Data Science (S.M.)
Harvard-Universität, Vereinigte Staaten
Master of Science (S.M.) in Data Science
Harvard University
Data Science
Programmübersicht: Master of Science in Data Science an der Harvard University
Das Masterprogramm Data Science an der Harvard University kombiniert Informatik und Statistik, um Studierende darin zu schulen, große Datenmengen zu analysieren, zu kontextualisieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Unter gemeinsamer Leitung der Fakultäten für Informatik und Statistik der Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) liegt dieses Programm an der Schnittstelle von statistischer Methodik, Computerwissenschaften und einer Vielzahl von Anwendungsbereichen.
Das Programm bietet eine fundierte Ausbildung in statistischer Modellierung, maschinellem Lernen, Optimierung, Management und Analyse massiver Datensätze sowie Datenerfassung. Es konzentriert sich außerdem auf Themen wie reproduzierbare Datenanalyse, kollaborative Problemlösung, Visualisierung und Kommunikation sowie die Sicherheits- und Ethikfragen der Data Science.
Die Studierenden absolvieren 12 Kurse über mindestens drei Semester auf dem Campus, mit der Option, das Studium auf ein viertes Semester zu verlängern, um zusätzliche Studienleistungen zu erbringen oder ein Masterarbeits-Forschungsprojekt abzuschließen. Das Programm legt den Schwerpunkt auf praktische Forschungsprojekte und gipfelt entweder in einem Abschlussprojekt mit realen Industriepartnern oder in einer von der Fakultät betreuten Abschlussarbeit.
Wichtige Programm-Highlights
- Unter der gemeinsamen Leitung der Harvard-Fakultäten für Informatik und Statistik werden zwei strenge Disziplinen in einem interdisziplinären Abschluss vereint.
- Capstone-Projekte mit Industriepartnern wie Spotify und der Massachusetts Bay Transportation Authority bieten reale Erfahrungen.
- Eine gegenseitige Registrierung beim MIT ist möglich und ermöglicht Studenten den Zugang zu Kursen auf Graduiertenniveau an einer der besten technischen Institutionen der Welt.
- STEM-zertifiziertes Programm, das internationalen Absolventen die Möglichkeit bietet, ein verlängertes Optional Practical Training (OPT) in den USA zu absolvieren.
Curriculum und Kursstruktur
Der Master of Science in Data Science umfasst 48 Credits in 12 benoteten Kursen. Das Curriculum basiert auf elf Lernzielen, die von den Dozenten der Informatik und Statistik gemeinsam entwickelt wurden und alle Bereiche von statistischer Modellierung bis hin zur ethischen Datennutzung abdecken. Studierende sollen möglichst viele SEAS-Kurse der Stufen 200/2000 belegen, um ein anspruchsvolles Masterstudium zu gewährleisten.
Data Science I (AC 209a)
4 CreditsEine Einführung in die Datenwissenschaft, die sich mit Datenverarbeitung, explorativer Analyse, statistischem Lernen und Vorhersagen unter Verwendung chaotischer Datensätze aus der realen Welt befasst. Die Studierenden erwerben grundlegende Kenntnisse in Python-basierter Datenanalyse und Methoden des maschinellen Lernens.
Datenwissenschaft II (AC 209b)
4 CreditsAls Fortsetzung von Data Science I vertieft dieser Kurs die Kenntnisse in fortgeschrittenen statistischen und maschinellen Lernmethoden. Zu den Themen gehören Deep Learning, Bayes'sche Modellierung und fortgeschrittene Optimierungstechniken, die auf komplexe Datenprobleme angewendet werden.
Statistik und Wahrscheinlichkeit
4 CreditsEin anspruchsvoller Kurs in statistischer Inferenz und Wahrscheinlichkeitstheorie, der die mathematischen Grundlagen vermittelt, die für die Datenwissenschaft unerlässlich sind. Die Studierenden entwickeln Fähigkeiten im Hypothesentest, in der Regressionsanalyse und in der probabilistischen Modellierung.
Maschinelles Lernen und KI
4 CreditsBehandelt die wichtigsten Algorithmen des maschinellen Lernens, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, neuronalen Netzen und verstärkendem Lernen. Der Schwerpunkt liegt sowohl auf dem theoretischen Verständnis als auch auf der praktischen Umsetzung.
Datenethik und kritisches Denken (AC 221)
4 CreditsUntersucht die weitreichenden Auswirkungen der Datenwissenschaft auf die Gesellschaft und konzentriert sich dabei auf Fairness, Datenschutz, Ethik und Voreingenommenheit in Algorithmen und Vorhersagemodellen. Fallstudien umfassen Medien, Technologie, öffentliche Gesundheit und Politik.
Capstone-Projekt (AC 297r)
4 CreditsEin kollaborativer Kurs, bei dem Teams von 3–4 Studenten an realen Projekten arbeiten, die von Industriepartnern stammen. Die Studierenden entwickeln neuartige Lösungen und wenden dabei Fähigkeiten aus Kernkursen und Wahlfächern an, um sie auf professionelle datenwissenschaftliche Arbeiten vorzubereiten.
Wahlpflichtbereiche
Zulassungsvoraussetzungen
Das Masterprogramm Data Science der Harvard University verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz bei der Zulassung und bewertet alle relevanten Bewerbungsunterlagen ohne strikte Mindestnote. Das Programm heißt Bewerber aus einer Vielzahl akademischer Disziplinen willkommen, sofern sie über ausgeprägte quantitative und computergestützte Fähigkeiten verfügen. GRE-Ergebnisse werden nicht akzeptiert und sollten nicht eingereicht werden.
Akademische Voraussetzungen
- Akademische QualifikationEin Bachelor-Abschluss (oder ein gleichwertiger internationaler Abschluss) einer anerkannten Hochschule ist erforderlich.
- Quantitativer HintergrundGrundkenntnisse in Analysis, linearer Algebra und Differentialgleichungen; Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitsrechnung und statistischer Inferenz.
- ProgrammierkenntnisseFließende Beherrschung mindestens einer Programmiersprache wie Python oder R sowie grundlegende Kenntnisse der Informatik.
- GRE-AnforderungGRE-Ergebnisse werden nicht akzeptiert. Bewerber sollten keine offiziellen oder inoffiziellen GRE-Ergebnisse einreichen.
- NotendurchschnittEs gibt keine formelle GPA-Grenze, aber es werden gute akademische Leistungen (in der Regel A- bis A-Bereich) erwartet. Während des Programms muss ein Mindestdurchschnitt von B (3,0) eingehalten werden.
Anforderungen an die englische Sprache
- TOEFL iBTMindestpunktzahl 80 (Internetbasierter Test). Die Punkte müssen zum Zeitpunkt des Programmeintritts gültig sein und nach zwei Jahren verfallen.
- IELTS-AkademikerMindest-Gesamtpunktzahl der Band: 6,5. Die Punkte müssen zum Zeitpunkt des Programmeintritts gültig sein und nach zwei Jahren verfallen.
- Andere TestsEs werden keine anderen Englischtests akzeptiert, einschließlich Duolingo. Ein vorangegangener Masterabschluss wird nicht als Leistungsnachweis anerkannt.
Erforderliche Dokumente
Bewerbungsfristen
Für eine individuelle Beratung zur Zulassung, Dokumentenprüfung und Unterstützung bei der Bewerbung kontaktieren Sie bitte Uni4Edu
Stipendien und Finanzierung
Die Finanzierung des Masterstudiengangs Data Science an der Harvard University setzt sich in der Regel aus Eigenmitteln, externen Stipendien und begrenzten institutionellen Fördermöglichkeiten zusammen. Obwohl das Programm nicht allen zugelassenen Studierenden ein Vollstipendium anbietet, stehen verschiedene Finanzierungswege zur Verfügung. Kontaktieren Sie Uni4Edu für eine individuelle Beratung zur Studienfinanzierung.
Stellen als Lehrbeauftragte
Variiert (Vergütung für Harvard-Absolventen)Ein kleiner Prozentsatz der Studierenden im zweiten Studienjahr wird als bezahlte Lehrstipendiaten ausgewählt und erhält eine Vergütung zum Harvard-Studententarif. Diese Positionen bieten auch wertvolle Lehrerfahrung.
Externe Regierungs- und Stiftungszuschüsse
Variiert je nach QuelleInternationale Studierende werden ermutigt, Stipendien ihrer Heimatregierungen, Fulbright-Programme und private Stiftungen zu nutzen. Uni4Edu kann Ihnen dabei helfen, relevante externe Finanzierungsmöglichkeiten für Ihr Profil zu identifizieren.
Finanzielle Unterstützung der Harvard Griffin GSAS
Die Harvard Griffin GSAS bietet Masterstudierenden begrenzte finanzielle Unterstützungsmöglichkeiten, darunter bedarfsabhängige Stipendien und Darlehensprogramme. Die Voraussetzungen und die Höhe der Förderung variieren je nach Jahr und individuellen Umständen.
Für detaillierte Informationen zu den Studiengebühren kontaktieren Sie bitte Uni4Edu —Wir informieren Sie über die Kosten und verfügbaren Finanzierungsmöglichkeiten. Programm.
Karriereperspektiven und -ergebnisse
Absolventen des Masterstudiengangs Data Science der Harvard University Das Programm ist in den Bereichen Technologie, Finanzen, Beratung und Forschung äußerst begehrt. Durch den Fokus auf praxisorientierte Projekte, branchenspezifische Abschlussarbeiten und eine fundierte quantitative Ausbildung sind Absolventen bestens für den sofortigen Einstieg in datengetriebene Positionen gerüstet. Viele Absolventen finden Anstellungen bei führenden Technologieunternehmen und Finanzinstituten, während andere ein Promotionsstudium in Informatik oder Statistik aufnehmen.
Typische Karrierewege für Absolventen
Wo Harvard-Absolventen im Bereich Data Science tätig sind Arbeit
Rankings und Anerkennung
Die Harvard University zählt laut allen wichtigen Ranking-Institutionen regelmäßig zu den besten Universitäten der Welt. Das Data-Science-Programm profitiert von der gebündelten Expertise der Fachbereiche Informatik und Statistik, die beide unabhängig voneinander als weltweit führend in ihren jeweiligen Bereichen anerkannt sind.
| Fach | Rangliste | Rang |
|---|---|---|
| Data Science und Künstliche Intelligenz | QS World University Rankings nach Fachgebiet | #6 |
| Informatik | THE World University Rankings nach Fachgebiet | #8 |
| Statistik und operative Datenanalyse Forschung | QS World University Rankings nach Fachgebiet | Top 5 |
| Mathematik | USA Neuigkeiten: Beste Universitäten weltweit nach Fachrichtung | #5 |
Bewerbung
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