Veri Biliminde Yüksek Lisans

USF'nin bir yıllık Veri Biliminde Yüksek Lisans (MSDS) programı, gelişmekte olan veri bilimi alanında matematiksel ve hesaplama tekniklerine odaklanan titiz bir müfredat sunar. Müfredat, iş sorunlarının dikkatli bir şekilde formüle edilmesini, bu sorunları ele almak için etkili analitik tekniklerin seçilmesini ve çözümleri açık ve yaratıcı bir şekilde iletmeyi vurgular.

Programın 2012'deki başlangıcından bu yana tüm mezunların yüzde 90'ından fazlası, Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest ve Visa gibi şirketlerden mezun olduktan sonraki üç ay içinde iş teklifi aldı.

Teknik Olarak Zorlu Bir Müfredat

Programın zorlu müfredatı, özellikle öğrencilerimiz için tasarlanmış yedi haftalık kurslar içerir - bunlar diğer programlarda veya bölümlerde sunulmaz. Öğrenciler bilgisayar bilimi, istatistik ve regresyon, web kazıma, SQL ve NoSQL veritabanı yönetimi, doğal dil işleme, iş iletişimi, makine öğrenimi, küme analizi, uygulama geliştirme ve görüşme becerileri gibi yönetim konularında uzmanlaşırlar. Öğrenciler sınıflarında öncelikle Python programlama dilini kullanır ve MapReduce, Hadoop ve Spark gibi dağıtık bilgi işlem teknolojilerini nasıl etkin bir şekilde kullanacaklarını öğrenir ve Amazon Web Services gibi bulut teknolojisine yakından aşina olurlar. Öğrencilerin Data Institute'un GPU bilgi işlem kümesine erişimi vardır.

Fakülte

Fakültemiz, büyük veri endüstrisinin temel multidisipliner yapısını temsil etmektedir. Onlar, öğretimlerine ilham vermek için gerçek endüstri deneyimini kullanan, sahada aktif olarak çalışan geleneksel akademisyenler ve veri bilimcileridir. Uzmanlık alanları derin öğrenme, doğal dil işleme, veritabanları, istatistiksel modelleme, ağ analitiği, algoritmalar, denetimsiz öğrenme, makine öğrenimi, optimizasyon, sağlık analitiği ve sinyal işlemeyi içerir.

Programa Genel Bakış

Veri Biliminde Bilim Ustası (MSDS), USF'nin San Francisco şehir merkezindeki kampüsünde yer alan tam zamanlı, bir yıllık bir programdır. 35 ünitelik program, her yıl Temmuz ayı başlarında başlar ve veri bilimcisi ve analisti olmak için gereken teknik uzmanlığı ve bu bilgiyi etkili ve stratejik olarak uygulayacak iş becerilerini arayan öğrenciler için modern, açık kaynak odaklı bir müfredat sunar.

Kurslar şunları içerir:

• Uygulama geliştirme
• Makine öğrenme
• İstatistiksel Modelleme
• Doğal Dil İşleme
• İş stratejisi
• Deneylerin Tasarımı
• Dağıtılmış Bilgi İşlem
• Derin Öğrenme
• Veri goruntuleme
• İş İletişimi

Veri Bilimi Eğitim Kampı

Program, MSDS programında başarı için gerekli olan temel bilgi ve becerilerin yoğun bir incelemesi olan eğitim kampımızla başlar. Öğrenciler, olasılık, istatistik ve analitik için hesaplama konularında hızlandırılmış inceleme kurslarını tamamlarlar ve ayrıca programda ilerlemek için bir doğrusal cebir yeterlilik sınavını geçmeleri gerekir. Ayrıca tüm öğrenciler, giriş yaz döneminde toplam üç ders ve bir lineer cebir sınavı için keşifsel veri analizi ve görselleştirme dersi alırlar.

Dokuz Aylık Staj (Pratikum)

Staj projeleri, öğrencilerin San Francisco Körfez Bölgesi ve ötesindeki kuruluşlardaki veri bilimi sorunlarıyla mücadele etmek için dokuz ay boyunca haftada 15 saat çalışmasına olanak tanır. Tüm öğrencilerin staj yeri garantilidir.

Amazon Web Hizmetleri Ortaklığı

Veri Biliminde Bilim Ustası, öğrencilerimizin Amazon Web Servislerinde yazılım geliştirmesini ve analizler yapmasını sağlamaktan gurur duyar. AWS Educate ve USF's Data Institute ile yapılan yeni bir ortaklık sayesinde her öğrenci, RedShift ve EC2 dahil olmak üzere kendi teknoloji grupları genelinde önemli bir aşinalık ve deneyim kazanmak için kredi şeklinde önemli bir destek alır.

Ders Programı

Dersler Pazartesi'den Cuma'ya gün içinde yapılır ve her modülde aynı anda dört ders (yarım sömestr) yürütülür. Haftada iki gün, Ekim ayı ortasında başlayan staj çalışmalarına ayrılmıştır. Öğrenciler sınıfları bir grup olarak birlikte alırlar ve sınıfların büyüklüğünü küçük tutmak için çoğu sınıf iki bölüme ayrılır.

Programımızın misyonu, birçok klasik ve modern istatistiksel modelleme ve makine öğrenmesi tekniklerine teorik ve pratik olarak hakim; büyük hacimli ve çeşitli verileri sıyırmak, temizlemek, organize etmek, sorgulamak, özetlemek, görselleştirmek ve modellemek için çağdaş programlama dillerini kullanan; ve bilgi ve becerilerini gerçek dünyadaki veriye dayalı iş problemlerini başarılı bir şekilde çözmek ve bu çözümleri etkin bir şekilde iletmek için kullanan kişiler.

Program Öğrenme Çıktıları

Öğrenciler:

• Klasik istatistiksel modeller (örneğin genelleştirilmiş doğrusal modeller, doğrusal zaman serisi modelleri vb.) hakkında teorik bir anlayışa ve bu modelleri etkin bir şekilde uygulama becerisine sahip olmak
• Makine öğrenimi teknikleri (örneğin, rastgele ormanlar, tarafsız ağlar, saf Bayes, k-ortalamalar, vb.) hakkında teorik bir anlayışa ve bu teknikleri etkili bir şekilde uygulama becerisine sahip olmak
• Büyük hacimleri ve çeşitleri kazımak, temizlemek, organize etmek, sorgulamak, özetlemek, görselleştirmek ve modellemek için modern programlama dillerini (örn. R, Python, SQL vb.) ve teknolojileri (AWS, Hive, Spark, Hadoop vb.) etkili bir şekilde kullanın. veri
• Diğer veri bilimcileriyle gerçek dünyadaki, veriye dayalı, iş sorunlarını çözerek veri bilimcileri olarak kariyerlere hazırlanın ve veri bilimcilerini giderek daha fazla zorlayan ve yüzleştiren sosyal, etik, yasal ve politika konularını anlayın.
• Profesyonel iletişim becerileri geliştirin (örn. sunumlar, röportajlar, e-posta görgü kuralları vb.) ve Bay Area veri bilimi topluluğuyla entegrasyona başlayın

MSDS programından mezun olan öğrenciler dünyanın en büyük teknoloji şirketleri topluluğuna dahil olurlar. Veriye dayalı karar verme için gerekli teknik ve becerilerle donatılmış mezunlarımız, bilgili ve iyi eğitimli veri bilimcileri, mühendisleri ve analistlerine yönelik hızla artan taleple birlikte çok çeşitli alanlardaki kariyerlere hazırlanıyor. Öğrencilerimiz ayrıca veri bilimi rollerine hazırlanan öğrencilerin ihtiyaçlarına göre tasarlanmış sağlam bir kurum içi kariyer hizmetleri programından da yararlanır.

İstihdam Teklifleri

2012'den bu yana tüm mezunların %90'ından fazlası mezuniyetten sonraki üç ay içinde tam zamanlı bir iş teklifi aldı.

MSDS Mezunlarının En İyi Beş İşvereni

• Amazon
• Facebook
• elma
• Walmart Laboratuvarları
• Google

MSDS Mezunlarının En Yaygın İş Unvanları

• Veri Bilimcisi
• Kıdemli Veri Bilimcisi
• Veri Mühendisi
• Yazılım Mühendisi
• Makine Öğrenimi Mühendisi

Önceki İşe Göre Maaş Kazançları

MSDS sonrası ortalama 50.000$ kazanç.

Maaşlar

2020 Sınıfı:

• 120.000 $ - Ortalama Taban Maaş
• 160.000 $ - Azami Taban Maaş
• 112.500 $ - Ortalama Taban Maaş, Uluslararası Öğrenciler
• 120.000 $ - Ortalama Taban Maaş, Kadınlar
• 110.000 $ - Ortalama Taban Maaş, önceden iş deneyimi yok
• 122.825 $ - Ortalama Taban Maaş, 2+ yıllık iş deneyimi
• 14.000 $ - Ortalama Bonus (imzalama, yer değiştirme, liyakat)