Civilingenjör i dataanalys
Fairfax University of America
Nyckelinformation
Campus läge
Fairfax, Amerikas förenta stater
språk
Engelsk
Studieformat
På Campus
Varaktighet
2 år
Takt
Heltid, Deltid
Studieavgifter
USD 6 534 / per semester *
Ansökningstiden
Begär info
Tidigaste startdatum
Begär info
* studieavgift för 9 poäng per termin. Ytterligare avgifter tillkommer
Stipendier
Utforska stipendiemöjligheter för att hjälpa till att finansiera dina studier
Introduktion
Som stöd för universitetets uppdrag är Master of Science in Data Analytics (MSDA) utformad för att tilltala ett brett spektrum av individer. Programmet balanserar teori med praktik erbjuder en omfattande uppsättning traditionella och toppmoderna kurser och ger den nödvändiga flexibiliteten för att tillgodose studenter med olika bakgrunder, inklusive datorproffs som vill utöka sin förståelse av Data Analytics, såväl som individer vars grundutbildning inte är i datavetenskap men vill bredda sina kunskaper inom dataanalys.
Tillhörande mikrouppgifter
- Dataanalytiker (DA)
- Principal Data Scientist (PDS)
- Big Data Architect (BDA)
- Big Data Analyst (BDA)
- Data Warehouse Engineer (DWE)
- Business Analysis Engineer (BAE)
Programresultat
- Designprogramvara som använder modellerings- och dataanalystekniker för att lösa verkliga problem med hjälp av banbrytande tekniker, kommunicera resultat, och effektivt presentera resultat med hjälp av datavisualiseringstekniker.
- Visa kunskap om statistiska algoritmer i dataanalys för förbättrat designbeslutsfattande.
- Tillämpa sociala, etiska och juridiska principer för teknik och deras tillämpningar inom dataanalysområdet.
- Kommunicera effektivt individuellt eller i tvärfunktionella team.
Karriärmöjligheter
- Big-data arkitekt
- Principal Data Scientist
- Data Warehouse Engineer
- Management analytiker
- Datavetare
- Data ingenjör
- Forskningsanalytiker — data science division
- Instruktör vid en högskola eller universitet som undervisar Data Analytics utöver datavetenskapskurser.
Läroplan
Magisterexamen i Data Analytics kräver avslutad 36 högskolepoäng. Studenterna kommer att ta 12 poäng av kärnkurser som är vanliga med alla program, 6 poäng av karriäransökningar, och 18 poäng inom innehållsområdet Data Analytics.
Förutsättningar för programmet
Alla nya Data Analytics-programstudenter behöver vissa grundläggande färdigheter för att förbereda dem för framgång i Data Analytics-programmet. En Data Analytics-examen ger en bred förståelse för datavetenskapsteori och teknik. Studenter som inte har den nödvändiga bakgrunden måste ta några eller alla förutsättningar innan de tar kärnkurserna. Således, för att lyckas, studenter måste ha en bakgrund i följande kurser.
- COMP 109 Datoralgoritm och programmeringslogik med hjälp av Python
- COMP 260 Introduktion till operativsystem
- COMP 270 Essentials av nätverk
- COMP 329 Datastrukturer och algoritmanalys
- COMP 350 Databaskoncept
Kärnkurser (4 kärnkurs- 12 hp)
Dessa kurser ger en bredd av grundläggande kunskaper för att implementera datorgränssnitt, programvarudesign, kommunikation mellan system, och hur man hanterar IT-system. Dessa är alla viktiga element för IT-proffs att tillämpa dessa byggstenar på ett visst system eller projekt.
- COMP 501 Avancerade operativsystem
- COMP 502 Design och analys av algoritmer
- COMP 503 Nätverk och telekommunikation
- COMP 504 Databashanteringssystem
Ansökningskurser (2 Kurser — 6 högskolepoäng)
Dessa kurser ger studenterna möjlighet att tillämpa det de har lärt sig under hela programmet på ett praktiskt projekt eller på en magisteruppsats. Medan det praktiska projektet möjliggör tillämpning av kunskap som förvärvats under hela programmet och skulle representera arbete som kan visa karriärberedskap för potentiella arbetsgivare, avhandlingen skulle i allmänhet tjäna till att visa studentens forskningspotential och kan användas för att visa beredskap för doktorandarbete. Oavsett alternativ, studenterna kommer att visa grundläggande forskningskunskaper och förmågor, som skulle användas för att slutföra antingen projektet eller avhandlingen.
- COMP 505 Forskningsmetoder
- Välj något av följande:
- COMP 682 Dataanalys Capstone-projekt
- COMP 698 Examensarbete
Specialiseringskurser (Alla 6 Kurser - 18 högskolepoäng)
Dessa avancerade kurser täcker djupet av ämnen relaterade till Data Analytics och gör det möjligt för studenter att utveckla sin kunskap baserat på deras avsedda professionella banor.
- COMP 523 Big Data-principer
- COMP 524 Metadataapplikationer i komplexa Big Data-problem
- COMP 525 Analytics roll i beslutsfattandet
- COMP 528 Data Analytics Foundation
- COMP 529 Informationsfusion
- COMP 531 Algoritmer för dataanalys
- COMP 542 Numerisk analys
- COMP 543 Dataintensiv distribuerad databehandling
- COMP 544 Särskilda ämnen inom datavetenskap
- COMP 596 Praktik I i dataanalys
- COMP 626 Webbanalys
- COMP 627 Deskriptiva och prediktiva analytiska verktyg
- COMP 628 Specialämnen i dataanalys
- COMP 629 Sekretess och säkerhet i Big Data
- COMP 630 Textanalys
- COMP 631 Cloudera Certified Associate (CCA) dataanalytiker
- COMP 632 Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
- COMP 696 Praktik II i dataanalys
Notera: Studenter som vill gå en kurs som erbjuds av ett annat program kan begära att göra det till sin rådgivare genom att motivera relevansen av tillägget som en del av deras professionella bana, deras avsedda konsultprojekt och/eller personligt intresse. Högst 2 kurser kan tillämpas från ett annat program.