MSE em Ciência de Dados (meio período)
Johns Hopkins Whiting School of Engineering
Informação chave
Localização do campus
Baltimore, EUA
Idiomas
Inglês
Formato de estudo
Misturado, Ensino a Distância
Duração
2 anos
Ritmo
Meio Período
Propinas
USD 50.328
Prazo para inscrição
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Data de início mais cedo
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Introdução
Aprimore sua carreira como líder em um mundo orientado por dados e obtenha um mestrado em ciência de dados online, sem necessidade de GRE. Cursos em Ciência da Computação e Matemática Aplicada fornecem uma base para lançar nossos mestres em graduados em ciência de dados em uma variedade de carreiras especializadas, incluindo pipeline e armazenamento de dados e análise estatística.
Sobre o Programa
O programa de pós-graduação em Data Science da Johns Hopkins Engineering for Professionals on-line, em meio período, atende à enorme demanda por cientistas de dados qualificados para servir como recursos de conhecimento em nosso mundo em constante evolução e orientado a dados.
Projetado especificamente com profissionais que trabalham em mente, você se envolverá em vários cursos on-line modernos criados para expandir seu conhecimento para oportunidades de carreira avançadas em ciência de dados, incluindo aprendizado de máquina, visualização de dados, teoria dos jogos e sistemas de dados em larga escala. Aprenda com engenheiros de nível sênior e cientistas de dados que incorporarão cenários realistas em seus estudos que você tem ou encontrará como profissional.
Destaques do programa
O mestrado on-line em ciência de dados prepara você para ter sucesso em trabalhos especializados que envolvem tudo, desde o pipeline e armazenamento de dados até a análise estatística e a descoberta da história que os dados contam. Você irá:
- Adquira habilidades práticas e avance em sua carreira para atender à crescente demanda por cientistas de dados.
- Equilibre a teoria e a prática da matemática aplicada e da ciência da computação para analisar e lidar com conjuntos de dados em grande escala.
- Gerencie e manipule informações para descobrir relacionamentos e insights em conjuntos de dados complexos.
- Crie modelos usando técnicas formais e metodologias de abstração que podem ser automatizadas para resolver problemas do mundo real.
- Selecione os cursos que se encaixam na sua área de interesse.
- Torne-se um cientista de dados e líder confiante.
Admissões
Bolsas de estudo e financiamento
Várias opções de bolsas estão disponíveis. Visite a escola para obter mais informações.
Currículo
Cursos de pré-requisitos
- Cálculo Multivariável e Análise Complexa
- Matemática Discreta * ou Introdução às Equações Diferenciais Ordinárias e Parciais ou Álgebra Linear e Suas Aplicações
- Introdução à programação usando Python ou Introdução à programação usando Java
Cursos Básicos
- Métodos Estatísticos e Análise de Dados
- Algoritmos para Ciência de Dados
Cursos requeridos
- Princípios de Sistemas de Banco de Dados ou Introdução ao Aprendizado de Máquina
- Visualização de dados
- Introdução à Otimização * ou Estatística Computacional
- Modelos Estatísticos e Regressão
- Ciência de dados
Taxa de matrícula do programa
Oportunidades de Carreira
Projetado especificamente para profissionais que trabalham, você participará de uma série de cursos on-line modernos criados para expandir seu conhecimento para oportunidades de carreira avançadas em ciência de dados, incluindo aprendizado de máquina, visualização de dados, teoria de jogos e sistemas de dados em grande escala. Aprenda com engenheiros de nível sênior e cientistas de dados que incorporarão cenários realistas em seus estudos que você possui ou encontrará como profissional.
Entrega do programa
- Adquira habilidades práticas e avance em sua carreira para atender à crescente demanda por cientistas de dados.
- Equilibre a teoria e a prática da matemática aplicada e da ciência da computação para analisar e lidar com conjuntos de dados em grande escala.
- Gerencie e manipule informações para descobrir relacionamentos e insights em conjuntos de dados complexos.
- Selecione os cursos que se encaixam na sua área de interesse.