The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences

MS in Data Science

ภาควิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• DATS 6101 ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์เบื้องต้น
• DATS 6102 การจัดเก็บข้อมูลและ Analytics
• DATS 6103 บทนำเกี่ยวกับการทำเหมืองข้อมูล
• DATS 6201 พีชคณิตเชิงเส้นเชิงตัวเลขและการเพิ่มประสิทธิภาพ
• DATS 6202 การเรียนรู้ด้วยเครื่องฉัน
• DATS 6203 การเรียนรู้ด้วยเครื่อง II
• DATS 6401 การสร้างภาพข้อมูลที่ซับซ้อน
• DATS 6402 คอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงและคอมพิวเตอร์แบบขนาน
• DATS 6450 หัวข้อในข้อมูลวิทยาศาสตร์

ตัวอย่างของหลักสูตรที่จะเลือกในการปรึกษากับที่ปรึกษาของคุณ

• MATH 6522 บทนำการวิเคราะห์เชิงตัวเลข
• สถิติ 6207 วิธีการคำนวณทางสถิติ
• STAT 6214 แบบจำลองเชิงเส้นที่ประยุกต์
• สถิติ 6242 การถดถอยเชิงเส้น / การถดถอยพหุคูณ
• ECON 8375 เศรษฐมิติ I
• ECON 8376 เศรษฐมิติ II
• ECON 8377 เศรษฐมิติทางการเงิน III
• ECON 8378 พยากรณ์เศรษฐกิจ
• GEOG 6304 ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ I
• GEOG 6306 ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ II
• GEOG 6307 การประมวลผลภาพดิจิตอล
• PSC 8120 รุ่นไม่เชิงเส้น
• การวิเคราะห์เครือข่าย PSC 8132
• PSC 8185 หัวข้อการวิเคราะห์เชิงประจักษ์และทางการเมือง

โครงการ Capstone

ในฐานะที่เป็นสุดยอดของโปรแกรมปริญญาโท นักศึกษาจะลงทะเบียนในหลักสูตรหลักสามหน่วยกิต และใช้ภาคการศึกษาสุดท้ายเพื่อนำทักษะและความรู้ที่ได้เรียนรู้ไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล สำหรับส่วนสำคัญ นักศึกษาจะทำงานเป็นกลุ่มโดยนำหลักการวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปประยุกต์ใช้ได้จริง โครงการของทีม Capstone ได้รับการคัดเลือกโดยปรึกษาหารือกับผู้สอนหลักสูตร

วัตถุประสงค์การเรียนรู้

นักศึกษาที่สำเร็จหลักสูตร MS ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลพร้อมที่จะใช้เทคนิคด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลในการแก้ปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง สื่อสารสิ่งที่ค้นพบ และนำเสนอสิ่งที่ค้นพบอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล

โดยเฉพาะนักเรียนที่จบการศึกษาด้วย:

• ความรู้ในการทำงานอย่างละเอียดเกี่ยวกับเทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ
• มีประสบการณ์กับเครื่องมือซอฟต์แวร์ขุดข้อมูล
• สัมผัสกับเครื่องมือและเทคโนโลยีล้ำสมัยในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
• ทักษะการปฏิบัติสำหรับการแสดงภาพและการแปลงข้อมูล
• ทักษะการสื่อสารและการทำงานเป็นทีมอย่างมีประสิทธิภาพ

พื้นที่โฟกัส

ทั้งหลักสูตรปริญญาโทและประกาศนียบัตรบัณฑิตรวมหลักสูตรจากสี่สาขาวิชา:

• วิธีการ: พื้นฐานของการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล ความเชี่ยวชาญเชิงลึกในภาษาการเขียนโปรแกรมที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึง Python, JavaScript และ R
• การ ประยุกต์ใช้: วิชาเลือกในวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้กับโดเมนความรู้เฉพาะ เช่น ฟิสิกส์ดาราศาสตร์ รัฐศาสตร์ และภูมิศาสตร์
• ทักษะ: การทำงานเป็นทีม การจัดการโครงการ และทักษะในการสื่อสาร
• เทคโนโลยี: การสัมผัสกับข้อมูลและซอฟต์แวร์การแสดงภาพและภาษา