Data Science, MS

Nuestro mundo en red se está ahogando en datos, lo que afecta la forma en que se llevan a cabo los negocios, el gobierno, la ciencia y la atención médica. El NYIT Data Science, MS está diseñado para ayudar a los profesionales e investigadores a resolver este tsunami de datos, al proporcionar una comprensión fundamental de los métodos y algoritmos de la ciencia de datos.

Al final de nuestro programa de 30 créditos, los graduados tendrán las habilidades y el conocimiento para transformar los datos en información relevante para tomar mejores decisiones de negocios al:

  • Empleando conceptos y métodos de la ciencia de datos para resolver problemas en contextos comerciales y científicos y para comunicar estas soluciones de manera efectiva.
  • Uso de teoría de la computación, lenguajes y algoritmos, y modelos matemáticos y estadísticos para formular e implementar análisis de datos.
  • Aplicar prácticas éticas en las actividades comerciales y técnicas cotidianas para tomar decisiones éticas con respecto al diseño y uso de herramientas de gestión de datos.

Instalaciones de ingenieria

Prueba la teoría del aula en los laboratorios de la escuela. Desde hornos de vacío hasta túneles de viento, accederá al mismo equipo utilizado por profesionales de la industria.

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Plan de estudios

Cursos fundamentales

  • Programación DTSC 610 para Data Science (3 créditos)
  • DTSC 615 Temas en Optimización (3 créditos)
  • DTSC 635 Probabilidad y procesos estocásticos (3 créditos)
  • DTSC 701 Introducción a Big Data (3 créditos)
  • Aprendizaje automático DTSC 710 (3 créditos)

Total: 15 créditos

Los estudiantes deben elegir entre Tesis o Tesis no / Proyecto:

Pista de tesis

  • DTSC 890 MS Tesis I (3 créditos)
  • DTSC 891 MS Tesis II (3 créditos)
  • Electivas: Consulte con el presidente del programa / asesor del programa sobre cualquier electiva. (9 créditos)

Total: 15 créditos

No-Tesis / Proyecto de pista

  • DTSC 870 MS Proyecto I (3 créditos)
  • Electivas: Consulte con el presidente del programa / asesor del programa sobre cualquier electiva. (12 créditos)

Total: 15 créditos

Total de créditos requeridos: 30

Opciones de carrera

Un título NYIT es su pasaporte a un futuro emocionante en un campo de demanda. Posibles oportunidades de carrera para los graduados con este grado incluyen:

  • Científico de datos
  • Desarrollador de datos
  • Analista de datos avanzados
  • Ingeniero de datos

Matrícula, Becas,

Creemos que es importante ofrecer acceso a la oportunidad a todos los estudiantes calificados. NYIT tiene una de las matrículas privadas más bajas en el estado de Nueva York y proporciona más de $ 40 millones en ayuda financiera institucional cada año.

Requisitos de admisión

  • Licenciatura o su equivalente de una facultad o universidad acreditada en informática o área relacionada
    • Si los estudiantes tienen un título en ingeniería, un programa acreditado es uno acreditado por la Comisión de Acreditación de Ingeniería de la Junta de Acreditación de Ingeniería y Tecnología (ABET).
    • Si los estudiantes han completado títulos en ciencias de la computación o un campo estrechamente relacionado, un programa acreditado es el que se toma en una universidad acreditada regionalmente, como la Comisión de Educación Superior de Middle States.
    • Si los estudiantes tienen un título o diploma de bachillerato internacional, lo que equivale a tres años de estudios universitarios en los EE. UU. En ciencias de la computación, ingeniería o un área relacionada, pueden ser elegibles para ser admitidos en una opción de puente en el programa de postgrado que se pretende.
  • Dado que la Maestría en Ciencias de los Datos es un programa nuevo, los estudiantes internacionales que requieren una visa F-1 no son elegibles para la admisión a las Ciencias de los Datos, Maestría para el semestre de primavera de 2019. Le recomendamos que solicite un plazo futuro o que se comunique con un asesor de admisiones para analizar otras opciones. Póngase en contacto con nuestro equipo de admisiones en nyitgrad@nyit.edu para obtener más información.
  • CGPA mínimo de pregrado en estudios de pregrado de 2.85 para matriculación completa
  • Los solicitantes que no califican para la matrícula completa y tienen un GPA de pregrado entre 2.5 y 2.84 pueden, a discreción del director, tener la oportunidad de demostrar las calificaciones para la matrícula completa al lograr un GPA de 3.0 o superior en los primeros cuatro cursos . Además, a estos estudiantes se les puede solicitar que tomen una o más partes del GRE y que cumplan con los requisitos de los departamentos individuales. En general, a los estudiantes de esta categoría no se les permitirá continuar en el programa por más de dos semestres a menos que hayan calificado para el estado de matriculación completa, o existan circunstancias atenuantes especiales.
  • Enviar puntajes GRE
  • Los graduados de universidades extranjeras deben tomar el GRE y presentar sus calificaciones.
  • A los estudiantes con un GPA inferior a 2.85 se les puede pedir, a discreción del decano, que tomen el GRE u otras pruebas de diagnóstico. La admisión se basará en la consideración de los resultados de las pruebas, el rendimiento académico anterior y el empleo relacionado, si corresponde.
  • Los estudiantes con antecedentes insuficientes para la admisión en el programa Data Science MS pueden ser admitidos si han cumplido los siguientes requisitos previos o equivalentes antes de tomar cualquier curso de posgrado en el programa:
  • Cursos Renunciables
    • Programación de Computadora CSCI 125 I (3 créditos)
    • Programación de Computadora CSCI 185 II (3 créditos)
    • CSCI 235 Elementos de Estructuras Discretas (3 créditos)
    • Estructuras de datos CSCI 260 (3 créditos)
    • CSCI 270 Probabilidad y estadística para informática (3 créditos)
    • Gestión de la base de datos CSCI 300 (3 créditos)
    • CSCI 312 Teoría de la computación (3 créditos)
    • CSCI 335 Diseño y Análisis de Algoritmos (3 créditos)
  • Cursos Prerrequisitos Adicionales
  • MATEMÁTICA 170 Cálculo I (4 créditos)
  • MATEMÁTICA 180 Cálculo II (4 créditos)
  • MATEMÁTICA 310 Álgebra Lineal (3 créditos)

Nota: Los créditos obtenidos para los cursos anteriores no se contabilizarán para los 30 créditos requeridos para el grado.

Materiales de aplicación

  • Aplicación completa
  • Tarifa de solicitud no reembolsable de $ 50.
  • Copias de transcripciones de pregrado para todas las escuelas que asistieron. Todas las transcripciones oficiales finales deben recibirse antes del inicio de su primer semestre.
  • Copia del diploma universitario o prueba de título.
  • Puntuaciones oficiales de GRE, si es necesario (Código NYIT GRE: 2561).
  • Requisitos para estudiantes internacionales: dominio del inglés, I-20 y evaluación de transcripciones (los estudiantes internacionales con una visa F-1 no son actualmente elegibles para la admisión a Data Sciences, MS para el semestre de la primavera de 2019. Póngase en contacto con nuestro equipo de admisiones en international @ nyit .edu para más información.)

Transferir créditos

  • Los estudiantes pueden transferir hasta seis créditos de transferencia de un programa de posgrado acreditado para cursos apropiados en los que se obtuvo una calificación mínima de B.

Programa impartido en:
  • Inglés

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Última actualización Septiembre 21, 2019
Este curso es En campus
Fecha de inicio
Ene 2, 2020
Sep 4, 2020
Duration
1 - 2 
Tiempo completo
Precio
24,020 USD
Matrícula anual para estudiantes a tiempo completo: $ 24,020. Se pueden aplicar tarifas adicionales.
Fecha límite
Dic 1, 2019
Spring Semester: December 1 (U.S. and international applicants)
Por ubicación
Por fecha
Fecha de inicio
Ene 2, 2020
Fecha de finalización
Dic 21, 2020
Fecha límite de inscripción
Dic 1, 2019
Spring Semester: December 1 (U.S. and international applicants)
Fecha de inicio
Sep 4, 2020
Fecha de finalización
mayo 16, 2021
Fecha límite de inscripción
junio 1, 2020
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Fecha de inicio
Ene 2, 2020
Fecha de finalización
Dic 21, 2020
Fecha límite de inscripción
Dic 1, 2019
Spring Semester: December 1 (U.S. and international applicants)
Fecha de inicio
Sep 4, 2020
Fecha de finalización
mayo 16, 2021
Fecha límite de inscripción
junio 1, 2020
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)

Ene 2, 2020

Location
Fecha límite de inscripción
Dic 1, 2019
Spring Semester: December 1 (U.S. and international applicants)
Fecha de finalización
Dic 21, 2020
Location
Fecha límite de inscripción
Dic 1, 2019
Spring Semester: December 1 (U.S. and international applicants)
Fecha de finalización
Dic 21, 2020

Sep 4, 2020

Location
Fecha límite de inscripción
junio 1, 2020
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Fecha de finalización
mayo 16, 2021
Location
Fecha límite de inscripción
junio 1, 2020
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Fecha de finalización
mayo 16, 2021

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