Maestría en Ciencias de la Computación

La Maestría en Ciencias (MS) en Ciencias de la Computación (CS) proporciona un plan de estudios innovador que involucra dos especializaciones: Desarrollo de Software y Ciencia de Datos.

El programa MS in CS está destinado a equipar a los estudiantes con los fundamentos teóricos necesarios, así como el conocimiento sobre herramientas de aplicación de vanguardia para resolver problemas de desarrollo de software y ciencia de datos.

Especializaciones

Los estudiantes de desarrollo de software se graduarán preparados para diseñar, desarrollar, probar y evaluar el software. Los estudiantes están capacitados para estar a cargo del diseño, desarrollo, prueba y evaluación del software.

Los estudiantes de Data Science adquirirán habilidades de vanguardia en los métodos matemáticos de data science, análisis de datos computacionales, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aplicaciones en big data.

En todas las industrias, las organizaciones dependen cada vez más de los datos para tomar decisiones. Para administrar todos estos datos se requiere experiencia no solo en aprendizaje automático sino también en programación para ciencia de datos y métodos informáticos para big data.

Datos rápidos de la informática

• Programa de 30 créditos
• Los estudiantes de tiempo completo pueden terminar el programa en un año.
• Ofertas flexibles: en el campus, en línea o un híbrido de los dos

Longitud del programa

Terminación en 12 meses si se toma a tiempo completo

• Año 1 - Otoño - 12 créditos
• Año 1 - Primavera - 12 créditos
• Año 1 - Verano - 1 - 6 créditos

Terminación en 18 meses.

• Año 1 - Otoño - 9-12 créditos
• Año 1 - Primavera - 9-12 créditos
• Año 1 - Verano - 3 - 6 créditos
• Año 2 - Otoño - el resto de créditos

Terminación en 24 meses.

• 6 - 9 créditos tomados cada semestre Markus Spiske / Unsplash

Plan de estudios de informática de MS

Cursos basicos

• CISC 505 Programación orientada a objetos y análisis de algoritmos
• CISC 510 Conceptos teóricos en informática
• Sistemas de gestión de bases de datos CISC 520

Cursos Principales

Especialización I: Desarrollo de software

• Diseño y desarrollo de software CISC 515
• Desarrollo de aplicaciones distribuidas CISC 545
• Desarrollo de aplicaciones móviles CISC 555
• CISC 575 Software Assurance

Especialización II: Ciencia de datos

• CISC 530 Modelos matemáticos para análisis de datos
• Análisis de datos computacionales CISC 540
• CISC 550 Machine Learning
• CISC 560 Big Data

Electivos

Cualquier 2 cursos desde abajo:

• CISC 565 (IASP 565) Redes sociales y análisis de datos a gran escala
• Sistemas operativos avanzados CISC 570
• Cualquier otro curso principal de posgrado CISC
• Cualquier curso de posgrado IASP (Ciberseguridad)

piedra angular

• Tesis CISC 600

o

• Proyecto de desarrollo de software CISC 601

o

• Proyecto de ciencia de datos CISC 602

Resultados del programa

Para todos los estudiantes en el programa de MS en CS

Los estudiantes que se gradúen con una Maestría en Ciencias de la Computación deberían poder:

1. Comunicar conceptos, diseños y soluciones informáticos de manera efectiva y profesional.
2. Desarrollar soluciones algorítmicas eficientes y efectivas para problemas del mundo real.
3. Analizar y evaluar la complejidad y la computabilidad de las soluciones a problemas del mundo real.

Para estudiantes en la especialización de Desarrollo de Software:

1. Diseñar, desarrollar y probar programas complejos.

Para estudiantes en la especialización de Data Science:

1. Extrae, analiza y visualiza datos
2. Resuelva problemas del mundo real aplicando principios de inteligencia informática y análisis de datos.

Requisitos de admisión

• Transcripción del bachillerato
  • Promedio de 3.0 o más alto
• Curriculum vitae
• Al menos una carta de recomendación que proporcione evidencia de calificaciones personales y / o profesionales para estudios de posgrado.

Requisitos previos

• 1 curso en estructuras discretas
• 2 cursos en cálculo
• Al menos 1 curso en estructuras de datos

Álgebra lineal y análisis de algoritmos se recomiendan pero no son necesarios.