Профессиональные исследования в области науки о данных

Основные моменты программы

• Предоставляет информацию о том, как максимально эффективно использовать данные в вашей организации.
• Объединяет широкий спектр знаний и опыта, чтобы создать уникальную комбинацию курсов.
• Проекты контролируются научным персоналом и могут быть связаны с реальными проблемами в промышленности.

Новая специализация для MProfStuds объединяет курсы по информатике, статистике и информационным системам для удовлетворения потребностей профессионалов с определенным набором навыков. Квалификация позволяет легко идентифицировать выпускников как обладающих навыками для участия в этой области и содействия ее продвижению.

Специализация состоит из трех компонентов:

Структура программы

Магистр профессионального обучения в области наук о данных - это программа для преподавателей, которая может быть принята на полный рабочий день или может занять до четырех лет заочного обучения. Он основан на ядре как минимум четырех курсов по информатике и статистике. Курсы предлагаются в городском кампусе в течение стандартного семестрового периода Университета Окленда. Курсы могут быть выбраны из:

• Не менее 30 баллов от COMPSCI 751, 752, 753, 760
• Не менее 30 баллов из STATS 762, 769, 782, 784
• До 30 баллов от курсов, относящихся к области обучения, от SCIENT 701, 702, COMPSCI 705, 711, 720, 732, 734, INFOSYS 720, 722, 726, 727, 737, 740, OPSMGT 760, 762, 764, STATS 779, 783
• 30 баллов из диссертации COMPSCI 791

Требования к поступающим

Для того, чтобы быть допущенным к этой программе, студент должен пройти:

• требования к четырехлетней степени бакалавра

• требования для получения степени бакалавра (с отличием)

• требования к степени бакалавра

• иметь как минимум среднюю оценку B в 90 баллах (или эквивалентных) самых продвинутых курсов степени

• либо профессиональная квалификация, эквивалентная однолетнему углубленному обучению, либо профессиональный опыт не менее трех лет, которые Сенат или его представитель считает относящимися к этой программе

• любые предпосылки для курсов в предметной области, в которые они хотят записаться.

Кандидаты, которые не имеют базовых знаний для прохождения базовых курсов по компьютерным наукам уровня 700, должны сначала пройти некоторые соответствующие курсы по компьютерным наукам в рамках программы сертификации квалификации. (Алгоритмы COMPSCI 220 и структуры данных и / или программное обеспечение COMPSCI 230, например.)

Кандидаты, не имеющие опыта для прохождения базовых курсов по статистике уровня 700, должны также сначала пройти некоторые соответствующие курсы по статистике в рамках программы Certificate of Proficibility. (STATS 201 Data Analysis или STATS 207 Data-центрированные исследования и анализ, например.)

Требования к английскому языку

• IELTS (Academic): общий балл 6,5 и все группы 6,0 или лучше
• Интернет-тест TOEFL (iBT): общий балл 90 плюс письменный балл 21
• TOEFL на бумажном носителе: общий балл 575 плюс эссе (TWE) - 4,5
• Кембриджский английский: продвинутый (CAE) и Кембриджский английский: уровень владения (CPE): общий балл 176 и все группы 169 или лучше
• Академический тест Пирсона по английскому языку (PTE): общий балл 58, баллы по коммуникативным навыкам PTE ниже 50.
• Батарея для оценки английского языка штата Мичиган (MELAB): 85

• Международные стипендии студентов Оклендского университета

Более подробная информация о программе

Программа "Профессиональные исследования в области науки о данных" в Университете Окленда предназначена для подготовки специалистов, обладающих глубокими знаниями и практическими навыками в области анализа больших данных, машинного обучения и статистического моделирования. Эта программа рассчитана на студентов, которые стремятся получить современные компетенции, востребованные в различных отраслях экономики, включая IT, финансовый сектор, здравоохранение, маркетинг и государственное управление.

Обучение включает в себя широкий спектр курсов, охватывающих теоретические основы данных, алгоритмы обработки данных, разработку аналитических моделей и использование современных инструментов для анализа больших объемов информации. Студенты приобретут навыки программирования на языках Python и R, научатся работать с системами управления базами данных, а также освоят методы визуализации данных и интерпретации результатов исследования.

Программа также включает практические занятия и проекты, которые позволяют студентам применить полученные знания в реальных сценариях и подготовиться к профессиональной деятельности. В рамках курса предусмотрены взаимодействия с промышленными партнерами, что способствует развитию опыта работы в командных проектах и пониманию требований современного рынка труда.

Курс ориентирован на студентов, уже имеющих базовые знания в области информационных технологий и математики, и желающих расширить свои навыки в области науки о данных. По завершении программы выпускники смогут работать аналитиками данных, специалистами по машинному обучению, исследователями в области искусственного интеллекта или продолжить обучение в аспирантуре.

Важно отметить, что программа соответствует международным стандартам подготовки специалистов в области науки о данных и признается ведущими работодателями за высокое качество подготовки, практическую направленность и инновационный подход. Студенты получат не только теоретические знания, но и ценные практические навыки, которые откроют перед ними широкие возможности в современных технологичных отраслях.