Ciência de Dados - MS
Kent State University
Informação chave
Localização do campus
Kent, EUA
Idiomas
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Formato de estudo
No campus
Duração
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Ritmo
Período integral
Propinas
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Prazo para inscrição
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Data de início mais cedo
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Admissões
Bolsas de estudo e financiamento
Várias opções de bolsa de estudos estão disponíveis. Visite o site da universidade para obter mais informações.
Currículo
Requisitos principais
- Design avançado de sistemas de banco de dados
- Técnicas de mineração de dados
- Big Data Analytics
- Estatísticas aplicadas
- Estatística Computacional
- Aprendizagem Estatística
Requisito de experiência culminante, escolha uma das seguintes opções:
- Projeto Capstone
- Projeto Capstone e Estágio de Graduação
- Tese I
- Tese I
Eletivas principais, escolha uma das seguintes:
- Estatísticas Biológicas
- Inteligência artificial
- Segurança e privacidade de dados
- Gestão de Big Data
- Gerenciamento de dados probabilísticos
- Informática em Saúde Computacional
- Inteligência Artificial Avançada
- Sistemas Multimídia e Biometria
- Visualização de Informação
- Pesquisa ou
- Pesquisa
- Econometria I
- Econometria Ii
- Análise de Séries Temporais
- Conceitos de saúde ambiental em saúde pública
- Fundamentos da Epidemiologia da Saúde Pública
- Princípios de Pesquisa Epidemiológica
- Projetos observacionais para pesquisa clínica
- Projetos Experimentais para Pesquisa Clínica
- Ciência da Informação Geográfica
- Ciência da Informação Geográfica Avançada
- Gestão de Informática em Saúde
- Análise Clínica
- Fatores humanos e usabilidade em informática em saúde
- Análise Clínica II
- Princípios Fundamentais da Gestão do Conhecimento
- O cenário da informação
- Organização de Informação
- Teoria de Probabilidade e Aplicações
- Tópicos em Teoria de Probabilidades e Processos Estocásticos
- Modelos Atuariais Estocásticos
- Análise Estatística Quantitativa I
- Análise Estatística Quantitativa II
Resultado do programa
Os graduados deste programa serão capazes de:
- Faça as perguntas para que os problemas em uma determinada situação comercial ou industrial fiquem claros.
- Determine se o problema pode ser tratado com métodos e ferramentas de ciência de dados e, em caso afirmativo, proponha métodos potenciais para resolver os problemas.
- Faça sugestões sobre como a ciência de dados pode ser usada para melhorar a qualidade e o valor dos produtos existentes atualmente (sejam os produtos físicos ou métodos) e como a ciência de dados pode ser usada no desenvolvimento de novos produtos.