Master of Science in Applied Data Science
Syracuse, 美國
理学硕士
期间
2 年
语言
英语
步伐
全职, 兼职
报名截止日期
01 Jun 2026
最早开始日期
Jan 2026
学费
USD 62,007 / per year *
学习形式
远程教育, 在校园
* 2024-25 学年专门针对进入校内课程的学生总额：国际申请者需要在财务上显示此金额
使用数据来洞察并解决现实世界的问题。
我们生活在一个数据驱动我们日常生活的时代，各种形式和规模的组织都在使用数据来推动关键的决策过程。
收集这些数据引发了关于准确性、隐私、平等和道德的问题。分析这些数据需要深厚的分析和技术专业知识。而利用这些数据来指导决策则需要沟通和管理技能。
这些技能从未如此抢手。事实上，Glassdoor 已连续五年将数据科学家评为最佳职业。我们的课程将帮助您为这一回报丰厚的职业做好准备，并且专为希望获得数据分析专业知识的学生而设计，无论您是已经拥有技术背景还是正在开始新的职业道路。
随着数据科学领域的发展，该学科内的专业也不断涌现。因此，我们设计了三个轨道，让您能够深入研究该领域的某个方面。选择通过数据和业务分析轨道深入研究数据科学的业务应用。使用语言分析轨道专注于非结构化语言数据。或者使用数据管道和平台轨道探索数据收集和数据工程。
无论您选择哪种方向，您毕业时都将掌握影响任何行业所需的数据科学技能。只需一年即可完成您的课程，看看您的学位能带给您什么。
一个充满活力的学习社区。
与数据科学领域的领导者建立联系，与行业同行建立友谊和联系，并获得终身网络。这里的生活无论是在课堂内还是课堂外都很活跃。
深入挖掘，探索更远。
除了获得实际的在职经验外，您还有机会加入研究实验室或与教职员工合作开展学术工作。您对数据科学的关注意味着您的技能几乎会受到任何 iSchool 研究团队的青睐。
相同的师资和课程，可在线获取。
作为技术领域的领导者，我们数十年来一直致力于在线教学。我们的在线课程将每周直播课程、多媒体课程和协作小组学习练习与一个平台相结合，帮助您与世界各地的教授和校友建立终身专业关系。
您将从相同的教员那里学习，参加与校内课程相同的课程，并在毕业时享有相同的 Orange 网络访问权限。
课程
ADS 学位课程有 34 个学分，只需一年即可完成。该课程结合了主要核心、次要核心（您的数据科学轨道）和选修课，为您提供强大的数据科学基础和您选择的重点。
34个学分分配如下：
- 主要核心课程 – 18 个学分
- 二级核心课程 – 6 个学分
- 从 3 个方向中进行选择：数据和业务分析、语言分析以及数据管道和平台。
- 选修课程 – 9个学分
- 从附加课程中选择任意课程可获得 3 学分，或者从自己的课程中选择一门附加课程可获得 3 学分。
- 毕业要求 – 1 学分
- 完成一门必修的一学分课程，在该课程中，您向项目教师小组提交个人项目组合，以证明学习成果的全部能力。
计划要求
初级核心：18 学分
18 学分的主要核心课程包括数据库、数据分析和业务分析方面的基础知识。学生将按照建立基础知识和技能的顺序完成课程，为更高级的工作做好准备。
- IST 659 - 数据管理概念和数据库管理 3 学分
- IST 687 - 数据科学简介 3 学分
- IST 707 - 应用机器学习 3 学分
- IST 718 - 大数据分析 3 学分
- IST 772 - 数据科学的定量推理 3 学分
- SCM 651 - 业务分析 3 学分
次要核心：6学分
学生从以下课程中选择 6 个学分。
人工智能
- IST 664 - 自然语言处理 3 学分
- IST 691 - 深度学习实践 3 学分
- IST 692 - 负责任的人工智能 3 学分
数据和业务分析
- ACC 652 - 会计分析 3 学分
- FIN 654 - 财务分析 3 学分
- 三月 653 - 营销分析 3 学分
- MBC 638 - 数据分析和决策 3 学分
- SCM 702 - 管理科学原理 3 学分
数据管道和平台
- IST 652 - 数据分析脚本 3 学分
- IST 722 - 数据仓库 3 学分
- IST 769 - 高级大数据管理 3 学分
语言分析
- IST 664 - 自然语言处理 3 学分
- IST 736 - 文本挖掘 3 学分
可视化分析
- IST 719 - 信息可视化 3 学分
- IST 737 - 视觉分析仪表板 3 学分
选修课：9学分
学生还可以从不同的课程中选择任何课程以获得三个学分，选择所选课程中的附加课程（如果有），或从下面列表中选择任何课程。
- IST 615 - 云管理 3 学分
- IST 618 - 信息政策 3 学分
- IST 623 - 信息安全简介 3 学分
- IST 644 - 管理数据科学项目 3 学分
- IST 974 - 应用数据科学实习 3 学分
- MAS 766 - 线性统计模型 I：回归模型 3 学分
- MAS 777 - 时间序列建模和分析 3 个学分
退出要求：1学分
- IST 782 - 应用数据科学作品集 1 学分
所需总学分：34
转帐信用
经项目主任批准，相关课程的 6 个学分可以从其他大学转移。
兼职学习
美国公民和拥有适当签证和/或移民许可进行非全日制学习的非公民可以非全日制学习该课程。
令人满意的进展
学生平均绩点必须达到 3.0 或更高才能保持令人满意的进步。
笔记
校内课程采用传统的学期制，学生在秋季和春季学期上课，夏季可选择实习。校内课程的班级规模为20至45名学生。在线课程每年开设四(4)个学期，课程为期11周，所需的课时通过异步和同步课程互动相结合的方式完成。
学习成果
作为一门跨学科课程，应用数据科学硕士项目为学生提供了广泛学习数据科学相关领域的机会。成功完成本项目的学生将能够：
- 通过识别和利用适用技术来收集、存储和访问数据。
- 利用数据和完整的数据科学生命周期，在各种背景（例如社会、商业、政治）中创建可行的洞察力。
- 应用可视化和预测模型来帮助产生可操作的见解。
- 使用 R 和 Python 等编程语言来支持可操作见解的生成。
- 将通过可视化和分析获得的见解传达给广泛的受众（包括项目发起人和技术团队负责人）。
- 在数据和预测模型的开发、使用和评估中应用道德（例如公平、偏见、透明度、隐私）。
建立您的专业知识和简历。
获得在数据科学就业市场取得成功所需的技能。我们与微软和安永等领先雇主合作，确保我们的项目符合他们对求职者的期望。在这里，你将参与研究并将所学知识应用于实际工作，从而提升你的专业知识，丰富你的简历。
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