Master of Science in Datenanalyse
Nova Southeastern University, College of Computing and Engineering
Schlüsselinformation
Campus-Standort
Fort Lauderdale, Vereinigte Staaten von Amerika
Sprachen
Englisch
Studienformat
Fernunterricht, Auf dem Campus
Dauer
12 - 24 Monate
Tempo
Vollzeit, Teilzeit
Studiengebühren
USD 950 / per credit *
Bewerbungsschluss
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frühestes Startdatum
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* Unterricht pro Kreditstunde. Zusätzliche Gebühren können anfallen. Preise können sich ändern.
Einführung
Überblick
Der Master of Science in Datenanalyse ist ein 30-Kreditstunden-Studiengang am College of Computing and Engineering der Nova Southeastern University. Das Master of Science-Programm für Datenanalyse wird online und auf dem Campus in Südflorida angeboten und konzentriert sich auf die Anwendung von Konzepten und Methoden, die für Datenanalyse, Datenbankverwaltung, Data Warehousing, Data Mining, Datenvisualisierung, Prognose und Vorhersagemodellierung von zentraler Bedeutung sind. Das Programm beinhaltet Kreativität, Vision, strategische Planung und Technologie für Analyse und Entscheidungsfindung. Dieses Programm verbindet Theorie und Praxis zu einer Lernerfahrung, die Fähigkeiten entwickelt, die auf komplexe, reale Probleme und Organisationen anwendbar sind.
Programmformat
Die Schüler können Online- oder On-Campus-Kurse belegen. Online-Kurse können von jedem Ort der Welt aus besucht werden, an dem ein Internetzugang verfügbar ist. NSU verwendet Canvas als Lernverwaltungssystem, um Online-Kursinhalte bereitzustellen. On-Campus-Kurse finden auf dem Hauptcampus in Fort Lauderdale statt. Jede On-Campus-Klasse tritt einmal pro Woche von 18.00 bis 20.00 Uhr zusammen. Alle MS-Programme haben ein dreitägiges Format: Herbst (16-wöchiges Semester ab August), Winter (17-wöchiges Semester ab Januar). und Sommer (12-wöchiges Semester ab Mai).
Lernerfolge
Ein Absolvent mit einem MS in Data Analytics hat die Fähigkeit, (1) Konzepte, Designs und Lösungen für die Datenanalyse effektiv und professionell zu kommunizieren; (2) Kenntnisse der Datenanalyse anwenden, um effektive Entwürfe und Lösungen für spezifische Probleme zu erstellen; (3) Identifizierung, Analyse und Synthese von wissenschaftlicher Literatur auf dem Gebiet der Datenanalyse; (4) Bewertung von Datenanalysetechniken für die Managementplanung und Entscheidungsfindung.
Admissions
Der Master of Science in Datenanalyse richtet sich an Studierende mit Hauptfächern in den Bereichen Informatik, Wirtschaft, Informationssysteme, Informationstechnologie, Ingenieurwesen, Mathematik oder Physik.
Lehrplan
Kern (21 Credits)
- MSIT 501 Grundlagen der Programmierung, Datenstrukturen und Algorithmen
- MSIT 630 Datenbanksysteme
- MMIS 642 Data Warehousing
- MMIS 643 Data Mining
- MMIS 671 Data Analytics
- CISC 672 Datenvisualisierung
- MMIS 692 Data Analytics-Projekt
Wählen Sie drei Kurse (9 Credits)
- ISEC 615 Grundlagen der Cybersicherheit
- MMIS 621 Projektmanagement für Informationssysteme
- MMIS 623 Ethik in der Datenverarbeitung
- MMIS 644 UX-Strategie für soziale Medien
- CISC 685 Interaction Design
Admissions
Lehrplan
Die Studierenden belegen sieben Kernkurse, die die Grundlagen der Programmierung, Datenstrukturen und Algorithmen, Datenbanksysteme, Data Warehousing, Mining, Analytik und Visualisierung abdecken. Die Studierenden wählen programmspezifisch drei weitere Lehrveranstaltungen aus.
Galerie
Programmergebnis
Ein Absolvent mit einem MS in Data Analytics hat die Fähigkeit:
- Datenanalysekonzepte, -entwürfe und -lösungen effektiv und professionell kommunizieren;
- Kenntnisse der Datenanalyse anwenden, um effektive Designs und Lösungen für spezifische Probleme zu entwickeln;
- wissenschaftliche Literatur in Bezug auf das Gebiet der Datenanalyse identifizieren, analysieren und synthetisieren;
- Bewertung von Datenanalysetechniken für Managementplanung und Entscheidungsfindung.