留学攻读数据科学硕士可以学到什么?
在数据科学硕士课程中学到什么？
那些完成数据科学硕士学位的人可能会学到很多关于数据环境及其变化速度的知识。学生接受这种教育（雇主经常在员工身上寻求这种教育）的原因之一是因为该领域是多么复杂和不断变化的。这种类型的学位可以使学生获得更多在该领域工作所需的最新和现代技能(留学攻读数据科学硕士可以学到什么?)。
数据科学硕士学位旨在教授广泛的主题，包括预测建模、人工智能、数据可视化、大数据和机器学习等。目标通常是建立在当前技能的基础上，使用最新的技术和资源更好地管理、可视化和探索数据集。这通常意味着在课程中使用应用数据科学和分析方法。
那些完成数据科学研究生学位的人可能希望担任数据科学家或计算机系统的其他领域。因此，他们可能在私营或非营利部门以及政府职位工作。
数据科学学生可用的课程可能会提供一些灵活性。学生可能希望修读各种选修课，以实现他们想要的教育和职业道路。
拥有数据科学硕士学位的前 25 所学校
根据 NCES 在 2019/20 学年的报告，考虑到美国这些学院和大学毕业时拥有数据科学硕士学位的学生人数最多。
布朗大学、威斯康星大学拉克罗斯分校、Michigan Technological University、威斯康星大学绿湾分校、太平洋大学、威斯康星大学欧克莱尔分校;
威斯康星大学奥什科什分校、威斯康星大学史蒂文斯波因特分校、阿拉巴马大学伯明翰分校、西密歇根大学、威斯康星大学苏必利尔分校、蒙大拿州立大学、Saint Mary's College;
数据科学硕士课程的课程可能包括
面向数据科学家的数学:在本课程中，学生可以学习解释数学模型的技巧。这些可能发生在数学的多个学科中。这些可能包括线性代数、离散数学、概率和微积分。本课程旨在为本课程中的其他课程提供基础。
使用 R 应用统计学:本课程的基础通常是统计分析。学生可以涵盖评估统计信息和进行数据分析等主题。在本课程中，经常介绍R语言用于统计分析。描述性统计、集中趋势和概率论等主题都可以涵盖。
数据科学实践:本课程通常基于案例研究。目的通常是提供解决问题的技能，并教授数据科学领域的技术和领导角色。在本课程中，学生可以充当数据科学家，同时使用案例研究作为指导。
数据库系统和数据准备:数据管理和准备通常是本课程的基础课程。本课程可能涵盖关系模型、规范化过程和结构化查询语言等项目。数据清理和集成、数据库编程和加载操作都是可能涵盖的主题。
实用机器学习:本课程的基础通常是介绍机器学习及其如何应用于业务应用程序。作为课程的一部分，学生可以学习各种算法和应用技术。学生还可以实施可用于数据科学领域的机器学习模型。
决策分析:本课程旨在涵盖数据分析中的许多主题。求解技术、建模方法和基本概念都是本课程可能涵盖的主题。线性规划、目标规划和网络优化都可以在本课程中涵盖。
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• 一些全国最实惠的学费，来自私立、非营利性、NEASC 认可的大学
• GPA 为 2.5 及以上的合格学生可能会获得高达 20 美元的助学金和奖学金
• 全年多个学期开始日期。24/7 在线课堂访问
关于数据科学硕士的 6 个最常见问题 （FAQ）
许多人对完成数据科学学位有疑问。看看关于数据科学硕士学位的一些最常见的问题。
数据科学硕士学位需要多长时间？
这可能从一所学校到另一所学校。大多数情况下，学生可能能够在 1 到 2 年内完成数据科学硕士学位。可能会有加速课程可供选择，特别是对于那些已经拥有该领域学士学位的人。课程作业要求通常决定了课程的长度，并且因学校而异。
有必要获得数据科学硕士学位吗？
但情况并非总是如此。有些学生没有获得硕士学位，而是以学士学位开始工作。然而，数据科学硕士学位通常会走得更远，并更多地涵盖数据科学下的许多学科。这可能意味着拥有硕士学位可以帮助学生获得他们可能还没有的额外教育和技能培养。
我可以成为拥有硕士学位的数据科学家吗？
有可能获得一份拥有硕士学位的数据科学家的工作。有些人可能能够以学士学位开始他们的职业生涯。但是，许多雇主可能要求根据 BLS 的硕士或高等教育。
数据科学硕士需要哪些课程？
已完成和所需的课程可能与每个教育计划不同。然而，许多学生需要完成一个提供数学、社会科学、统计学、计算机科学、物理学和经济学等主题的学位，以及其他特定于该行业的主题。这可能包括机器学习、人工智能和系统设计。
数据科学是个好职业吗？
对于那些对计算机系统和技术充满热情的人来说，数据科学可能是一个非常好的职业。重要的是要知道，许多组织，包括私营部门和政府机构，通常需要具有这些技能的员工来帮助管理他们的计算机系统。
数据科学家的工作压力大吗？
许多工作可能会有压力，包括数据科学家所做的工作。他或她通常负责成为更大团队的一员，以帮助管理计算机系统的问题，并在出现大问题时解决它们。
数据科学硕士的费用是多少？
正在考虑从事数据科学家或类似领域的学生可能需要为他们的教育提出资助方案。符合条件的人可以获得经济援助。根据 2018 年至 2019 学年硕士生支付的平均费用为 19,314 美元NCES的.因此，必须寻找所有可用的资金来源来支付这些费用。
好消息是，获得这笔资金可能有许多不同的途径。仔细看看一些最常用的支付硕士学位的方法。
奖学金
对于学生来说，考虑奖学金机会通常很重要。这是因为这些资金可用于支付大学和其他需求，但它们通常不需要偿还。学生可能会找到广泛的奖学金选择，以完成数据科学学位，包括硕士水平。中的一些选项数据科学奖学金可能很容易获得。
Alice L. Halton教育基金（ALHEF）:谁可以申请：ARMA 休斯顿分会创建了该基金，以纪念 Alice L. Halton 的遗产，为追求信息和记录管理职业教育的学生提供奖学金。申请人必须积极接受信息和记录管理职业的教育。
LITA/Christian Larew 图书馆和信息技术纪念奖学金:谁可以申请：在 ALA 认可的学校就读期间，在经批准的图书馆学硕士 （MLS） 课程中完成不超过 12 小时的研究生有资格获得该奖项。符合条件的学生必须计划进入图书馆和信息技术领域。
学生贷款
私人学生贷款 也可以支付数据科学硕士学位的费用。这种类型的学生贷款通常不受政府支持。这意味着所有条款和条件都可能不同，并且可能因组织而异。那些考虑使用私人学生贷款的人应该考虑以下几点：
• 获得贷款的任何信用评分要求
• 还款调整或期限变更的限制
• 与贷款相关的成本，包括费用
• 利率是固定的还是可变的，并且是有竞争力的
• 合并选项
• 还款方式
私人贷款对于那些寻求数据科学硕士学位的人来说可能非常有帮助。他们通常可以帮助填补资助这个研究生水平学习的空白。
统计学家是个好职业吗？
对于那些完成数据科学硕士学位的人来说，统计学家可能是职业选择之一。这些人可能会以多种方式发展和应用数学理论和方法。他们可能会使用这些方法来收集和组织数据，解释这些信息，然后对其进行总结（所有这些都以数学为重点）。这些信息可能在许多领域都是有益的，包括经济学、商业统计学、农业统计学、生物统计学和其他领域。
作为统计学家工作的人可以分析和解释数据，以识别数据源之间关系的变化和差异。他们还可以在发现问题时进行研究并为组织内的问题制定解决方案。他们可以确定各种方法是否合适，检查不准确之处，处理信息并调整原始数据。其他可能的工作活动可能包括与计算机交互以管理数据处理的所有方面，分析该数据，从相关来源获取信息以及解释该数据的含义。
这可能会导致对技术数据的评估，以确定计划或设计。他们还可能致力于评估数据质量并为数据分析师做好准备。
因此，在该领域工作的人通常需要具备强大的数学、批判性思维和阅读理解能力。他们可能还需要具有分析和科学软件经验、数据挖掘软件经验以及一定程度的演示软件经验。
在该领域工作的人可能需要研究生学位。在某些情况下，他们可能还需要在这些领域拥有丰富的经验和技能，通常需要五年或更长时间才能获得职位。在职学习的机会可能有限。
• 数学— 用数学解决问题。
• 批判性思维— 使用逻辑和推理来确定替代解决方案、结论或解决问题的方法的优势和劣势。
• 阅读理解— 理解与工作相关的文件中的书面句子和段落。
数据库架构师是个好职业吗？
数据库架构师的工作通常包括为数据仓库系统、企业数据库和各种网络设计策略。该领域的人员还可以为数据库操作、安全性、查询过程和编程制定标准。他们的工作通常包括为各种行业需求建模和设计大型关系数据库。
数据库架构师完成的一些任务可能包括设计数据库以支持特定需求，例如可靠性、性能、安全性和业务需求。他们还可能与系统架构师和设计分析师合作，以满足行业要求。他们还可能在建模阶段和实施阶段制定架构策略。他们还可以设置数据库集群和备份解决方案。
因此，该领域通常需要一些关键技能。这通常包括元数据管理、数据库用户界面和查询以及数据库管理等领域的软件技能。它还可能包括 Web 平台开发经验。其他核心技能可能包括批判性思维、判断和推理、解决复杂问题和积极倾听，所有这些都有助于提高工作技能。
• 批判性思维— 使用逻辑和推理来确定替代解决方案、结论或解决问题的方法的优势和劣势。
• 判断与决策— 考虑潜在行动的相对成本和收益，以选择最合适的行动。
• 阅读理解— 理解与工作相关的文件中的书面句子和段落。
这里完成的一些活动可能包括创建数据库来存储所有类型的电子数据，设计计算机建模和模拟程序，以及与他人合作设计规范或细节。他们还可能在一天中的大部分时间里与计算机交互，处理信息，并在问题发生时做出处理决策。
那些从事数据库架构师工作的人可能需要至少拥有学士学位，尽管一些雇主可能需要硕士学位才能提供更高水平的技能培训。这里的大部分基于技能的教育通常来自正规课程，而不是在职培训。这些职业可能还需要个人具有 5 年或更长时间的经验。