Наука о данных

Основные курсы (12 кр.)

Анализ данных и статистика (3 кр.)

Пройдите один курс из следующих:

• Разработка и анализ алгоритмов CSCI-B 503
• CSCI-B 553 Нейронный и генетический подходы к искусственному интеллекту
• CSCI-B 565 Data Mining
• CSCI-B 652 Компьютерные модели символического обучения
• CSCI-B 659 Тема: теория информации и умозаключения
• INFO-I 573 Программирование для Chemical & Информатика науки о жизни
• INFO-I 590 Тема: визуальная аналитика
• INFO-I 590 Тема: реляционные вероятностные модели
• ILS-Z 534 Поиск
• ILS-Z 604 Тема: анализ больших данных для Интернета и текста
• Визуализация информации ILS-Z 637 - предлагается онлайн
• STAT-S 520 Введение в статистику
• STAT - любой курс, уровень которого 600 и выше

Жизненный цикл данных (3 кр.)

Пройдите один курс из следующих:

• CSCI-B 551 элементы искусственного интеллекта
• CSCI-B 555 Машинное обучение
• INFO-I 535 Управление, доступ и использование больших и сложных данных - предлагается онлайн
• INFO-I 590 Тема: Прикладное машинное обучение
• INFO-I 590 Тема: сложные системы
• ILS-Z 604 Тема: научная коммуникация
• ILS-Z 604 Тема: Курация данных
• ILS-Z 636 Семантика данных - предлагается онлайн
• Электронные библиотеки ILS-Z 652

Управление данными и инфраструктура (3 кр.)

Пройдите один курс из следующих:

• Распределенные системы CSCI-B 534
• CSCI-B 552 Искусственный интеллект, основанный на знаниях
• CSCI-B 561 Расширенные понятия базы данных
• CSCI-B 649 Тема: облачные вычисления - предлагается онлайн
• CSCI-B 649 Тема: расширенные темы в области конфиденциальности
• CSCI-B 649 Тема: облачные вычисления для наукоемких наук - предлагается онлайн
• Теория и системы баз данных CSCI-B 661
• CSCI-B 662 Системы баз данных и внутренний дизайн
• CSCI-B 669 Тема: Управление научными данными и их сохранение
• CSCI-P 536 Расширенные операционные системы
• CSCI-P 538 Компьютерные сети
• INFO-I 520 Безопасность для сетевых систем
• INFO-I 524 Программное обеспечение и проекты для больших данных - предлагаются онлайн
• INFO-I 525 Организационная информатика и экономическая безопасность
• INFO-I 590 Тема: сложные сети и их приложения
• Проектирование базы данных ILS-Z 511

Домен / Область применения (3 кр.)

Выберите одну из следующих областей: бизнес-аналитика, научная аналитика, веб-наука, анализ социальных данных и аналитика здоровья.

• CSCI-B 656 Web Mining
• CSCI-B 679 Тема: высокопроизводительные вычисления
• INFO-I 519 Введение в биоинформатику
• INFO-I 523 Приложения и аналитика больших данных - предлагаются онлайн
• INFO-I 529 Машинное обучение Биоинформатика
• INFO-I 533 Системы и протоколы Безопасность и защита информации
• INFO-I 590 Тема: Большие данные в области поиска лекарств, здравоохранения и трансляционной медицины - предлагается онлайн
• Стажировка по ILS-Z 605

Факультативы (18 кр.)

Выберите из списка доменов / областей применения, списка основных курсов или M.S. в науке о данных - общий - утвержденный список курсов. Факультативы дают возможность сделать программу самостоятельно. Советы и рекомендации от преподавателей факультета могут помочь. Будьте изобретательны в своих стратегиях курса.

Требования

1. Заполненные анкеты (онлайн).
2. Три рекомендательных письма, которые касаются академических и профессиональных способностей заявителя. Заявитель обязан обеспечить поступление рекомендательных писем в Приемную комиссию к крайнему сроку.
3. Текущее резюме или резюме
4. Личное эссе с объяснением академических и карьерных целей (минимум 500 слов).
5. Официальные стенограммы из каждого колледжа (кроме стенограмм IU, которые департамент может получить в онлайн-системе регистратора IU). Из всех других колледжей и университетов заявители должны организовать отправку стенограмм непосредственно в приемную комиссию ILS.
6. Общий выпускной экзамен (GRE) Общий тестовый балл требуется от всех соискателей докторской программы. Соискатели магистерской программы, средний балл которых (GPA) в бакалавриате колледжа ниже 3,0 по 4,0 баллам или чей GPA по курсовой работе, завершенной для предыдущей степени магистра, не составляет 3,2 или выше, должны представить баллы GRE в поддержку Приложения. Минимальные баллы GRE составляют 153 устных, 144 количественных и 4,0 аналитических материала. Оценки GRE, если таковые будут предоставлены, будут учтены в процессе конкурсного приема и при присуждении ведомственной финансовой помощи. Тест должен быть сдан в течение трех лет после подачи заявки. Оценки GMAT могут быть представлены для оценок GRE для соискателей степени магистра ILS (минимум 31 в каждой области).
7. Регистрационный взнос. Онлайн-приложения требуют оплаты кредитной картой.
8. Все международные абитуриенты, подающие заявки на получение любой степени по программе ILS, должны представить недавний официальный отчет по результатам общего экзамена для выпускных экзаменов (GRE) из Службы образовательного тестирования. Тест должен быть сдан в течение трех лет после подачи заявки. Результаты по всем трем разделам (словесный, количественный и аналитический) будут рассмотрены. Требуются минимальные оценки GRE: 153 устных, 144 количественных и 4.0 аналитических материала. Баллы GMAT могут быть представлены для баллов GRE для соискателей степени магистра ILS (требуется минимум 31 балл в каждой области).
9. Учащиеся, чей родной язык не является английским, должны представить последние официальные результаты теста по английскому языку как иностранному (TOEFL). Для поступления в аспирантуру ILS требуется минимум 100 баллов TOEFL (или 600 баллов по бумажному тесту).

Стипендия

• Ассистентство выпускников на основе заслуг
• Глобальное образование
• стипендии на основе потребностей

Дополнительная информация о программе

Программа по Data Science в Indiana University Bloomington предлагает студентам уникальную возможность получить всесторонние знания и практические навыки, необходимые для успешной карьеры в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Эта междисциплинарная программа предназначена для студентов с различным бэкграундом, включающим математику, статистику, информатику и другие технические области, а также для тех, кто желает расширить свои компетенции в области обработки больших данных и аналитики.

Обучение охватывает широкий спектр тем, таких как статистический анализ, программирование на Python и R, визуализация данных, методы машинного обучения, базы данных и управление ими, а также этические аспекты использования данных. Студенты получают возможность работать над реальными проектами, сотрудничая с индустриальными партнёрами и исследовательскими группами университета, что обеспечивает практическое применение полученных знаний и подготовку к реальным вызовам профессиональной деятельности.

Программа также включает элементы стажировок и научно-исследовательской деятельности, что способствует развитию навыков командной работы, решения сложных задач и коммуникации результатов. Студенты учатся формировать и обосновывать свои выводы, используя различные инструменты и технологии анализа данных. После завершения программы выпускники обладают уверенностью и знаниями, необходимыми для работы в различных секторах экономики, таких как финансы, здравоохранение, технологии, маркетинг и государственное управление.

Обучение осуществляется как в очной, так и в онлайн-формате, что позволяет гибко планировать учебный процесс и сочетать его с профессиональной деятельностью. Программа признается одной из ведущих в области Data Science на федеральном уровне и славится высоким уровнем подготовки выпускников, которые востребованы на рынке труда.

Для поступления на программу требуется наличие соответствующего образования, а также проявление интереса к аналитике и обработке данных. Подробная информация о требованиях, сроках подачи заявлений и условиях обучения доступна на официальном сайте Indiana University Bloomington. Студенты, окончившие программу, получают степень магистра по Data Science, что открывает широкие возможности для дальнейшей профессиональной и академической карьеры.