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.

Tenga en cuenta que Data Science, MS, aceptará sus primeros solicitantes para el semestre de primavera 2019.

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)
  • ELECTIVOS Consulte con el presidente del programa / asesor del programa en cualquier clase electiva. (9 créditos)

Total: 15 créditos

No-Tesis / Proyecto de pista

  • DTSC 870 MS Proyecto I (3 créditos)
  • ELECTIVOS Consulte con el presidente del programa / asesor del programa sobre cualquier clase 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 avanzado
  • Ingeniero de datos

Matrícula, Becas,

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

Requisitos de admisión

- Licenciatura o su equivalente de un colegio o universidad acreditada en ciencias de la computación 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 MS en Data Science es un programa nuevo, los estudiantes internacionales que requieren una visa F-1 no son actualmente elegibles para ser admitidos en Data Sciences, MS para el semestre de primavera de 2019. Le recomendamos que solicite un término en el futuro o que se comunique con un asesor de admisiones para analizar otras opciones. Por favor, póngase en contacto con nuestro equipo de admisiones en nyitgrad@nyit.edu para obtener más información.

- Mínimo graduado CGPA en estudios de pregrado de 2.85 para la 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 puntuaciones 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 con los siguientes requisitos previos o equivalentes antes de tomar cursos 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

  • Solicitud 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 comprobante de titulación.
  • Puntuaciones oficiales de GRE, si se requieren (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

Ver 5 otros cursos de New York Institute of Technology (NYIT) »

Última actualización March 11, 2019
Este curso es En campus
Fecha de inicio
Sep 2019
Ene 2020
Duration
1 - 2 
Tiempo completo
Precio
39,600 USD
2018-2019 curso académico
Deadline
Contacto
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Por ubicación
Por fecha
Fecha de inicio
Sep 2019
Fecha de finalización
Fecha límite de inscripción
Contacto
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Fecha de inicio
Ene 2020
Fecha de finalización
Fecha límite de inscripción
Dic 1, 2019
Spring Semester: Dec. 1 (U.S. and international applicants)
Fecha de inicio
Sep 2019
Fecha de finalización
Fecha límite de inscripción
Contacto
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Fecha de inicio
Ene 2020
Fecha de finalización
Fecha límite de inscripción
Dic 1, 2019
Spring Semester: Dec. 1 (U.S. and international applicants)

Sep 2019

Location
Fecha límite de inscripción
Contacto
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Fecha de finalización
Location
Fecha límite de inscripción
Contacto
Fall Semester: June 1 (international applicants); July 1 (U.S. applicants)
Fecha de finalización

Ene 2020

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