डाटा साइंस में मास्टर्स डिग्री

सामान्य

कार्यक्रम विवरण

डेटा साइंस में अपने भविष्य की खोज करें

बड़े आंकड़ों ने जिस तरह से संगठनों के रणनीतिक निर्णय लेने में क्रांति ला दी है। कंपनियों, गैर-लाभकारी और सरकारी एजेंसियों को उम्मीद है कि उनके कर्मचारी डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम होंगे और निर्णय लेने के लिए अपने निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से संवाद करेंगे। नतीजतन, विज्ञान डेटा कौशल वाले व्यक्तियों के लिए कार्यबल की मांग तेजी से बढ़ रही है।

डेटा-प्रेमी पेशेवरों की बढ़ती मांग के जवाब में, University of Memphis डेटा विज्ञान में एक नया, एसटीईएम-नामित एमएस पेश कर रहा है। इस कार्यक्रम के दौरान, छात्र सीखेंगे कि डेटा को इकट्ठा करने, स्टोर करने, पुनः प्राप्त करने, हेरफेर करने, व्याख्या करने और कल्पना करने के लिए उन्नत कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय विधियों और उपकरणों का उपयोग कैसे किया जाता है। महत्वपूर्ण रूप से, इन विधियों और उपकरणों को विशेष रूप से उच्च-मांग वाले व्यवसाय और वैज्ञानिक विषयों के संदर्भ में पेश किया जाएगा, इसलिए स्नातकों को अपने निष्कर्षों को कार्यों में अनुवाद करने की समझ और कौशल है।

डेटा विज्ञान सबसे अधिक मांग वाली और उपलब्ध बहुमुखी डिग्री में से एक है। व्यवसाय, सरकार, बायोमेडिकल, शिक्षा, इंजीनियरिंग और लागू विज्ञान में संगठनों की एक विस्तृत श्रृंखला में करियर बनाने के लिए स्नातक तैयार किए जाएंगे।

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डेटा साइंस क्या है?

"आने वाली सदी निश्चित रूप से डेटा की सदी है" (डोनो, 2000)। डेटा साइंस विज्ञान और प्रौद्योगिकी में एक नए, परिवर्तनकारी प्रतिमान के रूप में उभर रहा है। कई स्रोतों से हर दिन डेटा की बड़ी मात्रा के साथ (व्यावसायिक डेटा, बायोमेडिकल डेटा, शैक्षिक डेटा, विज्ञान डेटा, इंजीनियरिंग डेटा और व्यक्तिगत डेटा सहित), डेटा के इन बड़े संस्करणों को समझने और डालने के लिए व्यवस्थित और कठोर दृष्टिकोणों का महत्व। अच्छा उपयोग करने के लिए अब अच्छी तरह से मान्यता प्राप्त है। डेटा के इस विस्फोट के साथ, उद्योग, सरकार, शिक्षा, स्वास्थ्य सेवा, आदि में विशेषज्ञों की एक महत्वपूर्ण मांग है, जिनके पास डेटा इकट्ठा करने, संसाधित करने और विश्लेषण करने के लिए आवश्यक कौशल हैं। दरअसल, डेटा साइंस मास्टर डिग्री की मांग पिछले कुछ वर्षों में विस्फोट हुई है क्योंकि इस तथ्य से संकेत मिलता है कि इस क्षेत्र में प्रदान की जाने वाली मास्टर डिग्री की संख्या 2016 से 2018 के बीच लगभग 5,000 से 20,000 तक चौगुनी हो गई है। इसके अलावा, डेटा साइंटिस्ट किया गया है। ग्लासडोर जैसी प्रमुख जॉब सर्च वेबसाइटों द्वारा लगातार सबसे होनहार नौकरी (उच्च वेतन, उच्च मांग, निरंतर विकास, और उन्नति के लिए संभावित द्वारा परिभाषित) के रूप में स्थान दिया गया है।

संदर्भ: डोनोहो, डीएल (2000)। हाई-डायमेंशनल डेटा एनालिसिस: द कर्सिस एंड ब्लेसिंग ऑफ डायमेंशनलिटी। अमेरिकी मठ के "21 वीं सदी की गणितीय चुनौतियां" सम्मेलन में व्याख्यान दिया गया। सोसायटी, लॉस एंजिल्स।

कार्यक्रम के बारे में

डेटा विज्ञान में मास्टर डिग्री नौकरी बाजार में बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए डेटा विज्ञान के क्षेत्र में अंतःविषय प्रशिक्षण प्रदान करता है। वास्तव में, डेटा के बड़े और विविध संस्करणों को समझने और लाभ उठाने के लिए व्यवस्थित और कठोर दृष्टिकोण का महत्व अच्छी तरह से पहचाना जाता है। इसके अलावा, डेटा साइंटिस्ट को लगातार प्रमुख जॉब सर्च वेबसाइट्स जैसे ग्लासडोर द्वारा सबसे होनहार नौकरी (उच्च वेतन, उच्च मांग, निरंतर विकास और उन्नति के लिए संभावित द्वारा परिभाषित) के रूप में स्थान दिया गया है।

कार्यक्रम की प्रकृति में डेटा साइंस, यानी, कंप्यूटर विज्ञान और सांख्यिकी की सैद्धांतिक नींव में कोर पाठ्यक्रम और अनुशासन-विशिष्ट मात्रात्मक विश्लेषण विधियों में वैकल्पिक पाठ्यक्रम शामिल हैं। वैकल्पिक पाठ्यक्रम अर्थशास्त्र या बायोमेडिकल जैसे विशिष्ट विषयों में हैं। कार्यक्रम में भाग लेने वाले छात्र (1) बुनियादी प्रणाली प्रशासन, प्रोग्रामिंग, और कम्प्यूटेशनल डेटा प्रोसेसिंग, (2) डेटा विश्लेषण के लिए बुनियादी गणितीय और सांख्यिकीय अवधारणाओं, (3) उन्नत कम्प्यूटेशनल सांख्यिकीय और मशीन कौशल सहित डेटा साइंस दक्षताओं की एक विस्तृत श्रृंखला का अधिग्रहण करेंगे। बड़े डेटा विश्लेषण के लिए, (4) नैतिक पहलुओं, सुरक्षा, डेटा साइंस के प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य सिद्धता / और पहलुओं (5) डेटा विज्ञान समस्या का समाधान वैचारिक मॉडल और प्रक्रिया (मेटा-दक्षताओं)।

assistantships

योग्य आवेदकों के लिए शिक्षण और अनुसंधान सहायक उपलब्ध हैं। इन सहायताओं में एक ट्यूशन छूट और एक मासिक जीवित वजीफा शामिल है।

शैक्षणिक कार्यक्रम आवश्यकताएँ

डेटा विज्ञान में विज्ञान की डिग्री के मास्टर को 33 सेमेस्टर क्रेडिट घंटे के पूरा होने की आवश्यकता है: कोर पाठ्यक्रम से 15 क्रेडिट (नीचे देखें), ऐच्छिक की सूची से 15 क्रेडिट (सिफारिश के साथ कि 9 क्रेडिट एक क्लस्टर या एकाग्रता से होने चाहिए क्षेत्र - नीचे देखें), और एक मास्टर की परियोजना के लिए 3 क्रेडिट। मास्टर की थीसिस विकल्प (6 क्रेडिट) भी उपलब्ध है जिस स्थिति में ऐच्छिक की सूची से केवल 12 क्रेडिट की आवश्यकता होती है। वैकल्पिक रूप से, छात्रों को एक Capstone परियोजना पाठ्यक्रम (3 क्रेडिट) के लिए विकल्प के रूप में ग्रेजुएट स्कूल की व्यापक परीक्षा की आवश्यकता को पूरा करने के लिए छात्रों के लिए कर सकते हैं जो एक थीसिस नहीं लिखते हैं। छात्र एक स्वतंत्र अध्ययन (3 क्रेडिट) का चयन कर सकते हैं यदि वे मास्टर प्रोजेक्ट या कैपस्टोन प्रोजेक्ट कोर्स चुनते हैं, तो उस स्थिति में ऐच्छिक की सूची से केवल 12 क्रेडिट की आवश्यकता होती है।

मूल कोर्सेज

  • COMP 7/8150 - डेटा विज्ञान के बुनियादी ढांचे (डेटा विज्ञान के कम्प्यूटेशनल पहलुओं)
  • COMP 7115 - डेटाबेस सिस्टम
  • COMP 7/8745 - मशीन लर्निंग
  • MATH 7/8785 - उन्नत सांख्यिकीय सीखना I
  • MATH 7/8786 - उन्नत सांख्यिकीय शिक्षण II

ऐच्छिक की सूची (छात्रों को एक समूह या एकाग्रता क्षेत्र से कम से कम 3 ऐच्छिक लेने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है)

कोर डेटा साइंस क्लस्टर (क्लस्टर 1)

  • COMP 7/8116 - उन्नत डेटाबेस सिस्टम
  • COMP 7/8118 - डेटा खनन
  • COMP 7/8130 - सूचना पुनर्प्राप्ति / वेब खोज
  • COMP 7/8740 - तंत्रिका नेटवर्क
  • COMP 7/8747 - मशीन लर्निंग में उन्नत विषय
  • COMP 7/8780 - प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
  • MATH 7/8670 - एप्लाइड स्टोचस्टिक मॉडल
  • MATH 7/8680 - बेइज़ियन आविष्कार
  • MATH 7/8657 मल्टीवेरेट सांख्यिकी
  • MATH 7647 गैरपारंपरिक सांख्यिकी
  • MATH 7/8660 एप्लाइड टाइम सीरीज विश्लेषण
  • MATH 7/8685 - सिमुलेशन और कम्प्यूटिंग
  • MATH 7/8695 - बूटस्ट्रैप / अन्य तरीके
  • MATH 7/8759 - श्रेणीगत विश्लेषण
  • ESCI 6515 भौगोलिक सूचना विज्ञान

बायोमेडिकल क्लस्टर (क्लस्टर 2)

  • BIOL 6490: जीनोमिक्स और जैव सूचना विज्ञान का परिचय
  • BIOL 7/8708: बायोलॉजिस्ट के लिए डेटा साइंस
  • COMP 7/8295: कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान और जैव सूचना विज्ञान में एल्गोरिदम
  • PUBH 7/8104 बड़े डेटा सेट
  • PUBH 7/8205: विशेष विषय, खनन डेटा
  • PUBH 7/8153: जैव सूचना विज्ञान में बायोस्टैटिस्टिक्स
  • PUBH7 / 8150: बायोस्टैटिकल मेथड I
  • PUBH7 / 8152: बायोस्टैटिकल तरीके II
  • PSYCH 7302/8302: मनोविज्ञान के लिए उन्नत आँकड़े I

अर्थशास्त्र क्लस्टर (क्लस्टर 3)

  • ECON 7810/8810: अर्थमिति I
  • इकोन 7811/8811: इकोनोमेट्रिक्स II (पैनल और सीमित आश्रित परिवर्तनीय विधियाँ, इंटर आलिया)
  • इकोन 8812: इकोनोमेट्रिक्स III (टाइम्स सीरीज विश्लेषण)

व्यावसायिक सूचना प्रौद्योगिकी क्लस्टर (क्लस्टर 4)

  • MIS 7660 उन्नत डेटा प्रबंधन
  • एमआईएस 7621 बिजनेस मशीन लर्निंग II
  • MIS 7720 बिजनेस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
  • MIS 7710 वेब विश्लेषिकी

अनुसंधान अवसर

डेटा साइंस में रिसर्च, इंटर्नशिप और जॉब के अवसर आज की दुनिया में डेटा साइंस के महत्व के कारण कई हैं।

उदाहरण के लिए, लगातार तीसरे वर्ष में, डेटा साइंटिस्ट ने अमेरिका में सबसे अच्छी नौकरी के रूप में ग्लासडोर की सूची में सबसे ऊपर स्थान प्राप्त किया। "डेटा वैज्ञानिक ने अपनी तीसरी लगातार नंबर 1 रैंकिंग के अनुसार, वर्षों तक सबसे अधिक नौकरियों में से एक के रूप में शासन किया है।" ग्लासडोर के मुख्य अर्थशास्त्री डॉ। एंड्रयू चेम्बरलेन। "यह उच्च मांग (4,524 खुली नौकरियों), उच्च वेतन ($ 110,000 मंझला आधार वेतन), और उच्च नौकरी संतुष्टि (4.2 / 5) के कारण है। न केवल तकनीक कंपनियां डेटा वैज्ञानिकों को नौकरी देने के लिए पांव मार रही हैं, बल्कि पूरे उद्योग में हैं। , स्वास्थ्य देखभाल से लेकर गैर-लाभकारी संस्थाओं के लिए रिटेल तक, इस प्रतिभा को खोज रहे हैं। ”

मेम्फिस क्षेत्र के लिए, ग्लासडोर डेटा वैज्ञानिकों के लिए $ 111,782 का औसत वेतन इंगित करता है।

वास्तव में, डेटा और डेटा साइंस का व्यापक प्रभाव हो रहा है और इसमें व्यवसाय, सरकार, गैर-लाभकारी संस्थाओं सहित हमारे जीवन के सभी क्षेत्रों में उत्पादों, सेवाओं और प्रक्रियाओं को और अधिक प्रभावित करने की बड़ी संभावना है, और सभी क्षेत्रों जैसे कि जैव चिकित्सा, शिक्षा, विज्ञान, इंजीनियरिंग में फैले हुए हैं। , और सामाजिक और व्यक्तिगत जीवन।

यूओएफएम अलग-अलग परियोजनाओं के साथ-साथ डेटा साइंस रिसर्च क्लस्टर के माध्यम से डेटा साइंस में अनुसंधान के अवसर प्रदान करता है जो डेटा बनाने के लिए एक जीवंत अनुसंधान वातावरण और प्रशिक्षण भविष्य के डेटा वैज्ञानिकों को प्रशिक्षित करके यूओएफएम और स्थानीय समुदाय में डेटा साइंस रिसर्च के लिए नेतृत्व प्रदान करता है। अभ्यास का विज्ञान समुदाय जिसमें पश्चिम टेनेसी, मध्य-दक्षिण और उससे आगे की शिक्षा, सरकार और उद्योग शामिल हैं।

Developers working hard

assistantships

योग्य आवेदकों के लिए शिक्षण और अनुसंधान सहायक उपलब्ध हैं।

कैरियर के अवसर

जॉब मार्केट के बारे में कई रिपोर्ट बताती हैं कि डेटा विश्लेषण कौशल की आवश्यकता वाले अमेरिका में लगभग चार से पांच मिलियन नौकरियां होंगी।

लोकप्रिय करियर

  • एप्लीकेशन आर्किटेक्ट
  • बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) डेवलपर
  • Econometrician
  • पूर्वानुमान
  • तथ्य विश्लेषक
  • डेटा आर्किटेक्ट
  • डाटा इंजीनियर
  • आँकड़े वाला वैज्ञानिक
  • मशीन लर्निंग इंजीनियर
  • मशीन लर्निंग साइंटिस्ट

डेटा वैज्ञानिकों को काम पर रखने वाली राष्ट्रीय कंपनियां

  • वीरांगना
  • सेब
  • फेसबुक
  • पहला क्षितिज
  • गूगल
  • आईबीएम
  • इंटेल
  • वॉल-मार्ट

मेम्फिस-आधारित कंपनियों को डाटा वैज्ञानिकों को किराए पर लेना

  • FedEx
  • सेंट जूड चिल्ड्रन रिसर्च हॉस्पिटल
  • अंतर्राष्ट्रीय पत्र
  • AutoZone
  • थॉमस और बेट्स
  • स्मिथ एंड नेफ्यू
अंतिम नवम्बर 2020 अद्यतन.

स्कूल परिचय

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a differe ... और अधिक पढ़ें

Located in a vibrant neighborhood in Memphis, Tennessee, the UofM is a major research institution. What you learn here builds a sense of intellectual engagement that will empower you to make a difference in life and throughout your career. Founded in 1912, we welcome more than 21,000 students to campus every year. Diversity is one of our strengths. Students and faculty come from all over the world to be a part of the UofM experience. कम पढ़ें

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