Maestría en ciencia de datos

General

Descripción del programa

Descubra su futuro en ciencia de datos

El big data ha revolucionado la forma en que las organizaciones toman decisiones estratégicas. Las empresas, las organizaciones sin fines de lucro y las agencias gubernamentales esperan que sus empleados puedan analizar los datos y comunicar de manera efectiva sus hallazgos para la toma de decisiones. Como resultado, la demanda laboral de personas con habilidades en datos científicos está en auge.

En respuesta a la creciente demanda de profesionales conocedores de datos, la University of Memphis ofrece una nueva maestría en ciencia de datos designada por STEM. A lo largo de este programa, los estudiantes aprenderán a utilizar métodos y herramientas computacionales y estadísticos avanzados para recopilar, almacenar, recuperar, manipular, interpretar y visualizar datos. Es importante destacar que estos métodos y herramientas se ofrecerán en el contexto de disciplinas comerciales y científicas particulares de alta demanda, para que los graduados tengan la comprensión y la perspicacia para traducir sus hallazgos en acciones.

Data Science es uno de los títulos disponibles más codiciados y versátiles. Los graduados estarán preparados para seguir carreras en una amplia gama de organizaciones en negocios, gobierno, biomedicina, educación, ingeniería y ciencias aplicadas.

144969_startup-photos.jpg

¿Qué es la ciencia de datos?

"El siglo que viene es seguramente el siglo de los datos" (Donoho, 2000). La ciencia de datos está emergiendo como un paradigma nuevo y transformador en ciencia y tecnología. Con grandes volúmenes de datos que se generan todos los días a partir de múltiples fuentes (incluidos datos comerciales, datos biomédicos, datos educativos, datos científicos, datos de ingeniería y datos personales), la importancia de enfoques sistemáticos y rigurosos para comprender y poner estos grandes volúmenes de datos el buen uso es ahora bien reconocido. Con esta explosión de datos, existe una demanda significativa de expertos en la industria, el gobierno, la educación, la atención médica, etc., que tengan las habilidades necesarias para recopilar, procesar y analizar datos. De hecho, la demanda de títulos de maestría en ciencia de datos se ha disparado en los últimos años, como lo indica el hecho de que el número de títulos de maestría otorgados en esta área se ha cuadriplicado de alrededor de 5,000 a alrededor de 20,000 entre 2016 y 2018. constantemente clasificado como el trabajo más prometedor (definido por un salario alto, alta demanda, crecimiento continuo y potencial de avance) por los principales sitios web de búsqueda de empleo como Glassdoor.

Referencia: Donoho, DL (2000). Análisis de datos de alta dimensión: las maldiciones y bendiciones de la dimensionalidad. Conferencia impartida en la conferencia "Desafíos matemáticos del siglo XXI" de la American Math. Society, Los Ángeles.

Sobre el programa

El Máster en Ciencia de Datos ofrece formación interdisciplinar en el área de Ciencia de Datos con el fin de satisfacer la creciente demanda en el mercado laboral. De hecho, se reconoce la importancia de enfoques sistemáticos y rigurosos para comprender y aprovechar grandes y diversos volúmenes de datos. Además, Data Scientist ha sido clasificado constantemente como el trabajo más prometedor (definido por un salario alto, alta demanda, crecimiento continuo y potencial de avance) por los principales sitios web de búsqueda de empleo como Glassdoor.

La naturaleza del programa incluye cursos básicos sobre fundamentos teóricos de la ciencia de datos, es decir, informática y estadística, y cursos electivos en métodos de análisis cuantitativo específicos de la disciplina. Los cursos electivos se agrupan en disciplinas específicas como Economía o Biomédica. Los estudiantes que asisten al programa adquirirán una amplia gama de competencias en ciencia de datos que incluyen (1) administración básica de sistemas, programación y procesamiento de datos computacionales, (2) conceptos matemáticos y estadísticos básicos para el análisis de datos, (3) habilidades avanzadas de aprendizaje automático y estadístico computacional para el análisis de big data, (4) aspectos éticos, seguridad, aspectos de reproducibilidad / procedencia de Data Science, y (5) modelo conceptual y proceso de resolución de problemas de Data Science (metacompetencias).

Ayudantías

Las ayudantías de docencia e investigación están disponibles para solicitantes calificados. Estas ayudantías incluyen una exención de matrícula y un estipendio de vida mensual.

Requisitos del programa académico

La Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos requiere la finalización de 33 horas crédito semestrales de la siguiente manera: 15 créditos de los cursos básicos (ver a continuación), 15 créditos de la lista de asignaturas optativas (con la recomendación de que 9 créditos deben ser de un grupo o concentración área - ver más abajo), y 3 créditos para un proyecto de maestría. También está disponible una opción de Tesis de Maestría (6 créditos), en cuyo caso solo se necesitan 12 créditos de la lista de asignaturas optativas. Alternativamente, los estudiantes pueden optar por un curso del Proyecto Capstone (3 créditos) como una forma de cumplir con el requisito de examen integral de la Escuela de Graduados para estudiantes que no escriben una tesis. Los estudiantes pueden elegir un Estudio Independiente (3 créditos) si optan por un proyecto de Maestría o el curso del Proyecto Capstone, en cuyo caso solo se necesitan 12 créditos de la lista de optativas.

Cursos básicos

  • COMP 7/8150 - Fundamentos de la ciencia de datos (aspectos computacionales de la ciencia de datos)
  • COMP 7115 - Sistemas de bases de datos
  • COMP 7/8745 - Aprendizaje automático
  • MATEMÁTICAS 7/8785 - Aprendizaje estadístico avanzado I
  • MATEMÁTICAS 7/8786 - Aprendizaje estadístico avanzado II

Lista de optativas (se anima a los estudiantes a elegir al menos 3 optativas de un grupo o área de concentración)

Clúster de ciencia de datos principal (Clúster 1)

  • COMP 7/8116 - Sistemas de bases de datos avanzados
  • COMP 7/8118 - Minería de datos
  • COMP 7/8130 - Recuperación de información / Búsqueda web
  • COMP 7/8740 - Redes neuronales
  • COMP 7/8747 - Temas avanzados en aprendizaje automático
  • COMP 7/8780 - Procesamiento de lenguaje natural
  • MATH 7/8670 - Modelos estocásticos aplicados
  • MATEMÁTICAS 7/8680 - Inferencia Bayesiana
  • MATH 7/8657 Estadísticas multivariadas
  • MATH 7647 Estadísticas no paramétricas
  • MATH 7/8660 Análisis de series temporales aplicadas
  • MATH 7/8685 - Simulación y Computación
  • MATH 7/8695 - Bootstrap / Otros métodos
  • MATH 7/8759 - Análisis categórico
  • ESCI 6515 Ciencia de la información geográfica

Grupo biomédico (Grupo 2)

  • BIOL 6490: Introducción a la genómica y la bioinformática
  • BIOL 7/8708: Ciencia de datos para biólogos
  • COMP 7/8295: Algoritmos en biología computacional y bioinformática
  • PUBH 7/8104 Grandes conjuntos de datos
  • PUBH 7/8205: Temas especiales, datos de minería
  • PUBH 7/8153: Bioestadística en bioinformática
  • PUBH7 / 8150: Métodos bioestadísticos I
  • PUBH7 / 8152: Métodos bioestadísticos II
  • PSYCH 7302/8302: Estadística avanzada para psicología I

Grupo de Economía (Grupo 3)

  • ECON 7810/8810: Econometría I (Fundamentos de Econometría)
  • ECON 7811/8811: Econometrics II (Panel y métodos de variable dependiente limitada, entre otros)
  • ECON 8812: Econometría III (Análisis de series de tiempo)

Clúster de tecnología de la información empresarial (Clúster 4)

  • Gestión avanzada de datos MIS 7660
  • MIS 7621 Business Machine Learning II
  • MIS 7720 Inteligencia artificial empresarial
  • Análisis web MIS 7710

Oportunidades de investigación

Las oportunidades de investigación, pasantías y trabajo en Data Science son numerosas debido a la importancia de Data Science en el mundo actual.

Por ejemplo, por tercer año consecutivo, Data Scientist encabezó la lista de Glassdoor como el mejor trabajo en Estados Unidos. "El científico de datos ha sido uno de los trabajos más populares durante años, como lo demuestra su tercer puesto número 1 consecutivo", según Dr. Andrew Chamberlain, economista jefe de Glassdoor. "Esto se debe a la alta demanda (4.524 puestos de trabajo abiertos), el salario alto (salario base medio de 110.000 dólares) y la alta satisfacción laboral (4,2 / 5). No solo las empresas de tecnología están luchando por contratar científicos de datos, sino también industrias en todos los ámbitos , desde el cuidado de la salud hasta las organizaciones sin fines de lucro y el comercio minorista, también están buscando este talento ".

Para el área de Memphis, Glassdoor indica un salario promedio de $ 111,782 para los científicos de datos.

De hecho, los datos y la ciencia de datos están teniendo un impacto amplio y tienen un gran potencial para impactar aún más los productos, servicios y procesos en todas las áreas de nuestras vidas, incluidas las empresas, el gobierno, las organizaciones sin fines de lucro y que abarcan todos los campos como biomédico, educación, ciencia, ingeniería. y vida social y personal.

La UofM ofrece oportunidades de investigación en ciencia de datos a través de proyectos individuales, así como a través del clúster de investigación de ciencia de datos que proporciona liderazgo para la investigación de ciencia de datos en la UofM y la comunidad local mediante la creación de un entorno de investigación vibrante y la formación de futuros científicos de datos para construir un Data Comunidad de práctica científica que incluye la academia, el gobierno y la industria en el oeste de Tennessee, el medio sur y más allá.

Developers working hard

Ayudantías

Las ayudantías de docencia e investigación están disponibles para solicitantes calificados.

Oportunidades profesionales

Muchos informes sobre el mercado laboral afirman que habrá entre cuatro y cinco millones de puestos de trabajo en los EE. UU. Que requerirán habilidades de análisis de datos.

Carreras populares

  • Arquitecto de aplicaciones
  • Desarrollador de Business Intelligence (BI)
  • Econométrico
  • Previsión
  • Analista de datos
  • Arquitecto de datos
  • Ingeniero de datos
  • Científico de datos
  • Ingeniero de Aprendizaje Automático
  • Científico de aprendizaje automático

Empresas nacionales que contratan científicos de datos

  • Amazonas
  • manzana
  • Facebook
  • Primer horizonte
  • Google
  • IBM
  • Intel
  • Walmart

Empresas con sede en Memphis que contratan científicos de datos

  • FedEx
  • Hospital de Investigación Infantil St. Jude
  • Papel internacional
  • AutoZone
  • Thomas y Betts
  • Smith y sobrino
Última actualización Nov 2020

Acerca del centro educativo

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 ... Leer más

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. Leer menos