University of San Francisco - College of Arts & Sciences
Maestría en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial
San Francisco, Estados Unidos de América
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
1 año
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
TASAS DE MATRÍCULA
USD 39.840 / per year *
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
* para vivir en el campus y vivir en viviendas fuera del campus
La Maestría en Ciencias en Ciencias de Datos (MSDS) es un programa de tiempo completo, de un año de duración, que se realiza en el campus de la USF en el centro de San Francisco.
Este programa integral de 35 unidades, que comienza anualmente a principios de julio, ofrece un currículo de vanguardia en IA y ciencia de datos. Diseñado específicamente para estudiantes que aspiran a destacarse como científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, ingenieros de datos e ingenieros de IA, el programa abarca una amplia gama de cursos, incluyendo procesamiento de datos, visualización, pruebas A/B, Python, SQL, gestión de bases de datos NoSQL, Spark, AWS y otras herramientas de computación en la nube, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural, IA generativa, modelos de lenguaje de gran tamaño y otros temas avanzados. Además, el programa pone especial énfasis en desarrollar la perspicacia empresarial, esencial para aplicar estratégicamente estos conocimientos en diferentes sectores, incluyendo un curso sobre redacción de currículums específicos para ciencia de datos y preparación para entrevistas.
Major Requirements (35 units)
Examen de álgebra lineal
- Todos los estudiantes deben aprobar un examen de álgebra lineal antes del comienzo del semestre de otoño para demostrar su competencia. Los estudiantes tienen dos intentos para aprobar el examen y se les proporcionan diez horas de recursos de video y preguntas de práctica.
Cursos obligatorios (35 unidades)
- MSDS 501 - Computación para la ciencia de datos
- MSDS 504 - Revisión de probabilidad y estadística
- MSDS 593 - Análisis y visualización exploratoria de datos
- MSDS 601 - Análisis de regresión lineal
- MSDS 603 - Emprendimiento en ciencia de datos
- MSDS 604 - Análisis de series temporales
- MSDS 605 - Prácticas en ciencia de datos I
- MSDS 610 - Comunicación para la ciencia de datos
- MSDS 621 - Introducción al aprendizaje automático
- MSDS 625 - Prácticas de ciencia de datos II
- MSDS 627 - Prácticas de ciencia de datos III
- MSDS 629 - Experimentos en ciencia de datos
- MSDS 630 - Aprendizaje automático avanzado
- MSDS 631 - Temas especiales en ciencia de datos
- MSDS 632 - Prácticas de ciencia de datos IV
- MSDS 633 - Ética en la ciencia de datos
- MSDS 634 - Aprendizaje profundo
- MSDS 689 - Estructuras de datos y algoritmos
- MSDS 691 - Bases de datos relacionales
- MSDS 692 - Adquisición de datos
- MSDS 694 - Computación distribuida
- MSDS 697 - Sistemas de datos distribuidos
- MSDS 699 - Laboratorio de aprendizaje automático
Seminars
- MSDS 640 - Serie de seminarios I
- MSDS 641 - Serie de seminarios II
- MSDS 642 - Serie de seminarios III
- MSDS 643 - Serie de seminarios IV
- MSDS 644 - Serie de seminarios V
Students will:
- Poseer una comprensión teórica de los modelos estadísticos clásicos (por ejemplo, modelos lineales generalizados, modelos de series de tiempo lineales, etc.), así como la capacidad de aplicar esos modelos de manera efectiva.
- Poseer una comprensión teórica de las técnicas de aprendizaje automático (por ejemplo, bosques aleatorios, redes neuronales, Bayes ingenuo, k-means, etc.), así como la capacidad de aplicar esas técnicas de manera efectiva.
- Utilizar eficazmente lenguajes de programación modernos (por ejemplo, R, Python, SQL, etc.) y tecnologías (AWS, Hive, Spark, Hadoop, etc.) para extraer, limpiar, organizar, consultar, resumir, visualizar y modelar grandes volúmenes y variedades de datos.
- Prepárese para carreras como científico de datos resolviendo problemas comerciales reales basados en datos con otros científicos de datos y comprendiendo los problemas sociales, éticos, legales y de políticas que desafían y enfrentan cada vez más a los científicos de datos.
- Desarrollar habilidades de comunicación profesional (por ejemplo, presentaciones, entrevistas, etiqueta de correo electrónico, etc.) y comenzar a integrarse con la comunidad de ciencia de datos del Área de la Bahía.
El programa MSCS ofrece un número limitado de becas basadas en el mérito a estudiantes de posgrado entrantes y actuales, tanto nacionales como internacionales, sobre una base competitiva.
Beca de admisión para maestría en ciencias de la computación
Se otorga a los nuevos postulantes a la maestría en Ciencias de la Computación con postulaciones sobresalientes de todos los orígenes. Los premios aproximados varían hasta $5000 durante el primer año de estudio.
Beca de mérito de maestría en ciencias de la computación
Se otorga a los nuevos postulantes a la maestría en Ciencias de la Computación con postulaciones sobresalientes de todos los orígenes o a los estudiantes de posgrado actuales de la maestría en Ciencias de la Computación que demuestren habilidades y liderazgo excepcionales. Los premios aproximados varían entre $5 y $10 000 a lo largo de uno o dos semestres.
The Dean's Scholarship
Un premio de hasta $15,000 para usar en matrícula, investigación y viajes a conferencias. Conéctese con otros beneficiarios de la Beca del Decano y líderes de la Facultad de Artes y Ciencias. Actúe como representante del programa ante las iniciativas de donantes de la USF para ayudar a transformar las vidas de otros estudiantes de la USF. Visite el sitio web de Becas del Decano de la Facultad de Artes y Ciencias para obtener más información.
Double Dons Scholarship
Los exalumnos y estudiantes actuales de la USF pueden recibir la beca USF Double Dons al momento de la admisión. La beca cubre el 20 % de la matrícula del programa y no se puede combinar con otras becas de la USF. Pueden aplicarse excepciones.
Los estudiantes de la maestría en Ciencias de Datos se benefician de un sólido programa interno de servicios profesionales, así como del acceso al Centro de Servicios Profesionales que ofrece la Universidad. El programa interno está diseñado por nuestro cuerpo docente específicamente para nuestros estudiantes.
Talleres sobre técnicas de entrevista y carreras profesionales
Todos los estudiantes deben completar 10 horas de capacitación en técnicas de entrevista fuera del horario de clases que ofrece el programa. Esto incluye una serie de talleres que cubren asesoramiento para la búsqueda de empleo, preparación de currículums y cartas de presentación, entrevistas técnicas, negociación salarial y más. Cada año, el programa invita a exalumnos a facilitar entrevistas simuladas con estudiantes actuales para brindarles práctica y retroalimentación valiosas.