数据科学科学大师

数据科学是技术最热门的新领域之一,推动创新无论是在技术领导者,如谷歌和Facebook的,以及在成熟市场,如安全,医疗保健和能源。数据科学家是在过去十年中最热门的新职业之一,具有高需求,高薪水,和工作满意度高分。

学会从数据中提取洞察

数据科学是一个新兴的领域,从机器学习,人工智能,以及用于处理大量复杂和快速变化的数据,全新的技术统计收割机方法。数据科学家的工作就是应用这些方法来收集信息,并实现了为到期的大量和复杂的数据的人类专家,否则不可能实现的目标。

在纽黑文的M.S.大学在数据的科学程序,你会发展预期领先的数据科学家,包括深度学习和统计分析,并根据需要将工作与非结构化数据和自然语言处理(NLP)的数据技能的关键技能熟练程度。

可能的角色和应用包括:

  • 能源: 创建系统对电力的对全市电网的最佳分配,通过快速变化的天气条件下最大限度地提高风能和太阳能资源的利用率。
  • 商业: 检测和500个十亿网上交易适应欺诈交易的模式,每天进行。
  • 卫生保健:通过可穿戴设备捕获的监控数据采集系统的开发在早期阶段发现潜在的警告标志。
  • 执法:通过扫描小时的视频数千识别即将到来的恐怖活动的潜在警告上传的每一天到YouTube的。
工作前景

有一个为什么“数据科学家”已超过评为全国最高职位一遍又一遍的理由。对技术数据科学家的要求高,工资远高于平均水平,工作满意度均居图表。从未有过一个更好的时间来为自己的技术技能和能力,加强你的领导能力和沟通能力,并成为一个高性能的数据科学家。

下图为在美国的五大工作图表, 根据glassdoor,而在排名前50位的其他工作相关的科学数据,分析和大数据

2018排名 职称 工作成绩 工作满意度 平均基本工资 职位空缺
1 数据科学家 4.8 4.2 $ 110,000 4,524
2 DEVOPS工程师 4.6 4 $ 105,000 3,369
3 市场经理 4.6 4 $ 85,000个 6,439
4 职业治疗师 4.5 4 $ 74,000 11,903
5 人力资源经理 4.5 3.9 $ 85,000个 4458
18 分析经理 4.4 3.9 $ 115,000个 1381
26 数据库管理员 4.3 3.8 $ 94,000 2,370
33 数据工程师 4.2 3.7 $ 100,000个 2816
38 数据分析 4.2 3.9 $ 60,000个 4,729
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选择课程和活动
  • 机器学习和数据分析

    一年之久的程序,该程序通过引入机器学习的先进方法的基本要素,并且进行了时间序列分析,强化学习和深度学习。

  • 数据科学领导能力和创业精神

    必要的专业数据科学家的核心技术在行业设置成功。学生在学习与一个非技术人员沟通,面试技巧的软技能和核心数据的科学领导能力的并行数据可视化的能力。重点放在让学生听铰接式业务需求或问题的情况,并学习如何提出和执行数据的科学解决方案,以有效地满足这些需求。

  • 分布式和可扩展的数据工程

    在“大数据”基础设施先进的主题和架构专注于计算资源和编程环境来支持高效可扩展的高容量分布式机器学习算法的开发。

  • 非结构化数据和自然语言处理

    对涉及与非结构化数据的工作,包括将其转化为能够被分析,处理结构化数据类型,以及用于机器学习和信息检索算法的基本数据科学技能的探索。材料侧重于文本挖掘使用自然语言处理和分类技术。 

  • 课程进行数据科学,M.S完整列表

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    数据科学,M.S。

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