안녕하세요 비지트입니다.
MS Analytics는 학생들이 분석 및 데이터 과학 분야에서 성공적인 경력을 쌓으면서 실제 문제를 해결하기 위한 지식과 기술을 습득 할 수있는 풀타임 3-4 학기 프로그램입니다. 데이터 과학, 통계 및 수학에 대한 배경 지식을 가지 분들이나 경력을 가진 분들의 심화과정으로 설계 되었습니다.
남가주대의 이 분석 석사 과정은 복잡한 데이터를 요약하고 제시하는 능력, 기계 학습 방법을 적용하여 다양한 복잡한 시나리오의 결과를 예측하고 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 능력을 포함하여 데이터 분석가 및 데이터 사이언티스트로서 성공하는 데 필요한 기술을 배우기에 고급 통계 및 기계 학습 계산 도구로 전환하기 위한 프로그래밍에 대한 기본 지식이 필요합니다.
통계 및 기계 학습 모델링을 결합하여 오늘날의 데이터 중심 세계에서 실제 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하기에 위에 언급한 능력이 없는 상태에서는 도전하기는 매우 어렵습니다. 또한 학생들은 조직에 가치를 더하는 정보에 입각한 의사 결정을 내리기 위해 의사 결정자에게 강력한 분석 및 보고서를 생성하는 데 필요한 기술을 배우게 되는데요, 이러한 목표를 달성하기 위해 다음과 같은 분야에 대한 심층 교육을받습니다.
Data Management (데이터 관리)
Data Mining (데이터 수집)
Data Visualization (데이터 시각화)
Machine learning (머신 러닝)
Decision Analysis (의사결정 분석)
Statistics for Data Science (데이터 사이언스를 위한 통계)
기계 학습을 위한 Python, R 및 SAS Visual Analytics를 포함한 데이터 처리 및 분석을 위한 최신 소프트웨어 및 프로그래밍에 능숙해질 수 있습니다. 학생들이 필수 과정을 이수하면 관심 분야의 기술을 더욱 향상시키기 위해 선택 과목을 선택할 수 있는데요, 선택 과목은 다음과 같은 과목들이 포함됩니다.
Consulting in data analytics (데이터 분석 컨설팅)
Analytics of financial data (재무 데이터 분석)
Natural language processing for text mining and recommendation systems (텍스트 마이닝 및 추천 시스템을위한 자연어 처리)
Machine learning at scale (big data analytics) 대규모 기계 학습 (빅 데이터 분석)
2020 년 가을 기준으로 Analytics에서 MS의 프로그램 커리큘럼을 안내 해 드립니다. 분석 학위의 MS에는 최소 30 단위가 필요합니다.
INF 559 – Introduction to Data Management
INF 529 – Predictive Analytics
ISE 530 – Optimization Methods for Analytics
ISE 535 – Data Mining
ISE 533 – Integrative Analytics
ISE 534 – Data Analytics Counsulting
ISE 580 - Performance Analysis wit Simulation
Elective courses:
ISE 537 – Financial Analytics
ISE540 – Text Analytics
ISE 599 – Business intelligence
ISE 583 – Enterprise Wide Information Systems
ISE 568 – Machine Learning
ISE 590 – Direct ResearchMS
입학시도 졸업시도 GPA 4.0 스케일에 최조 3.0 이 되어야 함을 기억하셔야 합니다. 이 점수가 어렵지 않게 받을 수도 있지만, 준비 되어 있지 않다면 이 점수는 또 어렵습니다. MS in Alnaytics의 추세 분석, 패턴 발견, 합리적인 의사 결정 지원을 위한 의사 결정 모델 구축을 목적으로 데이터 수집, 정리, 융합 및 큐레이팅이 포함됩니다. 엄격한 수학적 모델링 및 계산 방법 도구가 프로그램의 핵심임을 알 수 있습니다.
데이터 분석 과정으로 매우 짜임새 있게 구성이 되어 있다고 판단되어지는데요, USC 는 아카데믹 능력을 좀 많이 보기에 GPA 점수가 낮다면 지원은 어렵습니다. 또한 이 과정은 심도 있는 데이터 분석 과정으로 프로그램밍 언어나 Quantative 한 지식이나 경험이 있는 분들이 지원을 하시는 것이 좋을 것이라고 판단합니다. 준비를 철저히 하셔야겠지요.
<원서 접수 데드라인> 봄학기 1월과 가을학기 8월 시작
산업 공학, 통계, 기계 공학, 수학, 정보 시스템, 금융 및 전기 공학을 포함하되 이에 국한되지 않는 모든 공학 또는 공학 관련 분야의 학사 학위 소유자로 순수 문과 전공자들은 이 과정에 지원이 어렵다고 판단됩니다.
USC 는 IA 라는 영어 실력 향상과 석사 과정 준비 과정을 제공하고 있습니다. 여기서 석사 전 준비 과정을 하시는 것도 하나의 방법인데요, 만약 영어 언어적인 부분이나 GRE/GMAT 등의 점수가 부족하거나 석사 수업 방식에 대한 준비가 필요할 경우는 USC 의 PRE MASTER 과정을 통해 지원을 조건부 입학을 받으시기 바랍니다. 다만, 석사과정에서 원하는 입학 자격 요건이나 GREGMAT 점수 등의 면제는 불가하고 성공적으로 프리마스터 과정을 마친 경우는 토플에 대한 면제는 가능합니다.
<USC 데이터 사이언스 과정 영상>
https://www.youtube.com/watch?v=Q9E7iGieEUc&t=8s
【비지트는 IT 융합 박사과정 중인 4차 산업혁명 시대의 미래 생존 전략가이자 정보 통합학 마스터로 개인과 기업의 Globalisation에 힘쓰고 있습니다. ●4차 산업혁명 강연 ●대학(원) 진로진학 및 성인 커리어 컨설팅 ●빅픽처 창의성 훈련 ●기업 해외연수 및 영어연수 ●기업혁신 전략 및 국가 컨설팅을 하고 있는 종합 컨설팅 Firm입니다. 뉴욕과 런던 출신 비지트의 컨설팅과 함께하는 여러분은 특별한 5%입니다】
