Poursuivez un master en science des données avec le 3ème meilleur programme en ligne

Poursuivez un master en science des données en ligne, classé 3ème.

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Les équipes de science des données ont besoin d’experts généraux de l’industrie qui comprennent la science des données et de spécialistes techniques capables de la concrétiser. L’Université Bay Path vous offrira une carrière dans la science des données, quel que soit votre parcours et votre expérience. Nous avons été l’une des premières institutions à développer deux parcours pour obtenir le diplôme de Master of Science (MS) en science des données appliquée, lequel vous convient?

Parcours généraliste – Ce parcours prépare les étudiants à être des scientifiques et des analystes des données polyvalents, collaboratifs et compétents, quel que soit leur domaine d’expertise. Les cours de ce parcours fournissent les bases nécessaires pour se lancer dans le domaine en plein essor de la science des données.  

• Data Science vs Ingénieur Logiciel Quelle est la meilleure carrière?
• Série de Fibonacci en Python | Code, Algorithme et Plus
• Un pilier de RL – TD(λ) et 3 grands noms

Parcours spécialiste – Ce parcours prépare les étudiants à assumer des rôles plus techniques au sein des équipes de science des données, tels que modélisateur de données, ingénieur en fouille de données ou architecte de bases de données.

 

“J’ai acquis une expérience pratique en appliquant un ensemble diversifié de compétences en science des données et j’ai pu constituer un portefeuille diversifié.”

—Aspen Gulley G’23

 

Notre programme de diplôme de Master of Science (MS) en science des données appliquée offre:

• Des classes réduites, animées par une équipe extraordinaire de professeurs qui enseignent et encadrent les étudiants tout au long du programme
• Une application pratique utilisant des langages de programmation essentiels tels que Python, SAS, R et SQL
• Un programme basé sur des projets qui enseigne aux étudiants à résoudre des défis commerciaux réels, en utilisant à la fois des “petites” et des “grandes” données, ainsi que des pratiques de pointe en modélisation statistique, apprentissage automatique et fouille de données
• Un projet de fin d’études orienté vers les projets qui exploitera les compétences acquises tout au long du programme
• Une flexibilité pour les professionnels actifs avec des plannings pratiques d’un ou deux ans

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