データサイエンス（修士）
ハーバード大学, アメリカ
データサイエンス修士（S.M.）
ハーバード大学
データサイエンス
プログラム概要：データサイエンス修士課程ハーバード大学
ハーバード大学のデータサイエンス修士課程は、コンピュータサイエンスと統計学を融合させ、膨大なデータから分析、文脈化、そして洞察を引き出す方法を学生に指導します。ハーバード大学ジョン・A・ポールソン工学応用科学部（SEAS）のコンピュータサイエンス学部と統計学部が共同で運営するこのプログラムは、統計的手法、計算科学、そして幅広い応用分野の交差点に位置しています。
このプログラムは、統計モデリング、機械学習、最適化、大規模データセットの管理と分析、そしてデータ収集において、高度な準備を提供します。また、再現可能なデータ分析、協調的な問題解決、可視化とコミュニケーション、そしてデータサイエンスにおいて生じるセキュリティと倫理的問題といったトピックにも重点を置いています。
学生はキャンパスで最低3学期にわたり12科目を履修します。追加の科目を履修したり、修士論文研究プロジェクトを完成させるために、4学期目に延長することも可能です。このプログラムは実践的な研究プロジェクトを重視し、最終的には実際の企業パートナーとの共同プロジェクト、または教員の指導による論文のいずれかで締めくくられます。
プログラムの主な特長
- ハーバード大学のコンピュータサイエンス学部と統計学部が共同で運営し、2つの厳密な学問分野を融合させた学際的な学位プログラムです。
- Spotifyやマサチューセッツ湾交通局などの企業パートナーとの共同プロジェクトを通して、実社会での経験を積むことができます。
- MITとの単位互換制度があり、学生は世界トップクラスの技術系大学であるMITの大学院レベルのコースを受講できます。世界。
- STEM指定プログラムであり、留学生は米国でのオプショナル・プラクティカル・トレーニング（OPT）の延長を利用できます。
カリキュラムとコース構成
データサイエンス修士課程（S.M.）では、12科目の成績評価付きコースで合計48単位を取得する必要があります。カリキュラムは、コンピュータサイエンスと統計学の教員が共同で開発した11の学習成果に基づいて設計されており、統計モデリングから倫理的なデータ利用までを網羅しています。学生は、大学院レベルの高度な厳密さを確保するため、SEASの200/2000レベルのコースをできる限り多く受講することが求められます。
データサイエンスI（AC 209a）
4単位データサイエンス入門。実世界の複雑なデータセットを用いて、データラングリング、探索的分析、統計的学習、予測について学ぶ。学生は、Python ベースのデータ分析と機械学習手法の基礎スキルを習得します。
データサイエンス II (AC 209b)
4 単位データサイエンス I の続編であるこのコースでは、高度な統計手法と機械学習手法のスキルをさらに深めます。トピックには、深層学習、ベイズモデリング、複雑なデータ問題に適用される高度な最適化手法が含まれます。
統計学と確率論
4単位データサイエンスに不可欠な数学的基礎を提供する、統計的推論と確率論に関する厳密なコース。学生は仮説検定、回帰分析、確率モデリングのスキルを習得します。
機械学習とAI
4単位教師あり学習、教師なし学習、ニューラルネットワーク、強化学習など、機械学習の中核となるアルゴリズムを網羅します。理論的な理解と実践的な実装の両方に重点を置きます。
データ倫理と批判的思考（AC 221）
4単位データサイエンスが社会に及ぼす広範な影響を、アルゴリズムや予測モデルにおける公平性、プライバシー、倫理、バイアスに焦点を当てて考察します。ケーススタディは、メディア、テクノロジー、公衆衛生、政治など多岐にわたります。
キャップストーンプロジェクト（AC 297r）
4単位3～4名の学生からなるチームが、業界パートナーから提供された実世界のプロジェクトに取り組む共同コースです。学生は、必修科目と選択科目で習得したスキルを応用しながら、斬新なソリューションを開発し、データサイエンスの専門職に就くための準備を整えます。
選択科目専門分野
入学要件
ハーバード大学のデータサイエンス修士課程は、入学選考において総合的なアプローチを採用しており、厳格なGPA基準を設けずに、関連するすべての出願書類を評価します。本プログラムは、高度な定量的・計算能力を示すことができれば、幅広い学問分野からの出願者を歓迎します。GREスコアは受け付けておらず、提出する必要はありません。
入学要件
- 学歴認められた教育機関からの学士号（またはそれに相当する国際的な学位）が必要です。
- 定量的背景微積分、線形代数、微分方程式に関する実務知識。確率と統計的推論に関する知識。
- プログラミングスキルPythonまたはRなどのプログラミング言語のうち少なくとも1つを使いこなせること、および基本的なコンピュータサイエンスの概念を理解していること。
- GRE要件GREスコアは受け付けません。応募者は、公式または非公式のGREスコアを提出しないでください。
- 成績平均正式なGPAの基準はありませんが、優秀な学業成績（通常A～A-の範囲）が求められます。プログラム期間中は、最低B（3.0）の平均成績を維持する必要があります。
英語能力要件
- TOEFL iBT最低スコア80（インターネット版テスト）。スコアはプログラム入学時に有効で、2年後に失効します。
- IELTSアカデミック総合バンドスコア6.5以上が必要です。スコアはプログラム入学時に有効で、2年後に失効します。
- その他のテストDuolingoを含む、その他の英語能力テストは受け付けていません。修士号は英語能力の証明として認められません。
必要書類
出願締切
入学に関する個別指導、書類確認、出願サポートについては、 Uni4Eduまでお問い合わせください
奨学金と資金援助
ハーバード大学のデータサイエンス修士課程（S.M. in Data Science）の費用は、通常、個人の資金、外部奨学金、そして限られた大学独自の奨学金制度を組み合わせて賄われます。本プログラムは、入学許可を受けた学生全員に全額支給の成績優秀者奨学金を提供するわけではありませんが、いくつかの資金調達方法が用意されています。学費に関する個別のアドバイスについては、Uni4Eduまでお問い合わせください。
ティーチングフェローシップ
金額は変動します（ハーバード大学大学院生の給与水準）2年次の学生のごく一部が、ハーバード大学大学院生の給与水準で報酬を受け取る有給ティーチングフェローに選ばれます。これらのポジションは、貴重な教育経験も提供します。
政府および財団からの外部助成金
資金源によって異なります留学生は、自国政府、フルブライト・プログラム、および民間財団からの奨学金について積極的に検討することをお勧めします。 Uni4Eduは、あなたのプロフィールに合った外部資金援助の機会を見つけるお手伝いをします。
授業料の詳細については、 Uni4Eduまでお問い合わせください —費用と利用可能な資金調達オプションについてご案内いたしますプログラム
キャリアの見通しと成果
ハーバード大学データサイエンス修士課程の卒業生本プログラムは、テクノロジー、金融、コンサルティング、研究といった幅広い分野で高い評価を得ています。実践的なプロジェクト、業界における集大成となる成果、そして厳密な定量分析トレーニングを重視する本プログラムは、卒業生がデータ主導型の職務で即戦力として活躍できる基盤を築きます。多くの卒業生は大手テクノロジー企業や金融機関に就職し、またコンピュータサイエンスや統計学の博士課程に進学する者もいます。
卒業生の典型的なキャリア
ハーバード大学データサイエンス卒業生の活躍の場仕事
ランキングと評価
ハーバード大学は、主要なランキング機関すべてにおいて、常に世界トップクラスの大学として評価されています。データサイエンスプログラムは、コンピュータサイエンス学科と統計学科の強みを活かしており、両学科はそれぞれ独立して、それぞれの分野における世界的なリーダーとして認められています。
| 科目 | 評価機関 | ランク |
|---|---|---|
| データサイエンスと人工知能 | QS世界大学ランキング（分野別） | #6 |
| コンピュータサイエンス | THE世界大学ランキング（分野別） | #8 |
| 統計学とオペレーションズリサーチ研究 | QS世界大学ランキング（分野別） | Top 5 |
| 数学 | 米国ニュース：分野別世界大学ランキング | #5 |
応募方法
Uni4Eduを使えば、このプログラムへの応募は簡単です。当チームが、書類作成から最終登録まで、手続きのあらゆる段階をサポートいたします。
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書類の準備
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申請の提出
Uni4Eduがお客様に代わって申請を提出し、審査期間中、進捗状況を随時お知らせします。
合格通知の受け取り
合格通知を受け取ったら、合格内容の説明、必要に応じてビザサポートの手配などを行います。入学手続きをご案内します。
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