaltungen aus vier Bereichen:
- Methoden: Grundlagen des Datenmanagements und der Datenanalyse; fundiertes Fachwissen in den für Data Science wesentlichen Programmiersprachen, einschließlich Python, JavaScript und R
- Anwendungen: Wahlfächer in Data Science, die auf einen bestimmten Wissensbereich wie Astrophysik, Politikwissenschaft und Geographie angewendet werden
- Fähigkeiten: Teamarbeit, Projektmanagement und Kommunikationsfähigkeit
- Technologie: Praktischer Umgang mit Daten und Visualisierungssoftware und Sprachen