MS en science des données et analyse
Buckhead, États-Unis d'Amérique
Master ès sciences
DURÉE
24 mois
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps, À temps partiel
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
18 Mar 2026
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Aug 2026
FRAIS DE SCOLARITÉ
USD 48 150 *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* Non-résidents de Géorgie | Résidents de Géorgie : 39 000 $ | Dépôt de siège non remboursable : 250 $
Que vous soyez un as des mathématiques ou que vous possédiez un diplôme en arts libéraux, ce programme vous préparera à un emploi dans le domaine de la science des données.
Après avoir examiné votre candidature, le comité d'admission vous inscrira dans un Pathway qui a du sens en fonction de votre parcours. Les deux filières (data scientist et Citizen data scientist) sont désignées par STEM et sont complètes, rigoureuses et rapides. Grâce aux deux programmes d'études, vous vous familiariserez avec l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, Python et le Big Data, et aurez la possibilité de participer à des camps d'entraînement couvrant des sujets tels que SAS, Amazon Web Services et Microsoft Azure.
Chaque piste vous prépare aux compétences nécessaires pour réussir.
Data Scientist Track - Apprenez à appliquer des statistiques et à créer des algorithmes en utilisant l'apprentissage automatique et profond en coulisses.
- Prétraitement des données, y compris la préparation et la manipulation
- Sélection et tests du modèle
- Visualisation, évaluation et interprétation des données
- Idéation de solutions innovantes pour les dirigeants d’entreprise
Citizen Data Scientist Track - Apprenez à comprendre les données, à utiliser des outils de visualisation et à communiquer des informations aux décideurs.
- Capacité à combler le fossé entre les professionnels de l'informatique et les parties prenantes de l'entreprise
- Expertise dans divers outils et terminologies de science des données afin d'automatiser la préparation des données
- Visualisation, évaluation et interprétation des données
- Confiance pour tirer parti du « data storytelling » pour dériver des solutions innovantes
Combien de temps cela prendra-t-il?
- Format temps plein : 12 mois (3 semestres). Offre une voie rapide vers le marché du travail. Cours jusqu'à quatre jours par semaine : du lundi au jeudi, séances à 14h et 18h.
- Format temps partiel : 24 mois (6 semestres). Permet aux professionnels en activité de faire progresser leur carrière actuelle. Cours jusqu'à deux soirs par semaine : du lundi au jeudi, à 18h
Bourses Robinson
Robinson offre plusieurs bourses par l'intermédiaire du Bureau du doyen ainsi que des différents départements universitaires.
Rechercher dans la base de données de l'État de Géorgie
Georgia State propose une solide base de données consultable contenant les bourses offertes par l’université ainsi que sur des sites Web externes.
Assistanats de recherche aux cycles supérieurs
Des assistanats de recherche pour diplômés sont disponibles pour compenser les coûts du programme.
Prêts
- Prêts fédéraux directs et demande FAFSA en ligne pour l'aide fédérale aux étudiants
- Prêts à l'enseignement privé
Le programme MS in Data Science and Analytics comprend trois semestres dans un format de cohorte par étapes. Cependant, les professionnels en activité peuvent suivre le programme à temps partiel, prolonger la durée du programme et suivre des cours en été. Les étudiants à temps plein ont également la possibilité de terminer le programme en 12 mois en suivant leurs cours au choix pendant l'été.
Outre les huit cours obligatoires et les trois cours au choix, les étudiants participeront à des camps d'entraînement couvrant des sujets tels que l'algèbre linéaire, la programmation R, la visualisation de données, Tableau, R avancé, la programmation Big Data et SAS.
Les étudiants effectueront également des Insight Sprints tout au long du programme.
- Les partenaires industriels fournissent des problèmes réels avec des données pour obtenir des informations et des solutions.
- Les équipes d'étudiants travaillent avec des professeurs de toute l'université ainsi qu'avec des entreprises participantes.
- Les étudiants reçoivent des commentaires lors de réunions hebdomadaires sur une période de 6 à 10 semaines.
- Les étudiants s'engagent dans l'application pratique de l'apprentissage automatique et de l'analyse prédictive.
Data Scientist : temps plein
Des connaissances académiques en calcul I, II et III (multivarié), en algèbre linéaire et en programmation de base sont requises. Ces cours doivent être suivis dans un collège ou une université accréditée. Coursera, Code Academy ou d'autres cours en ligne non accrédités ne sont pas admissibles.
L'automne 1
- MSA 8010 - Programmation de données pour l'analyse
- MSA 8040 – Gestion des données pour l'analyse
- MSA 8030 – Communication avec les données
- MSA 8190 – Fondements statistiques de l'analyse
Printemps
- MSA 8050 – Analyse de données évolutive
- MSA 8150 - Apprentissage automatique pour l'analytique
- MSA 8200 – Analyse prédictive
- MSA 8600 – Apprentissage profond et IA générative
Été
- Stage (optionnel)
Automne 2
- Électif 1
- Électif 2
- Électif 3
Data Scientist : temps partiel
Des connaissances académiques en calcul I, II et III (multivarié), en algèbre linéaire et en programmation de base sont requises. Ces cours doivent être suivis dans un collège ou une université accréditée. Coursera, Code Academy ou d'autres cours en ligne non accrédités ne sont pas admissibles.
L'automne 1
- MSA 8010 - Programmation de données pour l'analyse
- MSA 8040 – Gestion des données pour l'analyse
Printemps 1
- MSA 8050 – Analyse de données évolutive
- Électif
Été
- Stage (optionnel)
- Électif
Automne 2
- MSA 8190 – Fondements statistiques de l'analyse
- MSA 8030 – Communication avec les données
- Électif
Printemps 2
- MSA 8150 - Apprentissage automatique pour l'analytique
- MSA 8200 – Analyse prédictive
- MSA 8600 – Apprentissage profond et IA générative
Citizen Data Scientist : temps plein
L'automne 1
- IFI 8110 – Statistiques commerciales pour l'analyse
- MSA 8040 – Gestion des données pour l'analyse
- IFI 8410 – Introduction à la programmation et à l'analyse prédictive pour les entreprises
- MSA 8030 – Communication avec les données
Printemps
- IFI 8450 – Analyse de données évolutive
- IFI 8420 – Apprentissage automatique et apprentissage profond pour les entreprises
- MSA 8200 – Analyse prédictive
- MSA 8600 – Apprentissage profond et IA générative
Été
- Stage (optionnel)
Automne 2
- Électif 1
- Électif 2
- Électif 3
Citizen Data Scientist : temps partiel
L'automne 1
- IFI 8410 – Introduction à la programmation et à l'analyse prédictive pour les entreprises
- MSA 8040 – Gestion des données pour l'analyse
Printemps 1
- IFI 8450 – Analyse de données évolutive
- Électif
Été
- Stage (optionnel)
- Électif
Automne 2
- IFI 8110 – Statistiques commerciales pour l'analyse
- MSA 8030 – Communication avec les données
- Électif
Printemps 2
- IFI 8420 – Apprentissage automatique et apprentissage profond pour les entreprises
- MSA 8200 – Analyse prédictive (3 heures) | Voir un exemple de programme
- MSA 8600 – Apprentissage profond et IA générative (1,5 heure) | Voir un exemple de programme
Concentration d'analyse juridique
Dans le cadre de la spécialisation en analyse juridique, vous pouvez choisir le parcours de data scientist ou de data scientist citoyen. Au lieu d'Analyse prédictive (MSA 8200), vous suivrez le cours d'Analyse juridique (MSA 8350). Parmi vos cours optionnels, vous choisirez l'Analyse de texte (MSA 8770) ainsi que deux cours à la faculté de droit de Georgia State.
La mission du programme MS in Data Science and Analytics est d'enseigner aux étudiants comment acquérir, organiser et modéliser des ensembles de données afin de formuler les questions qui guident la prise de décision dans des contextes d'entreprise et non corporatifs.
Parcours de carrière des scientifiques des données
- Data Scientist –> Data Scientist Senior –> Responsable de la science des données
- Analyste de données –> Responsable de l'innovation analytique –> Cadre
- Analyste d'affaires –> Associé en analyse de données –> Consultant senior
Parcours de carrière de Citizen Data Scientist
- Analyste en intelligence d'affaires → Responsable de la science des données → Cadre supérieur
- Responsable de l'analyse e-commerce → Directeur de l'analyse stratégique → Cadre supérieur
- Analyste d'affaires → Responsable des ventes → Cadre
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