A man and woman looking at data analytics charts.

在线MSDSA计划
数据科学与分析学位科学硕士

数据到洞察力的信息

数据科学和分析中的科学硕士(MS)将准备学生将数据转换为信息,以便获得洞察力以解决现实世界问题。

学位要求由统计分析,基本编程,机器学习,数据提取和转化以及数据科学方法的核心课程组成。学生还将选择重点区域,其中将获得证书。学生可以完成一项以上的重点来证明证书认可。

数据科学和分析是许多学科和背景可以和参与的领域。 Graceland的计划采取了一个非常实用和应用的技能发展的学习方法。该计划依赖于使用真实数据集来解决具有挑战性和当前问题和问题。

具有生长潜力的职业
劳动统计局统计指出,数据科学家的就业人员将经历2028年的增长14%,并报告平均工资每年约为118,000美元。数据科学和分析的职业跨越公共和私营公司和组织的频谱。

数据科学与分析学硕士 - “4 + 1”计划

Graceland大学生主修数据科学和毕业将完成分析轨道的大学生可能需要在MS计划中最多需要15个学期,并将这些作为信用额度达到他们的BS学位和信贷朝着他们的MS学位。请注意,所有申请人还必须完成课程要求,GPA要求和22个月计划的建议要求。 DSCI5300.完成数据科学简介,DSCI5320数据科学的实际应用,DSCI5330提取和转化数据作为本科生将允许Graceland学生在BS计划毕业后16个月或更短时间内完成硕士学位。

了解更多!

数据科学与分析科学硕士学位

MS学位要求包括核心要求中的21个学期,9个学期,重点,3个学期在Capstone体验中。达到MS学位所需的总时间是33个学期。每门课程将在8周的段中提供,以确定要确定的时间表。

核心要求(21个学期)和Capstone体验(3个学期)
DSCI5300. 数据科学简介3 S.H.
DSCI5320 数据科学3 S.H.的实际应用
DSCI5330 提取和转换数据3 S.H.
DSCI5340 概率和统计推理3 S.H.
DSCI5350. 计算机算法的基础和数据库3 S.H.
DSCI5360 回归和时间序列建模3 S.H.
DSCI5370 机器学习3 S.H.
DSCI6000 数据科学帽3 S.H.
机器学习强调(从以下内部选择9个学期)
DSCI5400. 数据挖掘3 S.H.
DSCI5420 实践中的人工智能3 S.H.
DSCI5440 大数据分析3 S.H.
DSCI5700. 实习3 S.H.
环境分析强调(从以下内部选择9个学期)
DSCI5500. 空气污染和健康分析3 S.H.
DSCI5520 水质和营养素3 S.H.
DSCI5540 化学排放建模3 S.H.
DSCI5700. 实习

数据科学课程(毕业)

DSCI5300. 数据科学简介3 S.H.
通过计算探索,可视化和理论的组合介绍了数据科学方法。学生将学习科学计算基础知识,数值线性代数,数学概率,统计数据以及数据科学提出的社会和政治问题的主题。先决条件:统计,微积分和基本规划的先前课程。

DSCI5320 数据科学3 S.H.的实际应用
介绍了探索性数据分析以及实际数据集的数据分析的基本考虑因素。包括分类的经典模型和技术。介绍了数据可视化方法。先决条件:DSCI5300..

DSCI5330 提取和转换数据3 S.H.
学生将学习数据采集,方法的技能,数据清洁,抵御数据,数据存储和产生可用数据集所需的其他重要问题。将介绍代码书籍,数据标准和标记文件以及数据湖的概念。先决条件:DSCI5300.。

DSCI5340 概率和统计推理3 S.H.
本课程涵盖了数据科学概率理论和统计推断的基础。学生将介绍统计建模,包括线性回归模型和广义线性回归模型。先决条件DSCI5320。

DSCI5350. 计算机算法的基础和数据库3 S.H.
计算机系统,体系结构和数据科学编程介绍。覆盖范围包括数据结构,算法,算法分析,算法复杂性,使用测试驱动的设计进行编程,使用调试器和分析器,代码组织和版本控制。其他主题包括数据科学Web应用程序,SQL和分布式计算。先决条件DSCI5320。

DSCI5360 回归和时间序列建模3 S.H.
对回归分析和统计学习的推理方法的现代介绍,重点是在从观察到数据的学习关系中的实际设置中的应用。主题将包括线性回归,通用线性模型,可变选择和尺寸减小的应用,以及非线性回归的方法。还将引入和应用诸如纵向数据等其他数据结构的扩展,并应用于因果推断的基础。先决条件:DSCI5340。

DSCI5370 机器学习3 S.H.
该课程在实际背景下涵盖了机器学习的最常使用的方法。方法如脊和套索回归,交叉验证,支持向量机,决策树和集合方法,PCA,梯度下降,随机梯度下降和块坐标血迹。先决条件:DSCI5350.。

DSCI5400. 数据挖掘3 S.H.
本课程将为学生提供了解数据挖掘和知识发现领域。学生将通过探索现实世界用例和在各种观点发布的数据挖掘中探索数据挖掘的尖端研究,熟悉数据挖掘的基础。学生还将获得与数据挖掘工具相结合的机器学习和可视化功能的经验。前提条件:DSCI5340和DCSI5350或教师许可。

DSCI5420 实践中的人工智能3 S.H.
本课程将涵盖人工智能的基本概念,包括算法和工具以及其现实世界的应用。主题包括智能代理,知识推理,学习和AI问题解决视觉,语言,机器人,医学等特别强调如何通过影响社会的价值观转变企业和我们的日常生活。前提条件:DSCI5340和DCSI5350或教师许可。

DSCI5440 大数据分析3 S.H.
本课程通过高性能,云计算数据分析框架了解学生了解大规模数据分析领域。学生将分析公共数据集,网络数据和非结构化的蒸汽数据集。学生将在现实世界的案例上工作,了解如何处理数据以找到有价值的见解,并为这些案例提供解决方案或建议。鼓励学生使用免费且常用的开源大数据框架和NoSQL数据库工具。前提条件:DSCI5320或DSCI5330或教师许可。

DSCI5500. 空气污染和健康分析3 S.H.
本介绍性课程将在统计和回归分析的背景下解决空气污染和人类健康与环境之间的关系。具体区域包括空气毒性监测,颗粒物和室内空气污染。前提条件:DSCI5340和DCSI5350或教师许可。

DSCI5520 水质和营养素3 S.H.
该介绍性课程将在统计和回归分析的背景下解决水污染与营养的关系。具体地区包括城乡肥料应用,土壤分区和湿度,遥感和成像。前提条件:DSCI5340和DCSI5350或教师许可。

DSCI5540 化学排放建模3 S.H.
本课程将研究用于预测光化学烟雾,酸沉积,藻类绽放和其他环境事件的剧集的化学排放模型背后的数据科学。该课程的目标是开发用于申请区域问题的增强建模方法。前提条件:DSCI5500.和DCSI5520或教师许可。

DSCI5700. 实习3 S.H.
学生与行业的主管一起工作,对当前的重要性问题。学生将获得真实世界问题,客户介绍和书面数据通信的经验。主管,学生和教师银河娱乐场app问将建立一个预期成就的项目计划。主管将为学生提供书面反馈,包括评估学生在满足预期成绩时进行的评估。教师将负责分配最终成绩。收到信贷项目必须需要8周完成。可以重复一次,以便有许可。先决条件:DCSI5400或教师许可。

DSCI6000 数据科学帽3 S.H.
学生在工业或学术研究员中与实习监督员合作,并解决了一个现实世界的数据问题,练习程序中开发的技能。学生将提交一份提案,每周状态报告和最终文件和介绍。收到贷款项目必须至少需要115小时的工作,通常需要8周才能完成。先决条件:DCSI5370和完成9个学期的重点课程工作,或教师许可。

远程学习MSDSA程序

学费和费用

费用 成本
学费 每学期550.00美元
计划支助费(在线课程) 每门课程18.00美元
大学技术费用 每学分4美元(在线)

有关额外费用的更多信息,请参阅 一般费用.

数据科学和分析计划的入学要求

  • 在4.0比例上具有3.0的最小GPA。
  • 从认可的学院或大学举办学士学位或同等学历。学士学位可以在任何领域中,但强烈鼓励这些学位与重点区域对齐。
  • 在以下课程中成功完成(“C”或更好的等级):
    •     微积分(至少8学分)
    •     统计(最低3或4学分)
    •     编程课程(至少6学分)
    •     有实验室的科学课程(至少4学分)
  • 填写研究生申请表(Graceland学生不需要)
  • 提供3封推荐信

转移学分

最多9个学期的时间可以转移到程序中

为了获得毕业,研究生学位的候选人必须:

  1. 完成足够的积分,以满足六年内六年内所需的毕业生学期。学生可以申请单一的一年延期。
  2. 在Graceland Universy中完成至少33个毕业生学期,在学位的重点之一中:
    • 寻求多项重点的学生必须完成所有必需的核心课程课程,总计24个学期,每次强调所需的每一个学期额外的学期。每个完成的重点都将颁发证书。
  3. 在4.0比例上获得3.0的最终GPA。学生可以在一门课程中获得“C”或以下的等级,但第二年级“C”或以下需要审查学生的表现。 “D”等级将自动审查。
  4. 履行Graceland University的所有财务义务。
  5. 在预期毕业日期前至少六个月申请毕业毕业时六个月。

问题?请联系我们:

Graceland University招生团队
1401 w。杜鲁门rd。 |独立,莫。 64050.

800.833.0524,ext。 4717 |  招生前言至