Пространственная информатика

Spatial Informatics

Форма обучения:Дневная Способ обучения:Полная занятость (дневное) Языки: английский
Иностранцы:$ 58.8 тыс. / год Дедлайн: 15.01.2025
53 место StudyQA рейтинг:5512 Длительность:

Фотогалерея

Магистр естественных наук в области пространственной информатики - это междисциплинарная совместная программа, предлагаемая Инженерной школой Витерби и Колледжем литературы, искусств и наук г. Дорнсиф. Студенты должны быть допущены как в инженерную школу Витерби, так и в колледж писем, искусств и наук г. Дорнсиф.

Доступность геопространственных данных, системы поддержки принятия пространственных решений и среды решения геопространственных проблем революционизируют большинство отраслей и дисциплин, включая здравоохранение, маркетинг, социальные услуги, безопасность человека, образование, экологическую устойчивость и транспорт. Специалисты в области пространственной информатики опираются на принципы проектирования, информатики и пространственных наук для решения масштабных задач, требующих большого объема данных и определения местоположения.

Магистр наук США в области пространственной информатики предоставляет студентам знания и навыки для:

  • Понимать и вносить вклад в серьезные технические и социальные проблемы, создаваемые большими средами данных на основе определения местоположения, включая архитектуру, безопасность, целостность, управление, масштабируемость, темы искусственного интеллекта и распространение;
  • Понимать принципы и применение информатики и географической информатики (ГИС), а также цели корпоративной информационной разведки и аналитики; и
  • Использование технических, инженерных и ГИС-навыков в сочетании с возможностями информатики для интеллектуального анализа данных для предоставления ориентированных на предприятия решений для различных социальных проблем.

Студенты заканчивают базовый набор курсов, чтобы обеспечить основы в области информационной инженерии, анализа и пространственного мышления, с выбором факультативов для оптимизации подготовки к предпочтительному карьерному пути и уникальным профессиональным возможностям.

Учащиеся поймут общую область анализа данных, роль аналитика и / или ученого в области данных и области, в которых навыки пространственной информатики могут быть применены к критически важным задачам организации. Они поймут, как управление данными, методы визуализации данных и искусственного интеллекта (в частности, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение) имеют решающее значение для процесса пространственного анализа и как их можно применять для решения реальных задач. В ходе своей курсовой работы студенты будут собирать цифровой портфель рабочих продуктов, который призван помочь им продемонстрировать свои способности и навыки для рынка труда.

Ожидается, что соискатели этой программы имеют предыдущий диплом в области науки, технологий, инженерии, математики или смежных социальных наук с не менее чем 3,0 балла GPA и удовлетворительными результатами теста GRE. Для поступления требуется опыт программирования или не менее года исчисления.

Для МС в пространственной информатике требуется не менее 32 единиц с общим совокупным средним баллом не менее 3,0. Студенты должны проконсультироваться с научным руководителем до регистрации на любые занятия.

Обязательные курсы (6 курсов / 24 единицы)

<час />

Фонд (пройти оба курса):

<час />
  • INF 549 Введение в вычислительное мышление и единицы науки о данных: 4
  • Концепции SSCI 581 для единиц пространственного мышления: 4

Пространственное ядро ​​(пройти оба курса):

<час />
  • Пространственные вычислительные блоки SSCI 580: 4
  • SSCI 583 Единицы пространственного анализа: 4

Ядро информатики (пройти оба курса):

<час />
  • INF 510 Принципы программирования для блоков информатики: 4
  • INF 550 Обзор информатики данных в больших средах данных. Единицы: 4

Курсы по пространству и информатике по выбору (2-3 курса / 8 единиц)

<час />

SSCI 596 и ENGR 596 являются необязательными.

Пространственный факультативный (4 единицы)

<час />
  • Пространственные базы данных SSCI 582: 4
  • Пространственное моделирование SSCI 584: 4
  • Дистанционное зондирование SSCI 588 для блоков ГИС: 4
  • SSCI 589 - единицы картографии и визуализации: 4
  • SSCI 596 Стажировка в отделах пространственных наук: 1 **

Информатика по выбору (4 шт.)

<час />
  • CSCI 587 Единицы управления геопространственной информацией: 4 *
  • ENGR 596 Стажировка в инженерных подразделениях: 1
  • INF 552 Машинное обучение для блоков информатики данных: 4
  • INF 553 Основы и приложения единиц интеллектуального анализа данных: 4
  • INF 554 Единиц визуализации информации: 4
  • INF 555 Блоки проектирования, реализации и тестирования пользовательского интерфейса: 4
  • INF 559 Введение в блоки управления данными: 3

Примечание:

<час />

* SSCI 582 соответствует предварительному условию CSCI 585 для CSCI 587 и должно быть принято до него.
** SSCI 596 может быть использован в дополнение к одному из четырех курсов по выбору SSCI, но SSCI 596 сам по себе не соответствует обязательным требованиям по пространственным наукам.

  • Степень бакалавра в области науки, техники, инженерии, математики или смежных социальных наук, полученную в регионально аккредитованном университете.
  • Для поступления требуется опыт программирования или хорошее знание математики.
  • Удовлетворительный совокупный средний балл бакалавриата (средний балл)
  • Удовлетворительные результаты теста GRE. Все результаты должны быть официально сообщены в университет непосредственно ETS.
  • Стенограммы: присутствовали официальные стенограммы из всех колледжей и университетов
  • GRE Общий тест: удовлетворительные оценки менее пяти лет. Официальные результаты должны быть сообщены из ETS непосредственно в USC с использованием школьного кода ETS 4852. Код отдела не требуется
  • Рекомендательные письма (необязательно). Рекомендательные письма должны быть предоставлены преподавателями или другими лицами (руководителями, коллегами-профессионалами и т. д.), квалифицированными для оценки вашего потенциала для получения диплома. Они должны быть представлены через онлайн-приложение для выпускников.
  • Заявление о целях (необязательно). В заявлении о целях следует кратко описать ваши причины для подачи заявки на предлагаемую программу в Инженерной школе Витерби, вашу подготовку к этой области обучения, интересы в учебе, планы будущей карьеры и другие аспекты. ваших знаний и интересов, которые могут помочь приемной комиссии в оценке ваших способностей и мотивации для обучения в аспирантуре.
  • Резюме или резюме (обязательно)
  • Знание английского языка. В дополнение к общим критериям приема, перечисленным выше, иностранные студенты, чей родной язык не является английским, должны сдать экзамен TOEFL или IELTS, чтобы считаться кандидатом для поступления. Для поступления в школу Витерби не требуется минимальный балл TOEFL или IELTS. Для возможного освобождения от дополнительных языковых требований вы должны набрать 90 баллов по TOEFL (iBT) в Интернете, не менее 20 по каждому разделу или 6,5 баллов по IELTS, а по каждому баллу - не менее 6 баллов.

Хотите улучшить уровень английского для поступления?

Подготовьтесь к требованиям программы с помощью курсов English Online от Британского Совета.

  • ✔️ Гибкий график занятий
  • ✔️ Опытные преподаватели
  • ✔️ Сертификат по окончании курса

📘 Рекомендуется для студентов с уровнем IELTS 6.0 или ниже.

Записаться на курс

Стипендия

  • Стипендии на основе заслуг
Похожие программы:
Форма обучения:Дневная Языки: английский
Местные:$ 69.8 тыс. / год Иностранцы:$ 69.8 тыс. / год
Дедлайн: 15.01.2025 170 место StudyQA рейтинг: 6968
Форма обучения:Дневная Языки: английский
Местные:$ 96.8 тыс. / 2 года Иностранцы:$ 96.8 тыс. / 2 года
Дедлайн: 27.04.2025 101 место StudyQA рейтинг: 5602
Форма обучения:Дневная Языки: английский
Иностранцы:$ 51.1 тыс. / год
Дедлайн: 15.12.2025 201–250 место StudyQA рейтинг: 4633
Форма обучения:Дневная Языки: английский
Местные:$ 19.2 тыс. / год Иностранцы:$ 33 тыс. / год
Дедлайн: 15.01.2025 401–500 место StudyQA рейтинг: 6570
Форма обучения:Дневная Языки: английский
Местные:$ 41.3 тыс. / год Иностранцы:$ 41.3 тыс. / год
Дедлайн: 15.01.2025 111 место StudyQA рейтинг: 6418