Requisiti di laurea

Il programma del master in Data Analytics richiede 30 crediti di corsi (dieci classi), che saranno generalmente completati in uno o due anni. Le lezioni sono offerte la sera e durante i fine settimana. Si prega di consultare la pagina di informazioni/requisiti per l’ammissione al M.S. in Data Analytics per ulteriori informazioni sull’applicazione al programma.

I corsi devono essere seguiti come segue:

  • Cinque (5) corsi di base
  • Quattro (4) corsi elettivi (da uno o più cluster tematici)
  • Un (1) Progetto Capstone

Corsi opzionali

  • Due corsi di tesi del master – (opzionale – se presi, i corsi sostituiscono il Capstone Project e un elettivo)
  • Un (1) stage (opzionale – se preso, questo sostituisce il Capstone Project)

Corsi

Corsi principali (Gli studenti completeranno cinque (5) dei seguenti sette (7) corsi) – – 15 crediti totali (3 crediti ciascuno)

  1. CISC 5450 Matematica per l’analisi dei dati
  2. CISC 5500 Strumenti di analisi dei dati e scripting
  3. CISC 5800 Apprendimento automatico
  4. CISC 5835 Algoritmi per l’analisi dei dati
  5. CISC 5900 Information Fusion
  6. CISC 5950 Big Data Programming
  7. CISC 6930 Data Mining

Corsi opzionali (quattro (4) corsi da uno o più dei seguenti otto (8) raggruppamenti tematici) 12 crediti totali (3 crediti ciascuno)

  1. Computer and Data Science
    1. CISC 5550 Cloud Computing
    2. CISC 5640 NoSQL Database Systems
    3. CISC 5700 Cognitive Computing
    4. CISC 6000 Deep Learning
    5. CISC 6200 Natural Language Processing (NLP)
    6. CISC 6325 Database Systems
    7. CISC 6525 Artificial Intelligence
    8. CISC 6735 Data Visualization
  2. Cybersecurity
    1. CISC 5009 Network Essentials
    2. CISC 5650 Cyber Security Essentials
    3. CISC 5750 Information Security and Ethics
    4. CISC 6640 Privacy e sicurezza nei Big Data
    5. CISC 6650 Forensic Computing
    6. CISC 6680 Rilevamento delle intrusioni
  3. Bioinformatica e informatica sanitaria
    1. CISC 6500 Bioinformatica
    2. CISC 6550 Neuroscienza dei sistemi
    3. BISC 7502 Biologia molecolare eucariotica
  4. Informatica finanziaria
    1. CISC 5352 Programmazione finanziaria e applicazioni
    2. CISC 6350 Finanza computazionale avanzata
    3. ECON 6950 Econometria finanziaria
    4. ECON 6910 Economia applicata Economia
  5. Informatica urbana e cittadina
    1. CISC 5738 Sistemi ICT per le città intelligenti
    2. URST 6000 Questioni di studi urbani
    3. URST 6200 Abilità di ricerca di studi urbani
    4. BISC 7529 Principi di GIS
  6. Informatica elettorale e di governo
    1. POGA 5100 Comportamento politico americano
    2. POGA 5130 Istituzioni e processi politici
    3. POGA 5251 Ricerca di sondaggi politici
  7. Informatica del comportamento
    1. PSYC 6850 Valutazione di programmi psicologici e sociali
    2. PSYC 7804 Regressione o PSYC 7816 Analisi multivariata
    3. PSYC 7830 Modellizzazione di equazioni strutturali, PSYC 7850 Modelli Lineari Gerarchici, o PSYC 7920 Teoria della risposta degli oggetti
  8. Informatica dei media
    1. PMMA 6103 Giornalismo dei dati e grafica interattiva
    2. PMMA 6205 Analisi e metriche online

Progetto capstone – 3 crediti

  • CISC 6080 Progetto Capstone in Data Analytics

Tesi di Master – 6 crediti totali (opzionali – 3 crediti ciascuno)

  1. CISC 6085 Tesi di Master in Data Analytics I
  2. CISC 6086 Tesi di Master in Data Analytics II

Tirocinio – 3 crediti

  • CISC 6081 Data Analytic Practicum
    Gli studenti interessati ad un tirocinio con un’azienda o un’organizzazione collegata a Data Analytics possono seguire questo corso. Se preso sostituisce il Capstone Project.

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