Master of Science in Applied Data Science
Syracuse, Vereinigte Staaten von Amerika
MSc
DAUER
2 Jahre
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Vollzeit, Teilzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
15 Dec 2025
FRÜHESTES STARTDATUM
Jan 2026
AUSBILDUNGSKOSTEN
USD 57.881 *
STUDIENFORMAT
Fernunterricht, Auf dem Campus
* 2024-25 speziell für Studierende, die das On-Campus-Programm beginnen Gesamtbetrag: Internationale Bewerber müssen diesen Betrag in ihren Finanzunterlagen angeben
Verwenden Sie Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen und Probleme in der realen Welt zu lösen.
Wir leben in einem Zeitalter, in dem unser tägliches Leben von Daten bestimmt wird und Organisationen aller Art und Größe Daten für wichtige Entscheidungsprozesse nutzen.
Das Sammeln dieser Daten wirft Fragen hinsichtlich Genauigkeit, Datenschutz, Gleichheit und Ethik auf. Die Analyse dieser Daten erfordert tiefgreifende analytische und technische Fachkenntnisse. Und um sie zur Entscheidungsfindung zu nutzen, sind Kommunikations- und Managementfähigkeiten erforderlich.
Diese Fähigkeiten waren noch nie so gefragt wie heute. Tatsächlich hat Glassdoor den Beruf des Datenwissenschaftlers in den letzten fünf Jahren in Folge als den besten Beruf eingestuft. Unser Programm bereitet Sie auf diese lohnende Karriere vor und ist für Studenten konzipiert, die Fachwissen im Bereich Datenanalyse erwerben möchten, unabhängig davon, ob Sie bereits über einen technischen Hintergrund verfügen oder einen neuen Karriereweg einschlagen.
Mit dem Wachstum des Data Science-Bereichs entstehen Spezialisierungen innerhalb dieses Fachs. Aus diesem Grund haben wir drei Studiengänge entwickelt, die Ihnen ein tieferes Studium eines bestimmten Aspekts des Bereichs ermöglichen. Wählen Sie den Studiengang „Data and Business Analytics“, um tiefer in die Geschäftsanwendungen von Data Science einzutauchen. Konzentrieren Sie sich im Studiengang „Language Analytics“ auf unstrukturierte Sprachdaten. Oder erkunden Sie im Studiengang „Data Pipelines and Platforms“ die Bereiche Datenerfassung und Datentechnik.
Egal, welchen Weg Sie wählen, Sie werden mit den Data Science-Kenntnissen abschließen, die Sie brauchen, um in jeder Branche etwas zu bewirken. Schließen Sie Ihr Programm in nur einem Jahr ab und sehen Sie, wohin Sie Ihr Abschluss bringen kann.
Eine lebendige Lerngemeinschaft.
Knüpfen Sie Kontakte zu führenden Köpfen im Bereich Data Science, knüpfen Sie Freundschaften und Kontakte zu Kollegen aus Ihrer Branche und bauen Sie ein lebenslanges Netzwerk auf. Das Leben hier ist aktiv, sowohl innerhalb als auch außerhalb des Klassenzimmers.
Gehen Sie tiefer und erkunden Sie weiter.
Neben der praktischen Berufserfahrung haben Sie die Möglichkeit, in einem Forschungslabor mitzuarbeiten oder mit Dozenten an ihrer akademischen Arbeit zusammenzuarbeiten. Ihr Schwerpunkt auf Datenwissenschaft bedeutet, dass Ihre Fähigkeiten in fast jedem iSchool-Forschungsteam gefragt sein werden.
Dieselben Lehrkräfte und Lehrpläne, online verfügbar.
Als Technologieführer unterrichten wir seit Jahrzehnten online. Unser Online-Programm kombiniert wöchentliche Live-Kurse, Multimedia-Kurse und kollaborative Gruppenlernübungen mit einer Plattform, die Ihnen hilft, lebenslange professionelle Beziehungen zu Professoren und Alumni weltweit aufzubauen.
Sie lernen bei denselben Dozenten, belegen dieselben Kurse wie im Campus-Programm und haben nach Ihrem Abschluss denselben Zugang zum Orange-Netzwerk.
Lehrplan
Der ADS-Studiengang umfasst 34 Credits und kann in nur einem Jahr abgeschlossen werden. Der Lehrplan kombiniert einen primären Kern, einen sekundären Kern (Ihr Data-Science-Kurs) und Wahlfächer, um Ihnen eine solide Data-Science-Grundlage mit einem Schwerpunkt Ihrer Wahl zu vermitteln.
Die 34 Credits verteilen sich wie folgt:
- Primärer Kern – 18 Credits
- Sekundärer Kern – 6 Credits aus einem Track
- Wählen Sie zwischen drei Tracks: Daten- und Geschäftsanalysen, Sprachanalysen und Datenpipelines und -plattformen.
- Wahlfächer – 9 Credits
- Wählen Sie einen beliebigen Kurs aus einem zusätzlichen Studiengang für 3 Credits oder einen zusätzlichen Kurs aus Ihrem eigenen Studiengang für 3 Credits.
- Abschlussvoraussetzung – 1 Kredit
- Absolvieren Sie einen erforderlichen Ein-Kredit-Kurs, in dem Sie einem Gremium aus Programmfakultäten ein persönliches Portfolio von Projekten vorlegen, die die volle Kompetenz der Lernergebnisse demonstrieren.
Programmanforderungen
Primärer Kern: 18 Credits
Der 18-Kredit-Primärkern umfasst grundlegende Kenntnisse in Datenbanken, Datenanalyse und Geschäftsanalysen. Die Studierenden absolvieren die Kurse in einer Reihenfolge, die den Aufbau grundlegender Kenntnisse und Fertigkeiten zur Vorbereitung auf weiterführende Arbeiten ermöglicht.
- IST 659 – Datenverwaltungskonzepte und Datenbankmanagement 3 Credit(s)
- IST 687 – Einführung in die Datenwissenschaft 3 Credit(s)
- IST 707 – Angewandtes maschinelles Lernen 3 Credit(s)
- IST 718 – Big Data Analytics 3 Credit(s)
- IST 772 – Quantitative Reasoning für Data Science 3 Credit(s)
- SCM 651 – Business Analytics 3 Credit(s)
Sekundärer Kern: 6 Credits
Die Studierenden wählen 6 Credits aus einem der folgenden Tracks aus.
KI
- IST 664 – Natürliche Sprachverarbeitung 3 Kreditpunkte
- IST 691 – Deep Learning in der Praxis 3 Kreditpunkte
- IST 692 – Verantwortungsvolle KI 3 Kreditpunkte
Daten- und Geschäftsanalysen
- ACC 652 – Accounting Analytics 3 Credit(s)
- FIN 654 – Finanzanalyse 3 Credit(s)
- MAR 653 – Marketing Analytics 3 Credit(s)
- MBC 638 – Datenanalyse und Entscheidungsfindung 3 Credit(s)
- SCM 702 – Prinzipien der Managementwissenschaft 3 Credit(s)
Datenpipelines und Plattformen
- IST 652 – Skripterstellung für die Datenanalyse 3 Credit(s)
- IST 722 – Data Warehouse 3 Credit(s)
- IST 769 – Fortgeschrittenes Big Data Management 3 Credit(s)
Sprachanalyse
- IST 664 – Verarbeitung natürlicher Sprache 3 Credit(s)
- IST 736 – Text Mining 3 Credit(s)
Visual Analytics
- IST 719 – Informationsvisualisierung 3 Credit(s)
- IST 737 – Visuelle Analyse-Dashboards 3 Credit(s)
Wahlfächer: 9 Credits
Studierende können für drei Credits auch einen beliebigen Kurs aus einem anderen Studiengang, einen zusätzlichen Kurs im gewählten Studiengang (sofern verfügbar) oder einen beliebigen Kurs aus der folgenden Liste wählen.
- IST 615 – Cloud-Management 3 Credit(s)
- IST 618 – Informationspolitik 3 Credit(s)
- IST 623 – Einführung in die Informationssicherheit 3 Credit(s)
- IST 644 – Verwalten von Data-Science-Projekten 3 Credit(s)
- IST 974 – Praktikum in Angewandter Datenwissenschaft 3 Credit(s)
- MAS 766 - Lineare statistische Modelle I: Regressionsmodelle 3 Credit(s)
- MAS 777 - Zeitreihenmodellierung und -analyse 3 Credit(s)
Abschlussvoraussetzung: 1 Credit
- IST 782 – Angewandtes Data Science-Portfolio 1 Credit(s)
Erforderliche Gesamtzahl der Credits: 34
Überweisungsguthaben
6 Credits in verwandten Studienleistungen können mit Zustimmung des Studiengangsleiters von anderen Universitäten übertragen werden.
Teilzeitstudium
US-Bürger und Nicht-Staatsbürger mit den entsprechenden Visa- und/oder Einwanderungsgenehmigungen für ein Teilzeitstudium können dieses Programm auf Teilzeitbasis absolvieren.
Zufriedenstellender Fortschritt
Um zufriedenstellende Fortschritte zu erzielen, müssen die Schüler einen Notendurchschnitt von 3,0 oder höher haben.
Anmerkungen
Präsenzkurse werden im traditionellen Semesterformat angeboten, d. h. Studierende belegen Kurse im Herbst- und Frühjahrssemester sowie optionale Praktika im Sommer. Die Kursgrößen für Präsenzkurse liegen zwischen 20 und 45 Studierenden. Online-Kurse werden viermal pro Jahr angeboten und dauern 11 Wochen. Die erforderlichen Kontaktstunden werden durch eine Mischung aus asynchroner und synchroner Interaktion erreicht.
Lernerfolge
Als interdisziplinäres Programm bietet der Masterstudiengang Angewandte Datenwissenschaft Studierenden die Möglichkeit, sich in einem breiten Spektrum der Datenwissenschaft weiterzubilden. Erfolgreiche Studierende unseres Programms sind in der Lage:
- Sammeln, speichern und greifen Sie auf Daten zu, indem Sie anwendbare Technologien identifizieren und nutzen.
- Schaffen Sie umsetzbare Erkenntnisse in einer Reihe von Kontexten (z. B. gesellschaftlich, geschäftlich, politisch), indem Sie Daten und den gesamten Lebenszyklus der Datenwissenschaft nutzen.
- Wenden Sie Visualisierungs- und Vorhersagemodelle an, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
- Verwenden Sie Programmiersprachen wie R und Python, um die Generierung umsetzbarer Erkenntnisse zu unterstützen.
- Kommunizieren Sie durch Visualisierung und Analyse gewonnene Erkenntnisse an ein breites Publikum (einschließlich Projektsponsoren und Leiter technischer Teams).
- Wenden Sie ethische Grundsätze bei der Entwicklung, Verwendung und Auswertung von Daten und Vorhersagemodellen an (z. B. Fairness, Voreingenommenheit, Transparenz, Datenschutz).
Bauen Sie Ihr Fachwissen und Ihren Lebenslauf auf.
Erwerben Sie die Fähigkeiten, die Sie für den Erfolg auf dem Data-Science-Arbeitsmarkt benötigen. Wir arbeiten mit führenden Arbeitgebern wie Microsoft und EY zusammen, um sicherzustellen, dass unser Programm auf ihre Anforderungen abgestimmt ist. Hier beschäftigen Sie sich mit Forschung und praxisorientierten Anwendungen Ihres Studiums, die Ihr Fachwissen und Ihren Lebenslauf stärken.
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