Master of Science in Datenanalyse

Um die Mission der Universität zu unterstützen, soll der Master of Science in Data Analytics (MSDA) ein breites Spektrum an Personen ansprechen. Das Programm bringt Theorie und Praxis in Einklang, bietet ein umfangreiches Angebot an traditionellen und hochmodernen Kursen und bietet die notwendige Flexibilität, um Studenten mit unterschiedlichem Hintergrund gerecht zu werden, einschließlich Computerprofis, die ihr Verständnis von Data Analytics erweitern möchten, sowie Einzelpersonen deren Bachelor-Abschluss nicht in Informatik liegt, aber ihr Wissen in Data Analytics erweitern möchte.

Zugehörige Mikroanmeldeinformationen

• Datenanalyst (DA)
• Leitender Data Scientist (PDS)
• Big-Data-Architekt (BDA)
• Big-Data-Analyst (BDA)
• Data Warehouse-Ingenieur (DWE)
• Wirtschaftsanalyseingenieur (BAE)

• Entwerfen Sie Software, die Modellierungs- und Datenanalysetechniken anwendet, um reale Probleme mit modernsten Techniken zu lösen, Erkenntnisse zu kommunizieren und Ergebnisse mithilfe von Datenvisualisierungstechniken effektiv zu präsentieren.
• Demonstrieren Sie Kenntnisse über statistische Algorithmen in der Datenanalyse für eine verbesserte Designentscheidung.
• Wenden Sie soziale, ethische und rechtliche Prinzipien von Technologien und deren Anwendungen im Bereich der Datenanalyse an.
• Kommunizieren Sie effektiv einzeln oder in funktionsübergreifenden Teams.

• Big-Data-Architekt
• Leitender Datenwissenschaftler
• Data Warehouse-Ingenieur
• Management-Analyst
• Datenwissenschaftler
• Dateningenieur
• Research Analyst – Data Science-Abteilung
• Dozent an einem College oder einer Universität, der Data Analytics zusätzlich zu den Informatikkursen unterrichtet.

Der Master-Abschluss in Data Analytics erfordert den Abschluss von 36 Credits. Die Studierenden belegen 12 Credits Kernkurse, die allen Programmen gemeinsam sind, 6 Credits Karrierebewerbungen und 18 Credits im Inhaltsbereich Data Analytics.

Programmvoraussetzungen

Alle neuen Studenten des Data Analytics-Programms benötigen bestimmte Grundkenntnisse, um sie auf den Erfolg im Data Analytics-Programm vorzubereiten. Ein Data Analytics-Abschluss vermittelt ein breites Verständnis der Theorie und Technologie der Informatik. Studenten, die nicht über den erforderlichen Hintergrund verfügen, müssen einige oder alle Voraussetzungen erfüllen, bevor sie die Kernkurse belegen können. Um erfolgreich zu sein, müssen die Studierenden daher einen Hintergrund in den folgenden Kursen haben.

• COMP 109 Computeralgorithmus und Programmierlogik mit Python
• COMP 260 Einführung in Betriebssysteme
• COMP 270 Grundlagen des Netzwerkens
• COMP 329 Datenstrukturen und Algorithmusanalyse
• COMP 350-Datenbankkonzepte

Kernfächer (4 Kernfächer – 12 Credits)

Diese Kurse vermitteln ein breites Basiswissen zur Implementierung von Computerschnittstellen, Softwaredesign, Kommunikation zwischen Systemen und zur Verwaltung von IT-Systemen. Dies sind alles entscheidende Elemente für IT-Experten, um diese Bausteine auf ein bestimmtes System oder Projekt anzuwenden.

• COMP 501 Fortgeschrittene Betriebssysteme
• COMP 502 Design und Analyse von Algorithmen
• COMP 503 Vernetzung und Telekommunikation
• COMP 504 Datenbankverwaltungssysteme

Anwendungskurse (2 Kurse – 6 Credits)

Diese Kurse bieten den Studierenden die Möglichkeit, das im Studium Erlernte in einem Praxisprojekt oder einer Masterarbeit anzuwenden. Während das Praxisprojekt die Anwendung des während des Studiums erworbenen Wissens vorsieht und eine Arbeit darstellen würde, die potenziellen Arbeitgebern die Berufsreife zeigen könnte, dient die Abschlussarbeit in der Regel dem Nachweis des Forschungspotentials eines Studenten und könnte zum Nachweis der Bereitschaft für eine Promotionstätigkeit verwendet werden. Unabhängig von der Option werden die Studierenden grundlegende Forschungskenntnisse und -fähigkeiten demonstrieren, die für den Abschluss des Projekts oder der Abschlussarbeit verwendet werden.

• COMP 505 Forschungsmethoden
• Wähle eines der Folgenden:
  • COMP 682 Data Analytics Capstone-Projekt
  • COMP 698 Masterarbeit

Spezialisierungskurse (alle 6 Kurse – 18 Credits)

Diese Fortgeschrittenenkurse decken die Tiefe der Themen im Zusammenhang mit Data Analytics ab und ermöglichen es den Studenten, ihr Wissen auf der Grundlage ihrer beabsichtigten beruflichen Laufbahn zu entwickeln.

• COMP 523 Big Data-Prinzipien
• COMP 524 Metadatenanwendungen in komplexen Big-Data-Problemen
• COMP 525 Rolle der Analytik bei der Entscheidungsfindung
• COMP 528 Data Analytics Foundation
• COMP 529 Informationsfusion
• COMP 531 Algorithmen für die Datenanalyse
• COMP 542 Numerische Analyse
• COMP 543 Datenintensives verteiltes Rechnen
• COMP 544 Spezielle Themen in Data Science
• COMP 596 Praktikum I in Datenanalyse
• COMP 626 Webanalyse
• COMP 627 Beschreibende und prädiktive Analysewerkzeuge
• COMP 628 Spezielle Themen in der Datenanalyse
• COMP 629 Datenschutz und Sicherheit in Big Data
• COMP 630 Textanalyse
• COMP 631 Cloudera Certified Associate (CCA) Datenanalyst
• COMP 632 Microsoft Certified Azure Data Scientist Associate
• COMP 696 Praktikum II in Datenanalyse

Hinweis: Studierende, die einen Kurs belegen möchten, der von einem anderen Programm angeboten wird, können dies bei ihrem Betreuer beantragen, indem sie die Relevanz des Zusatzes im Rahmen ihrer beruflichen Laufbahn, ihres beabsichtigten Beratungsprojekts und / oder persönlichen Interesses begründen. Es können maximal 2 Kurse aus einem anderen Studiengang beworben werden.