Master i datalogi
Mercy College
Nøkkelinformasjon
Velg plassering
Campus plassering
Dobbs Ferry, USA
Språk
Engelsk
Studieformat
Blandet, Fjernundervisning, På universitetsområdet
Varighet
12 - 24 måneder
Tempo
Fulltid, Deltid
Studieavgift
USD 917 / per credit *
Søknadsfrist
Be om info
Tidligste startdato
Be om info
* per kreditt
Stipend
Utforsk stipendmuligheter for å finansiere studiene dine
Introduksjon
Master of Science (MS) grad i informatikk (CS) gir en nyskapende læreplan som involverer to fordypninger - Programvareutvikling og Data Science.
MS in CS-programmet er ment å utstyre studentene med de nødvendige teoretiske grunnleggende, så vel som kunnskap om nyskapende applikasjonsverktøy for å løse datavitenskap og programvareutviklingsproblemer
spesialiseringer
Programvareutviklingsstudenter skal fullføre forberedt på å designe, utvikle, teste og evaluere programvaren. Studentene blir opplært til å ha ansvar for design, utvikling, testing og evaluering av programvaren.
Data Science-studenter skal tilegne seg banebrytende ferdigheter i matematiske metoder for datavitenskap, beregningsdataanalyse, maskinlæring, dyp læring og applikasjoner i big data.
I bransjer stoler organisasjoner i økende grad på data for å ta beslutninger. For å håndtere alle disse dataene krever ekspertise ikke bare innen maskinlæring, men også programmering for datavitenskap og datametoder for big data.
Datafagens raske fakta
- 30-studieprogram
- Heltidsstudenter er i stand til å fullføre studiet på ett år
- Fleksible tilbud - på campus, online eller en hybrid av de to
Programlengde
Fullførelse på 12 måneder hvis det tas på heltid
- År 1 - Høst - 12 studiepoeng
- År 1 - Vår - 12 studiepoeng
- År 1 - Sommer - 1 - 6 studiepoeng
Fullførelse på 18 måneder
- År 1 - Høst - 9-12 studiepoeng
- År 1 - Vår - 9 - 12 studiepoeng
- År 1 - Sommer - 3 - 6 studiepoeng
- År 2 - Høst - resten av studiepoeng
Fullførelse om 24 måneder
- 6 - 9 studiepoeng tatt hvert semester Markus Spiske / Unsplash
Datavitenskap MS-læreplan
Grunnkurs
- CISC 505 Objektorientert programmering og analyse av algoritmer
- CISC 510 Teoretiske begreper innen informatikk
- CISC 520 Databasesystemer
Major kurs
Spesialisering I: Programvareutvikling
- CISC 515 Programvaredesign og utvikling
- CISC 545 Distribuert applikasjonsutvikling
- CISC 555 Mobil applikasjonsutvikling
- CISC 575 Software Assurance
Fordypning II: Data Science
- CISC 530 matematiske modeller for dataanalyse
- CISC 540 Computational Data Analysis
- CISC 550 maskinlæring
- CISC 560 Big Data
valgfag
Eventuelle 2 kurs nedenfor:
- CISC 565 (IASP 565) Sosiale medier og storskala dataanalyse
- CISC 570 avanserte operativsystemer
- Ethvert annet hovedfag i CISC
- Ethvert utdannet IASP (Cybersecurity) -kurs
hjørnestein
- CISC 600 Avhandling
eller
- CISC 601 Programvareutviklingsprosjekt
eller
- CISC 602 Data Science Project
Programutfall
For alle studenter på MS-programmet i CS
Studenter som studerer med mastergrad i informatikk, skal kunne:
- Kommuniser datatekniske konsepter, design og løsninger effektivt og profesjonelt
- Utvikle effektive og effektive algoritmiske løsninger på reelle problemer
- Analyser og evaluer kompleksiteten og beregbarheten av løsninger på problemer i den virkelige verden
For studenter i spesialisering av programvareutvikling:
- Utforme, utvikle og teste komplekse programmer
For studenter i datavitenskapets fordypning:
- Mine, analyser og visualiser data
- Løs problemer i den virkelige verden ved å bruke prinsipper for databehandling og dataanalyse
Opptakskrav
- Baccalaureat transkripsjon
- GPA på 3.0 eller høyere
- Curriculum Vitae
- Minst ett anbefalingsbrev som gir bevis på personlige og / eller faglige kvalifikasjoner for hovedfagsstudiet.
Forutsetningskrav
- 1 kurs i diskrete strukturer
- 2 kurs i Calculus
- Minst 1 kurs i datastrukturer
Lineær algebra og analyse av algoritmer anbefales, men ikke nødvendig.
English Language Requirements
Sertifiser dine engelskkunnskaper med Duolingo English Test! DET er en praktisk, rask og rimelig online engelsktest akseptert av over 4000 universiteter (som dette) rundt om i verden.