The George Washington University - Columbian College of Arts & Sciences

MS in Data Science

डाटा साइंस विभाग पाठ्यक्रम

• DATS 6101 डाटा साइंस का परिचय
• DATS 6102 डाटा वेयरहाउसिंग और एनालिटिक्स
• DATS 6103 डाटा माइनिंग का परिचय
• DATS 6201 संख्यात्मक रैखिक बीजगणित और अनुकूलन
• DATS 6202 मशीन लर्निंग I
• DATS 6203 मशीन लर्निंग II
• DATS 6401 कॉम्प्लेक्स डेटा का विज़ुअलाइज़ेशन
• DATS 6402 उच्च प्रदर्शन कम्प्यूटिंग और समानांतर कम्प्यूटिंग
• डेटा विज्ञान में DATS 6450 विषय

अपने सलाहकार के परामर्श से चुने जाने वाले पाठ्यक्रमों के उदाहरण

• MATH 6522 संख्यात्मक विश्लेषण का परिचय
• स्टेटस 6207 सांख्यिकीय कम्प्यूटिंग के तरीके
• 6214 एप्लाइड लीनियर मॉडल
• STAT 6242 रिग्रेशन ग्राफिक्स / नॉनपरमेट्रिक रिग्रेशन
• इकोन 8375 इकोनोमेट्रिक्स I
• ECON 8376 अर्थमिति II
• इकोन 8377 इकोनोमेट्रिक्स III
• ECON 8378 आर्थिक पूर्वानुमान
• GEOG 6304 भौगोलिक सूचना प्रणाली I
• GEOG 6306 भौगोलिक सूचना प्रणाली II
• GEOG 6307 डिजिटल इमेज प्रोसेसिंग
• पीएससी 8120 नॉनलाइनर मॉडल
• PSC 8132 नेटवर्क विश्लेषण
• PSC 8185 अनुभवजन्य और औपचारिक राजनीतिक विश्लेषण में विषय

कैप्स्टोन परियोजना

मास्टर कार्यक्रम की परिणति के रूप में, छात्र तीन-क्रेडिट कैपस्टोन पाठ्यक्रम में दाखिला लेते हैं और डेटा विश्लेषण में सीखे गए कौशल और ज्ञान को लागू करने के लिए अपना अंतिम सेमेस्टर खर्च करते हैं। कैपस्टोन के लिए, छात्र डेटा विज्ञान सिद्धांतों के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर समूहों में काम करते हैं। Capstone टीम परियोजनाओं को पाठ्यक्रम प्रशिक्षक के परामर्श से चुना जाता है।

सीखने के मकसद

डेटा साइंस में एमएस पूरा करने वाले छात्र वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए डेटा साइंस तकनीकों को लागू करने, निष्कर्षों को संप्रेषित करने और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके उन निष्कर्षों को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करने के लिए सुसज्जित हैं।

विशेष रूप से, छात्रों के साथ स्नातक:

• सांख्यिकीय डेटा विश्लेषण तकनीकों का पूर्ण कार्यसाधक ज्ञान
• डेटा-माइनिंग सॉफ्टवेयर टूल्स के साथ अनुभव
• बड़े डेटा का विश्लेषण करने के लिए अत्याधुनिक उपकरणों और तकनीकों का अनुभव
• डेटा को देखने और बदलने के लिए व्यावहारिक कौशल
• संचार कौशल और टीमों में प्रभावी ढंग से काम करना

केंद्र बिंदु के क्षेत्र

मास्टर डिग्री और स्नातक प्रमाणपत्र कार्यक्रम दोनों चार क्षेत्रों के पाठ्यक्रमों को जोड़ते हैं:

• तरीके: डेटा प्रबंधन और डेटा विश्लेषण की मूल बातें; पायथन, जावास्क्रिप्ट और आर सहित डेटा साइंस के लिए आवश्यक प्रोग्रामिंग भाषाओं में गहरी विशेषज्ञता
• अनुप्रयोग: डेटा विज्ञान में वैकल्पिक पाठ्यक्रम एक विशिष्ट ज्ञान डोमेन पर लागू होते हैं, जैसे कि खगोल भौतिकी, राजनीति विज्ञान और भूगोल
• कौशल: टीमवर्क, परियोजना प्रबंधन और संचार कौशल
• प्रौद्योगिकी: डेटा और विज़ुअलाइज़ेशन सॉफ़्टवेयर और भाषाओं के लिए हैंड्स-ऑन एक्सपोज़र