Mestre em Ciência de Dados
San Francisco, Estados Unidos da América
DURAÇÃO
1 Years
LÍNGUAS
Inglês
RITMO
Tempo integral
PRAZO DE INSCRIÇÃO
01 Dec 2024
DATA DE INÍCIO MAIS CEDO
Jun 2025
PROPINAS
USD 39 840 / per year *
FORMATO DE ESTUDO
No campus
* os custos da mensalidade por ano são apenas estimativas; os custos podem variar com base na inscrição real nas aulas
Introdução
O programa de Mestrado em Ciência de Dados (MSDS) de um ano da USF oferece um currículo rigoroso com foco em técnicas matemáticas e computacionais no campo emergente da ciência de dados. O currículo enfatiza a formulação cuidadosa de problemas de negócios, selecionando técnicas analíticas eficazes para abordar esses problemas e comunicando soluções de forma clara e criativa.
Mais de 90 por cento de todos os graduados desde o início do programa em 2012 receberam uma oferta de emprego três meses após a graduação em empresas como Amazon, Apple, Facebook, LinkedIn, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest e Visa.
Um currículo tecnicamente desafiador
O currículo desafiador do programa apresenta cursos de sete semanas projetados especificamente para nossos alunos - eles não são oferecidos em outros programas ou departamentos. Os alunos dominam assuntos de ciência da computação, estatística e gerenciamento, como regressão, web scraping, gerenciamento de banco de dados SQL e NoSQL, processamento de linguagem natural, comunicação empresarial, aprendizado de máquina, análise de cluster, desenvolvimento de aplicativos e habilidades de entrevista. Os alunos usam principalmente a linguagem de programação Python em suas aulas e aprendem como usar efetivamente a tecnologia de computação distribuída, como MapReduce, Hadoop e Spark, e se familiarizam intimamente com a tecnologia de nuvem, como Amazon Web Services. Os alunos têm acesso ao cluster de computação GPU do Data Institute.
Faculdade
Nosso corpo docente representa a natureza multidisciplinar fundamental da indústria de big data. Eles são acadêmicos tradicionais e cientistas de dados que trabalham ativamente no campo, usando a experiência real da indústria para inspirar seu ensino. Suas áreas de especialização incluem aprendizado profundo, processamento de linguagem natural, bancos de dados, modelagem estatística, análise de rede, algoritmos, aprendizado não supervisionado, aprendizado de máquina, otimização, análise de saúde e processamento de sinal.
Admissões
Currículo
Major Requirements (35 units)
Exame de Álgebra Linear
- Todos os alunos devem passar em um exame de álgebra linear antes do início do semestre de outono para demonstrar competência. Os alunos têm duas tentativas para passar no exame e recebem dez horas de recursos de vídeo e questões práticas.
Cursos obrigatórios (35 unidades)
- MSDS 501 - Computação para Ciência de Dados
- MSDS 504 - Revisão de probabilidade e estatística
- MSDS 593 - Análise e visualização exploratória de dados
- MSDS 601 - Análise de Regressão Linear
- MSDS 603 - Empreendedorismo em Ciência de Dados
- MSDS 604 - Análise de Séries Temporais
- MSDS 605 - Estágio em Ciência de Dados I
- MSDS 610 - Comunicação para Ciência de Dados
- MSDS 621 - Introdução ao aprendizado de máquina
- MSDS 625 - Estágio em Ciência de Dados II
- MSDS 627 - Estágio em Ciência de Dados III
- MSDS 629 - Experimentos em Ciência de Dados
- MSDS 630 - Aprendizado de Máquina Avançado
- MSDS 631 - Tópicos Especiais em Ciência de Dados
- MSDS 632 - Estágio em Ciência de Dados IV
- MSDS 633 - Ética em Ciência de Dados
- MSDS 634 - Aprendizado profundo
- MSDS 689 - Estruturas de Dados e Algoritmos
- MSDS 691 - Bancos de Dados Relacionais
- MSDS 692 - Aquisição de dados
- MSDS 694 - Computação Distribuída
- MSDS 697 - Sistemas de Dados Distribuídos
- MSDS 699 - Laboratório de Aprendizado de Máquina
Seminars
- MSDS 640 - Série de Seminários I
- MSDS 641 - Série de Seminários II
- MSDS 642 - Série de Seminários III
- MSDS 643 - Série de Seminários IV
- MSDS 644 - Série de Seminários V
Resultado do programa
Students will:
- Possuir uma compreensão teórica de modelos estatísticos clássicos (por exemplo, modelos lineares generalizados, modelos de séries temporais lineares, etc.), bem como a capacidade de aplicar esses modelos de forma eficaz
- Possuir conhecimento teórico sobre técnicas de aprendizado de máquina (por exemplo, florestas aleatórias, redes neurais, Bayes ingênuo, k-means, etc.), bem como a capacidade de aplicar essas técnicas de forma eficaz.
- Use efetivamente linguagens de programação modernas (por exemplo, R, Python, SQL, etc.) e tecnologias (AWS, Hive, Spark, Hadoop, etc.) para coletar, limpar, organizar, consultar, resumir, visualizar e modelar grandes volumes e variedades de dados.
- Prepare-se para carreiras como cientistas de dados resolvendo problemas empresariais reais baseados em dados com outros cientistas de dados e entendendo as questões sociais, éticas, legais e políticas que cada vez mais desafiam e confrontam os cientistas de dados.
- Desenvolva habilidades de comunicação profissional (por exemplo, apresentações, entrevistas, etiqueta de e-mail, etc.) e comece a se integrar à comunidade de ciência de dados da Bay Area.
Bolsas de estudo e financiamento
O programa MSCS oferece um número limitado de bolsas de estudo baseadas em mérito para estudantes de pós-graduação atuais e ingressantes, nacionais e internacionais, em uma base competitiva.
Bolsa de Admissão MSCS
Concedido a candidatos ingressantes do MSCS com inscrições excelentes de todas as origens. Os prêmios aproximados variam de até US$ 5 mil no primeiro ano de estudo.
Bolsa de Mérito MSCS
Concedido a candidatos ingressantes do MSCS com inscrições excelentes de todas as origens, ou atuais alunos de pós-graduação do MSCS que demonstrem habilidades e liderança excelentes. Os prêmios aproximados variam de US$ 5 a 10 mil ao longo de um a dois semestres.
The Dean's Scholarship
Um prêmio de até $ 15.000 para usar em mensalidades, pesquisas e viagens para conferências. Conecte-se com outros bolsistas e líderes do Dean's Scholarship em todo o College of Arts & Sciences. Sirva como representante do programa para iniciativas de doadores da USF para ajudar a transformar as vidas de outros alunos da USF. Consulte o site do College of Arts and Sciences Dean's Scholarships para obter mais informações.
Double Dons Scholarship
Ex-alunos e alunos atuais da USF podem receber a Bolsa Double Dons da USF na admissão. A bolsa cobre 20% da mensalidade do programa e não pode ser acumulada com outras bolsas da USF. Exceções podem ser aplicadas.
Oportunidades de carreira
Os alunos do MS em Data Science se beneficiam de um forte programa interno de serviços de carreira, bem como acesso ao Career Services Center fornecido pela Universidade. O programa interno é construído por nossa faculdade especificamente para nossos alunos.
Workshops sobre técnicas de entrevista e carreira
Todos os alunos são obrigados a completar 10 horas de treinamento em técnicas de entrevista fora do horário de aula fornecido pelo programa. Isso inclui uma série de workshops que abrangem coaching de busca de emprego, preparação de currículo e carta de apresentação, entrevista técnica, negociação salarial e muito mais. A cada ano, o programa convida ex-alunos para facilitar entrevistas simuladas com alunos atuais para fornecer prática e feedback valiosos.
Testemunhos de Alunos
English Language Requirements
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