20 Datavitenskap Master's Degree Programs in USA

Få en Master of Applied Data Science online fra UNC-Chapel Hill. Bygg den tekniske ekspertisen og den virkelige erfaringen for å fremme din datavitenskapskarriere og påvirke livene i North Carolina og utover.

The online Master of Information and Data Science (MIDS) program is preparing the next generation of experts and leaders in the data science field and providing students with a UC Berkeley education without having to relocate. Students graduate with connections to UC Berkeley’s extensive alumni network in the Bay Area and across the world. All international applicants will be required to submit official Test of English as a Foreign Language (TOEFL) scores.

Data driver nesten alle aspekter av livene våre – og etterspørselen etter folk som kan samle, analysere og tolke disse dataene har aldri vært høyere. Forbered deg på å utmerke seg i dette lukrative feltet med en mastergrad i datavitenskap fra Stevens.

Master of Science in Applied Data Science-programmet ved University of Bay Area tilbyr en robust og omfattende utdanning i datavitenskap, som sømløst kombinerer teoretisk kunnskap med praktisk anvendelse ved bruk av data fra den virkelige verden. Etter endt utdanning tildeles studentene Master of Science in Applied Data Science-graden.

Georgia State Universitys Robinson College of Business MIS med en konsentrasjon innen regnskap og datavitenskap vil utstyre deg med sterk teknisk kunnskap om revisjon, beskatning og finansregnskap samt avanserte dataanalysefunksjoner. Teknologier som maskinlæring og AI forstyrrer regnskapsbransjen i et aggressivt tempo. For å forbli relevant, må regnskapsfagfolk ha sterke datavitenskapelige ferdigheter.

AUG Global Campus sin mastergrad i datavitenskap forbereder fagfolk til å lede i den datadrevne økonomien. Programmet tilbys utelukkende på nett, og kombinerer avanserte tekniske ferdigheter med strategisk forretningsinnsikt. Studentene engasjerer seg i praktiske kurs i Python, R, maskinlæring, AI, datavisualisering og stordataanalyse.

Programmet vårt er anerkjent som et av de mest brukte AI/ML-graduate programmene i verden. Studenter i vårt MEng AI for Product Innovation-program utvikler sterke tekniske ferdigheter innen AI og maskinlæring sammen med en forståelse av hvordan man designer og bygger AI-drevne programvareprodukter.

UNC Charlottes masterprogram i datavitenskap og forretningsanalyse (DSBA) er en tverrfaglig blanding av forretningsdrift, informatikk, statistikk og driftsanalyse. Få avanserte ferdigheter innen dataanalyse, forretningsforståelse og praktisk erfaring for å løse problemer i den virkelige verden.

Applied Chemical Sciences-programmet vil forberede studenter med kjemibakgrunn for sysselsetting i kjemisk industri, energibransje, medisinsk eller farmasøytisk, eller statlige / ideelle organisasjoner. Disse nyutdannede vil målrette jobber som er forskjellige fra den mer teknisk fokuserte doktorgraden. i kjemi og / eller master i kjemiteknikk. Programmet tilbyr en forbedring av forskjellige kjemiske emner som kan brukes direkte til spesifikke industrielle, teknologiske og medisinske formål. Det består av tre separate spesialiseringsområder som gjenspeiler viktigheten av kjemiske vitenskaper i flere teknologiske anvendelser: Petroleumskemi; Bioorganisk kjemi; Beregningskjemi og datavitenskap.

En av de raskest voksende yrkene er datavitenskap og analyse. Denne nye graden, et samarbeid mellom Clemson's College of Business og College of Science, er designet for å møte behovene til et stadig mer teknologiorientert, datarikt økosystem. Programmet produserer kandidater som kan bruke statistisk resonnement for å motivere forretningsbeslutninger. Kurs kombinerer emner i statistikk, matematikk og ledelse for å trene studentene i å bruke og anvende datavitenskap og analyse på en rekke områder, inkludert markedsføring, produksjon og militæret.

Dykk dypt inn i de underliggende premissene for gitte problemer, lær å omformulere spørsmålene og avgjør om resultatene gir mening i Master of Data Science-programmet. Oppnå dette ved å utforske og forbedre strukturen til tilgjengelige data, lage og evaluere modeller, og ved å konstruere og teste hypoteser. Lær hvordan du analyserer dataene, visualiserer resultatene, og ikke minst, hvordan artikulerer oppdagelsene deres.