MS in Data Analytics en Visualisatie

Algemeen

Lees meer over dit programma op de website van de school

Beschrijving van opleiding


Moderne bedrijven hebben bekwame experts nodig om grote hoeveelheden gegevens te doorzoeken en te interpreteren om de strategie te informeren en beslissingen te helpen sturen. Ontworpen voor zeer gemotiveerde mensen die geïnteresseerd zijn in het opbouwen van hun kwantitatieve, ontwerp- en zakelijke vaardigheden, richt het MS-bestand van de Katz School zich op gegevensbeheer, modellering, interpretatie en rapportage, evenals algoritmeontwikkeling en gegevenswetenschap.

Je kunt je diploma behalen in slechts één jaar met een full-time schema of in je eigen tempo in deeltijd - op de campus of online. Door middel van projectmatige cursussen, krijg je de ervaring en inzichten om gegevens effectief te interpreteren en te gebruiken. Je bouwt een indrukwekkend portfolio van projecten die het equivalent van vijf jaar werkervaring aantonen in de korte tijd die nodig is om je diploma te behalen.

Leer de wetenschap achter de vaardigheden: bouw voorspellende en beschrijvende modellen en ontrafel betrouwbare, herhaalbare patronen verborgen in gegevens.

Word een Data Analytics-expert

Leren door te doen van ervaren beoefenaars, data scientists en onderzoekers.

Master fundamentele en opkomende data-analyse en visualisatie principes, praktijken en technieken.

Ontwikkel steeds complexere gegevensprojecten en maak modellen om hedendaagse onderwerpen te onderzoeken, zoals financiën, energieverbruik, online aankopen, consumentengedrag, fraude of zelfs ziekte en epidemieën.

Pas de fundamenten van praktische statistieken, engineering, wiskunde en gegevenswetenschap toe op bedrijfs- en open datasets.

Maak contact met het uitgebreide netwerk van alumni en werkgevers van Yeshiva en met toonaangevende gegevensprofessionals in New York City.

Verdien je masteropleiding aan een Top 100 University in het hart van New York City.

Aanbevolen cursussen

Ontworpen door en voor professionals in de industrie, richt het MS in het Data Analytics- en Visualisatie-curriculum zich op praktische toepassingen in plaats van op theorie. Onze cursussen bevatten door bedrijven gesponsorde projecten waarmee u gesimuleerde en echte zakelijke problemen kunt oplossen, beste praktijken kunt leren en de nieuwste analytische hulpmiddelen onder de knie kunt krijgen.

  • Visual Storytelling

Analisten moeten hun gegevens presenteren in effectieve en overtuigende visualisaties. Deze cursus combineert de beste heuristieken voor gegevenspresentatie met praktische ervaring bij het maken van spreadsheetgrafieken en gegevensvisualisaties van verschillende brongegevens. Studenten leren hoe ze tekst en visualisaties kunnen combineren tot ambachtelijke verhalen die een diepere betrokkenheid bij gegevensanalyses en conclusies bevorderen.

  • Gegevens Productontwerp

Succesvolle ondernemers en consultants creëren waarde. Gegevensanalisten die naast of als waarde-architecten kunnen werken, creëren sneller meer organisatorische waarde. Tegenwoordig betekent dit het gebruik van gegevens, analyses en experimenten om klantdoelen en -voorkeuren beter te begrijpen. In deze cursus leren studenten analytische kaders voor het gebruik van gegevens ten dienste van klantinzicht, klantontwikkeling, verfijning van waardeproposities en productontwikkeling.

Wie zou moeten solliciteren?

De MS van de Katz School in Data Analytics en Visualization is ideaal voor ambitieuze personen die hun vaardigheden op het gebied van informatica, data science, wiskunde en ontwerp willen versterken om gegevens te gebruiken en de bedrijfsgroei te stimuleren.

Al onze studenten moeten blijk geven van een passie voor het werken met gegevens. Hoewel de meeste van onze studenten wat data-gerelateerde werkervaring hebben, zijn studenten zonder werkervaring met een sterke kwantitatieve en / of ontwerpgerichte academische achtergrond welkom om toe te passen.

Ongeveer 33% van de Katz-studenten komt van buiten de Verenigde Staten.

Careers

Afgestudeerden van het programma worden voorbereid op een carrière als:

  • analisten,

  • Data-wetenschappers,

  • Productmanagers,

  • Opstartstichters,

  • en meer.

leerplan

Naarmate je verder komt in het 30-credit MS van de Katz School in het Data Analytics- en Visualisatieprogramma, ontwikkel je een werkklare portfolio van projecten en verdiep je je in de kernprincipes, -patronen en -praktijken van data science en visualisatie. De MS kan binnen 12 maanden worden voltooid, of deeltijd in een tempo dat voor u zinvol is. Om je diploma te behalen, moet je 21 studiepunten van vereiste basiscursussen, inclusief een sluitertijdproject, voltooien, evenals negen keuzevakken, waaronder een stage.

Kernvereisten (21 studiepunten)

Cursus

credits

Analytics-programmering

3

Computationele wiskunde en statistiek

3

Project Management voor Data Science

3

Modellering en analyse van spreadsheets

3

Gestructureerd gegevensbeheer

3

Visual Design en Storytelling

3

Capstone

3

Keuzevakken (kies 9 studiepunten)

Cursus

credits

Datagestuurde organisaties

3

Gegevens Productontwerp

3

Data Science

3

Informatiearchitecturen

3

Talent Analytics

3

Onafhankelijke studie

1-3

stages

1-3

Speciale onderwerpen

1-3

Programmadirecteur

Andy Catlin - Director, MS in data-analyse en visualisatie

Andy Catlin is een ondernemer op het gebied van data-analyse en data science, die mede-oprichter van verschillende succesvolle startups is geweest, waaronder Citigate Hudson (een aangepaste geavanceerde analyseprovider die nu bekend staat als twentysix New York), Metrics Reporting (een bedrijf dat werkprestatiegegevens aan werkgevers verstrekt) , en Mad Dog Data Science (een leverancier van procesgeoriënteerde gegevens voor bedrijven). Hij heeft teams geleid die analytische applicaties hebben gebouwd voor de National Football League en verschillende NFL-teams, evenals internationale banken zoals Donaldson, Lufkin

Admissions

Succesvolle kandidaten moeten het potentieel vertonen om uit te blinken in dit veeleisende veld en aan de volgende kwalificaties voldoen:

  • Bachelor diploma van een geaccrediteerde hogeschool of universiteit,

  • Voltooiing van ten minste één calculuscursus, één statistiekcursus en één programmeercursus, elk met een cijfer van B of beter.

Om de MS aan te vragen in Data Analytics en Visualisatie, moet u de online aanvraag indienen samen met:

  • Huidig ​​CV dat een sterke interesse toont in het werken met gegevens,

  • Officiële undergraduate transcripten,

  • Een persoonlijke verklaring die uw doelen beschrijft voor het nastreven van de MS in Data Analytics en Visualisatie,

  • Twee aanbevelingsbrieven,

  • TOEFL-score (als je undergraduate-diploma werd behaald aan een instelling waar cursussen niet in het Engels werden gegeven),

  • Uitdagingsexamen.

Alle MS in Data Analytics en Visualization-aanvragers zijn verplicht om een ​​online challenge-examen af ​​te leggen dat ons zal helpen om je bereidheid tot het programma te evalueren. We sturen u dit examen tijdens het aanvraagproces.

Brugworkshops

Als u voorafgaande cursussen mist of bepaalde onderwerpen moet bijwerken voordat u kunt beginnen, kunt u voorwaardelijk worden geaccepteerd. Volledige acceptatie is afhankelijk van het succesvol voltooien van een of meer van de volgende online workshops van drie weken:

  • Basisbeginselen van spreadsheets

  • Basisprincipes van programmeren

  • Fundamentals of Database

  • Data Analytics Math

De bridgeworkshops zijn gratis voor studenten die zijn toegelaten tot het Data Analytics and Visualization-programma of een ander gediplomeerd programma aan The Katz School.

Laatst bijgewerkt op mrt 2020

Over de school

The Katz School at Yeshiva University gives students the opportunity to further their intellectual and professional pursuits and become a part of one of U.S. News and World Report’s top 80 universitie ... Lees meer

The Katz School at Yeshiva University gives students the opportunity to further their intellectual and professional pursuits and become a part of one of U.S. News and World Report’s top 80 universities in the United States. Lees Minder