Деректер магистрі - Википедия - Master in Data Science

A Деректер ғылымдарының магистрі болып табылады пәнаралық ғылыми әдістерді, процестерді және шығарып алу жүйелерін зерттеуге арналған дипломдық бағдарлама білім немесе түсініктер деректер құрылымдық немесе құрылымдық емес әр түрлі формада,[1][2] ұқсас деректерді өндіру.

Шолу

Сараптама және өріс саласы ретінде, деректер ғылымы деректермен «нақты құбылыстарды түсіну және талдау» мақсатында «статистиканы, деректерді талдауды және оларға байланысты әдістерді біріздендіру тұжырымдамасы» ретінде анықталады.[3] Онда көптеген салалардан алынған көптеген әдістер мен теориялар қолданылады математика, статистика, ақпараттық ғылым, және есептеу техникасы, атап айтқанда машиналық оқыту, статистикалық жіктеу, кластерлік талдау, деректерді өндіру, мәліметтер базасы, және көрнекілік.

Дәреже салыстырмалы түрде жаңа болып табылады, аспирантура, бизнес мектептер және деректану орталықтары көбіне бағдарламаларды орналастырады. Деректер бойынша ғылыми бағдарламалар бірнеше пәндер бойынша көптеген ұйымдастырушылық мәселелер мен қызығушылықтар туралы түсінік бере алатын деректанушы ғалымдардың өсіп келе жатқан және бірегей қажеттілігін шешу үшін пайда болды.

Қашан Гарвард бизнес шолуы деректер ғалымы «ХХІ ғасырдың ең сексуалды жұмысы» деп аталды сөз,[4] және қазір жиі қолданылады бизнесті талдау, немесе деректерді ерікті пайдалану немесе статистика термині ретінде пайдалану. Қазір көптеген университеттік бағдарламалар деректану дәрежесін ұсынады, бірақ анықтама мен оқу жоспарының мазмұны бойынша бірыңғай пікір жоқ.

Дата ғалымы 2016 жылдың екеуі үшін де «Америкадағы ең жақсы жұмыс орны» тізіміне енді[5] және 2017 ж[6] жұмыспен қамту веб-сайты арқылы Шыны есік. Ол сондай-ақ тізімге алынды Forbes үшін ең жақсы жұмыс ретінде жұмыс - өмір тепе-теңдігі.[7]

Деректер ғылымдарының магистрі

Австралия

АҚШ

Канада

Біріккен Корольдігі

Ирландия

Германия

Франция

Дания

Үндістан

Мексика

Жаңа Зеландия

Гонконг

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ Дхар, Вастан (желтоқсан 2013). «Деректер туралы ғылым және болжам». Коммун. ACM. 56 (12): 64–73. дои:10.1145/2500499. ISSN  0001-0782. S2CID  6107147.
  2. ^ «» Деректер туралы ғылымдағы «негізгі сөз Деректер емес, бұл Ғылым · Жай статистика». simplystatistics.org. Архивтелген түпнұсқа 2018-08-21. Алынған 2017-06-28.
  3. ^ Хаяси, Чикио (1998). «Деректертану дегеніміз не? Іргелі ұғымдар және эвристикалық мысал». Деректер, классификация және онымен байланысты әдістер. Классификация, деректерді талдау және білімді ұйымдастыру саласындағы зерттеулер. Спрингер, Токио. 40-51 бет. дои:10.1007/978-4-431-65950-1_3. ISBN  978-4-431-70208-5.
  4. ^ Баспасөз, Гил. «Деректер туралы ғылым: сөздің жартысы дегеніміз не?». Forbes. Алынған 2017-06-28.
  5. ^ «Америкадағы ең жақсы жұмыс орындары 2016». Шыны есік. Алынған 2017-06-28.
  6. ^ «Америкадағы ең жақсы жұмыс орындары». Шыны есік. Алынған 2017-06-28.
  7. ^ Аскөк, Кэтрин. «№ 1 Data Scientist - 1-бет». Forbes. Алынған 2017-06-28.
  8. ^ https://www.utel.edu.mx/maestr%C3%ADa-en-l%C3%ADnea-en-ciencia-de-datos-para-negocios