Ciencia de datos - MS
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Máster
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En el campus
Ciencia de datos - MS
La Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos proporciona un enfoque en el desarrollo de científicos que comprenderán las teorías, métodos y herramientas de la ciencia de datos y aplicarán la ciencia de datos para resolver cuestiones de investigación y lugar de trabajo en las ciencias naturales, de la salud y sociales para empresas e industrias.
La ciencia de datos es una disciplina STEM emergente fundada en los principios de las matemáticas y las ciencias y desarrollada a través de una síntesis de las matemáticas y la informática. Uno puede pensar en la ciencia de datos como una combinación de métodos e ideas de análisis, estadísticas, bases de datos, big data, inteligencia artificial, análisis numérico, teoría de grafos y visualización con el propósito de encontrar información en los datos y aplicar esa información para resolver problemas reales. problemas mundiales.
Requisitos principales
- Diseño avanzado de sistemas de bases de datos
- Técnicas de minería de datos
- Análisis de Big Data
- Estadísticas aplicadas
- Estadística computacional
- Aprendizaje estadístico
Requisito de experiencia culminante, elija entre lo siguiente:
- Proyecto final
- Proyecto Capstone y pasantía de posgrado
- Tesis I
- Tesis I
Electivas mayores, elija entre las siguientes:
- Estadísticas biológicas
- Inteligencia artificial
- Seguridad y privacidad de los datos
- Gestión de Big Data
- Gestión probabilística de datos
- Informática de salud computacional
- Inteligencia artificial avanzada
- Sistemas multimedia y biometría
- Visualización de información
- Investigación o
- Investigar
- Econometría I
- Econometría Ii
- Análisis de series temporales
- Conceptos de salud ambiental en salud pública
- Fundamentos de la epidemiología de la salud pública
- Principios de la investigación epidemiológica
- Diseños observacionales para la investigación clínica
- Diseños experimentales para la investigación clínica
- Ciencia de la información geográfica
- Ciencia de la información geográfica avanzada
- Gestión de Informática en Salud
- Analítica clínica
- Factores humanos y usabilidad en informática de la salud
- Análisis clínico II
- Principios fundamentales de la gestión del conocimiento
- El panorama de la información
- Organización de la información
- Teoría y aplicaciones de la probabilidad
- Temas de teoría de la probabilidad y procesos estocásticos
- Modelos actuariales estocásticos
- Análisis estadístico cuantitativo I
- Análisis estadístico cuantitativo II
Los graduados de este programa podrán:
- Haga las preguntas para que los problemas en una situación empresarial o industrial en particular queden claros.
- Determine si el problema se puede abordar con métodos y herramientas de ciencia de datos y, en caso afirmativo, proponga métodos potenciales para resolver los problemas.
- Haga sugerencias sobre cómo se puede usar la ciencia de datos para mejorar la calidad y el valor de los productos actualmente existentes (ya sean productos físicos o métodos) y cómo se puede usar la ciencia de datos en el desarrollo de nuevos productos.
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