South Dakota - School of Mines and Technology
Doctorado en Ciencia e Ingeniería de Datos
Rapid City, Estados Unidos de América
Doctorado
DURACIÓN
4 años
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Aug 2026
TASAS DE MATRÍCULA
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
El Doctorado en Ciencia e Ingeniería de Datos es un programa de colaboración conjunta entre los departamentos de Ingeniería Eléctrica e Informática, Ingeniería Industrial y Matemáticas. La ciencia de los datos es un campo interdisciplinario en rápido crecimiento en el que participan investigadores de muchas disciplinas STEM con aplicaciones que se encuentran en toda la ciencia y la ingeniería. El avance de la analítica empresarial puede atribuirse a la ciencia de datos, que ha demostrado ser capaz de desvelar inteligencia y conocimientos procesables.
La Oficina de Estadísticas Laborales informa de un crecimiento del 22% en Informáticos y Científicos de Investigación de la Información de 2020 a 2030. Este programa es para usted si usted quiere estar en la vanguardia de responder a las preguntas más complejas con los datos.
Los estudiantes participarán en áreas emergentes de la ciencia de datos, como el análisis de datos, la ingeniería de datos, el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (AI), la visualización de datos y la investigación de operaciones.
La asistencia financiera depende del departamento y los fondos disponibles en un año determinado.
La asistencia financiera está disponible para asistentes de enseñanza graduados (GTA) y para asistentes de investigación graduados (GRA). Un GTA maneja secciones de laboratorio, califica documentos o realiza otras tareas de instrucción asignadas. Un GRA recibe una compensación por realizar investigaciones supervisadas, que generalmente se relacionan con la investigación de tesis o disertación del estudiante.
Un GTA o GRA de tiempo completo equivale aproximadamente a veinte (20) horas por semana de deberes asignados durante el año académico. El servicio a tiempo parcial se compensa de acuerdo con el esfuerzo por hora esperado. La finalización de los cursos y otros requisitos de grado requiere un esfuerzo adicional más allá de las horas compensadas. Los asistentes graduados deben ser estudiantes que buscan un título y estar registrados a tiempo completo (9 o 10 créditos cada semestre de otoño y primavera, y 2 créditos cada sesión de verano) durante el período de nombramiento.
Aproximadamente el 50% de todos los estudiantes de posgrado reciben ayudantías. Los asistentes graduados que tienen una ayudantía de enseñanza o investigación son elegibles para una reducción de matrícula que cubre el 100% de la matrícula y las tarifas del programa para los cursos del campus. La tarifa de actividad general y otras tarifas misceláneas, según corresponda, se evalúan a la tasa regular. Los cursos de especialidad como el campo de campo y los cursos de recuperación no son elegibles para la matrícula reducida. Para un estudiante de maestría fuera del estado, el valor de una ayudantía de 20 horas por semana con reducción de matrícula es de al menos $25,000 para el año académico. Doctor. los estipendios suelen ser más altos. También puede haber disponible soporte adicional de verano.
Los estudiantes admitidos serán considerados automáticamente para el apoyo de ayudantía de investigación según la información proporcionada en la solicitud de admisión. No se requieren más materiales de aplicación. Los premios financieros se otorgan principalmente a estudiantes de investigación que comienzan la inscripción en el otoño. Los estudiantes de posgrado que deseen ser considerados para recibir asistencia financiera deben enviar su solicitud y todos los documentos de admisión requeridos antes del 15 de febrero.
Cada industria y segmento necesita ciencia e ingeniería de datos. Piense en los avances en medicina y agricultura de precisión. Piense en el avance en la detección de economías ilícitas y ciencia subterránea.
Según el "Informe sobre el futuro de los trabajos" del Foro Económico Mundial, los avances tecnológicos resultantes del análisis de big data, el aprendizaje automático (ML), la inteligencia artificial (IA) y la ingeniería de datos están transformando el lugar de trabajo. De hecho, en el mismo informe, los analistas de datos y científicos encabezaron la lista de la fuerza laboral emergente en 2020, con los especialistas en inteligencia artificial y aprendizaje automático en el número dos.