La Ciencia de los Datos es un campo emergente que tiene como objetivo extraer información accionable de vastos arrays de información. Con base en técnicas y teorías de la estadística, la informática y las matemáticas, el programa se centra en el análisis eficaz y el uso de grandes datos en las ciencias naturales y sociales.

La explosión de datos en el mundo de hoy está dando forma rápidamente al paisaje de nuestra vida. Esto ha llevado a una necesidad urgente de procesar cantidades masivas de datos y obtener información significativa. Los científicos de datos están capacitados para enfrentar estos desafíos. A través de un plan de estudios estructurado que proporciona conocimientos básicos, así como habilidades de aplicación, nuestros estudiantes aprenden cómo enfrentar los problemas más complejos que enfrentan el gobierno y la industria privada.

El Programa de Ciencias de Datos designado por STEM en GW se ofrece en los campus de Foggy Bottom y Virginia Science & Technology.

Requisitos de Admisión

Los solicitantes deben cumplir con los siguientes requisitos mínimos:

  • Licenciatura de una universidad acreditada o una universidad con un sólido historial académico.
  • Cursos de nivel universitario. Finalización de los siguientes cursos: Cálculo Multivariable (Matemáticas 2233 o equivalente) y Estadística (Estadística 1051 o 1053 o superior)
  • Programación de computadoras. No existe un requisito formal para un lenguaje de programación específico. Sin embargo, se anima a los solicitantes a demostrar su capacidad para dominar las habilidades que se ocupan de la programación y el software en sus aplicaciones.

Cursos de Ciencias de la Información

  • DATS 6101 Introducción a la ciencia de los datos
  • DATS 6102 Almacenamiento de datos y análisis
  • DATS 6103 Introducción a la minería de datos
  • DATS 6201 Álgebra lineal numérica y optimización
  • DATS 6202 Aprendizaje de la máquina I
  • DATS 6203 Aprendizaje de la máquina II
  • DATS 6401 Visualización de datos complejos
  • DATS 6402 Computación de alto rendimiento y computación paralela
  • DATS 6450 Temas en Ciencias de la Información

Ejemplos de cursos a elegir en consulta con su asesor

  • MATH 6522 Introducción al Análisis Numérico
  • STAT 6207 Métodos de cálculo estadístico
  • Modelos lineales aplicados STAT 6214
  • STAT 6242 Regresión Gráfica / Regresión no paramétrica
  • ECON 8375 Econometría I
  • ECON 8376 Econometría II
  • ECON 8377 Econometría III
  • ECON 8378 Pronóstico económico
  • GEOG 6304 Sistemas de Información Geográfica I
  • GEOG 6306 Sistemas de Información Geográfica II
  • GEOG 6307 Procesamiento de imágenes digitales
  • PSC 8120 Modelos no lineales
  • PSC 8132 Análisis de redes
  • PSC 8185 Temas en Análisis Político Empírico y Formal
Programa impartido en:
Inglés

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Este curso es En campus
Fecha de inicio
Sep 2019
Duration
Contacto
Tiempo completo
Precio
Deadline
Por ubicación
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Fecha de inicio
Sep 2019
Fecha de finalización
Fecha límite de inscripción

Sep 2019

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Fecha límite de inscripción
Fecha de finalización