תואר שני במדעי הנתונים

התוכנית לתואר שני במדעי הנתונים של USF (MSDS) מספקת תוכנית לימודים קפדנית המתמקדת בטכניקות מתמטיות וחישוביות בתחום המתפתח של מדעי הנתונים. תכנית הלימודים מדגישה ניסוח קפדני של בעיות עסקיות, בחירת טכניקות אנליטיות יעילות לטיפול בבעיות אלו, והעברת פתרונות בצורה ברורה ויצירתית.

למעלה מ-90 אחוז מכלל הבוגרים מאז הקמת התוכנית ב-2012 קיבלו הצעת עבודה בתוך שלושה חודשים מסיום הלימודים בחברות כולל אמזון, אפל, פייסבוק, לינקדאין, Lyft, Zillow, Twitch, Tesla, Microsoft, Pinterest, וויזה.

תכנית לימודים מאתגרת מבחינה טכנית

תוכנית הלימודים המאתגרת של התוכנית כוללת קורסים בני שבעה שבועות שתוכננו במיוחד עבור התלמידים שלנו - הם אינם מוצעים בתוכניות או מחלקות אחרות. התלמידים שולטים במקצועות ממדעי המחשב, סטטיסטיקה וניהול כגון רגרסיה, גירוד אינטרנט, ניהול מסדי נתונים של SQL ו-NoSQL, עיבוד שפה טבעית, תקשורת עסקית, למידת מכונה, ניתוח אשכולות, פיתוח יישומים ומיומנויות ראיון. התלמידים משתמשים בעיקר בשפת התכנות Python בשיעורים שלהם ולומדים כיצד להשתמש ביעילות בטכנולוגיית מחשוב מבוזרת כגון MapReduce, Hadoop ו-Spark, ולהכיר מקרוב את טכנולוגיית הענן כגון Amazon Web Services. לסטודנטים יש גישה לאשכול המחשוב GPU של מכון הנתונים.

סגל

הסגל שלנו מייצג את האופי הרב-תחומי הבסיסי של תעשיית הביג דאטה. הם אקדמאים מסורתיים ומדעני נתונים הפועלים בשטח, תוך שימוש בניסיון אמיתי בתעשייה כדי לעורר את ההוראה שלהם. תחומי ההתמחות שלהם כוללים למידה עמוקה, עיבוד שפה טבעית, מסדי נתונים, מודלים סטטיסטיים, ניתוח רשתות, אלגוריתמים, למידה ללא פיקוח, למידת מכונה, אופטימיזציה, ניתוח בריאות ועיבוד אותות.

סקירה כוללת

המאסטר למדע במדעי הנתונים (MSDS) הוא תוכנית במשרה מלאה בת שנה אחת השוכנת בקמפוס של סן פרנסיסקו במרכז העיר USF. תוכנית 35 יחידות מתחילה בתחילת יולי מדי שנה וכוללת תוכנית לימודים מודרנית, ממוקדת קוד פתוח, לסטודנטים המחפשים את המומחיות הטכנית הנדרשת כדי להפוך למדעני נתונים ואנליסטים, ואת הכישורים העסקיים ליישם ידע זה בצורה יעילה ואסטרטגית.

הקורסים כוללים

• פיתוח אפליקציות
• למידת מכונה
• מודלים סטטיסטיים
• עיבוד שפה טבעית
• אסטרטגיה עסקית
• עיצוב ניסויים
• מחשוב מבוזר
• למידה עמוקה
• נתונים להדמיה
• תקשורת עסקית

מחנה אתחול למדעי הנתונים

התוכנית מתחילה במחנה האתחול שלנו, סקירה אינטנסיבית של הידע והמיומנויות הבסיסיות הנדרשות להצלחה בתוכנית MSDS. סטודנטים משלימים קורסי סקירה מואצת בהסתברות וסטטיסטיקה וחישוב לניתוח וכמו כן חייבים לעבור בחינת מיומנות אלגברה ליניארית כדי להתקדם בתוכנית. בנוסף, כל הסטודנטים לוקחים קורס בניתוח נתונים חקרניים והדמיה הכוללים שלושה קורסים ובחינה אלגברה ליניארית אחת בסמסטר הקיץ המבוא.

התמחות של תשעה חודשים (פרקטיקום)

פרויקטים של התמחות מאפשרים לסטודנטים לעבוד במשך 15 שעות שבועיות במשך תשעה חודשים בהתמודדות עם בעיות במדעי הנתונים בארגונים באזור מפרץ סן פרנסיסקו ומחוצה לו. לכל התלמידים מובטחת מיקום התמחות.

שותפות שירותי האינטרנט של אמזון

המאסטר למדעים במדעי הנתונים גאים בכך שהתלמידים שלנו מפתחים תוכנה ומריצים ניתוחים בשירותי האינטרנט של אמזון. באמצעות שותפות חדשה עם AWS Educate ומכון הנתונים של USF, כל סטודנט מקבל תמיכה משמעותית בצורת נקודות זכות לצבור היכרות וניסיון חיוניים בכל חבילת הטכנולוגיות שלו, כולל RedShift ו-EC2.

תכנית שיעורים

הלימודים מתקיימים בימים שני עד שישי במהלך היום, כאשר ארבעה שיעורים מתקיימים בו זמנית בכל מודול (חצי סמסטר). יומיים בשבוע מוקדשים לעבודת התמחות שמתחילה באמצע אוקטובר. התלמידים לוקחים שיעורים יחד כקבוצה ורוב הכיתות מחולקות לשני חלקים כדי לשמור על גודל כיתות קטן.

המשימה של התוכנית שלנו היא לייצר בוגרים בעלי הבנה תיאורטית ומעשית של מודלים סטטיסטיים קלאסיים ומודרניים רבים וטכניקות למידת מכונה; המשתמשים בשפות תכנות עכשוויות כדי לגרד, לנקות, לארגן, לבצע שאילתות, לסכם, להמחיש ולדגמן נפחים ומגוון רחב של נתונים; ומשתמשים בידע ובכישוריהם כדי לפתור בהצלחה בעיות עסקיות מונעות נתונים בעולם האמיתי ולהעביר פתרונות אלה ביעילות.

תוצרי למידה של התוכנית

התלמידים יהיו:

• בעל הבנה תיאורטית של מודלים סטטיסטיים קלאסיים (למשל, מודלים ליניאריים מוכללים, מודלים של סדרות זמן ליניאריות וכו'), כמו גם את היכולת ליישם את המודלים הללו ביעילות
• בעל הבנה תיאורטית של טכניקות למידת מכונה (למשל, יערות אקראיים, רשתות ניטרליות, Bayes תמימים, k-means וכו'), כמו גם את היכולת ליישם טכניקות אלו ביעילות
• השתמש ביעילות בשפות תכנות מודרניות (למשל, R, Python, SQL וכו') ובטכנולוגיות (AWS, Hive, Spark, Hadoop וכו') כדי לגרד, לנקות, לארגן, לבצע שאילתות, לסכם, להמחיש ולדגמן נפחים וזנים גדולים של מידע
• התכוננו לקריירה כמדעני נתונים על ידי פתרון בעיות עסקיות בעולם האמיתי, מונעות נתונים עם מדעני נתונים אחרים, והבינו את הסוגיות החברתיות, האתיות, המשפטיות והמדיניות שמאתגרות ומתמודדות יותר ויותר עם מדעני נתונים
• פתח מיומנויות תקשורת מקצועיות (למשל, מצגות, ראיונות, נימוסים בדוא"ל וכו'), והתחל להשתלב עם קהילת מדעי הנתונים באזור המפרץ

סטודנטים המסיימים את תכנית MSDS משובצים בריכוז הגדול בעולם של חברות טכנולוגיה. מצוידים בטכניקות ובכישורים הדרושים לקבלת החלטות מונעות נתונים, הבוגרים שלנו מוכנים לקריירה במגוון רחב של תחומים עם ביקוש הולך וגדל במהירות למדעני נתונים, מהנדסים ואנליסטים בעלי ידע והבנה. התלמידים שלנו נהנים גם מתוכנית שירותי קריירה פנימית חזקה, המותאמת לצרכי התלמידים המתכוננים לתפקידי מדעי הנתונים.

הצעות עבודה

למעלה מ-90% מכלל הבוגרים מאז 2012 קיבלו הצעת עבודה במשרה מלאה תוך שלושה חודשים מסיום הלימודים.

חמשת המעסיקים המובילים של בוגרי MSDS

• אֲמָזוֹנָה
• פייסבוק
• תפוח עץ
• Walmart Labs
• Google

כותרות העבודה הנפוצות ביותר של בוגרי MSDS

• מדען נתונים
• מדען נתונים בכיר
• מהנדס נתונים
• מהנדס תוכנה
• מהנדס מכונות

רווחי שכר בהשוואה לעבודה קודמת

רווחים חציוניים של $50,000 לאחר MSDS.

משכורות

שיעור 2020:

• $120,000 - שכר בסיס חציוני
• $160,000 - שכר בסיס מקסימלי
• $112,500 - שכר בסיס חציוני, סטודנטים בינלאומיים
• $120,000 - שכר בסיס חציוני, נשים
• $110,000 - שכר בסיס חציוני, ללא ניסיון קודם בעבודה
• $122,825 - שכר בסיס חציוני, ניסיון עבודה של שנתיים ומעלה
• 14,000 $ - בונוס חציוני (חתימה, העברה, הכשרון)