理学硕士 信息科学

我们的米.S. 信息科学通过结合计算机科学提供跨学科技能, 业务分析, UX设计课程. 这个学位将拓宽你的职业可能性,并为你提供各种职业机会所需的技能.

做一个了解信息领域方方面面的人

计算机科学家和信息技术专家构建程序来收集信息并确保网络, 系统, 数据库运行顺畅.

商业分析专业人士是解释信息并利用信息做出决策的专家.

设计师创造一种用户体验,以一种令人愉悦的方式呈现信息,并保持人们的兴趣.

这些专家中的每一位都发挥着至关重要的作用. 但是,如果你是那个将所有这些学科的知识结合起来并理解它们如何协同工作的人呢? 用M表示.S. 信息科学, 你会很专业的, 一个专家的所有方面的信息和他们的跨学科相互依赖. 当大多数组织倾向于隔离艺术时, 科学, 在他们的运作中进行信息交易, 你广泛的技能和大局观对他们来说将是无价的财富.

这是你的跨学科工具包

M .的36学分课程.S. 信息科学汇集了一套技术工具, 以用户为中心的设计, 信息的领导, 批判性思维和分析技能将使你能够评估——并从——今天每一个组织的信息浪潮中做出决策.

我们广泛而密集的核心课程涵盖三个学院的学科-艺术 & 科学学院,庞培商学院,以及塔利亚特拉工程学院.

从艺术 & 科学, 你将学习UX -用户体验-和人类体验, 运用以人为本的设计和开发过程,将想法从概念转化为产品.

来自商学院的课程, 您将了解如何解释数据, 用它来识别模式和预测结果,为决策提供信息.

通过工程学院的课程, 你将获得设计技能, 管理, 部署网络系统, 强调云计算, 大数据收集, 以及信息安全.

你在毕业时所拥有的技能将包括:

  • 制定计划,利用用户体验驱动的机会创造商业和社会价值;
  • 运用数据可视化技术来做决定,
  • 把问题的说明转换成能解决问题的程序语言,
  • 在模棱两可的情况下运用道德决策过程,并且
  • 创建一个解决方案,使用领导技巧来设计一个组织对现实世界问题的反应.
专注于你最喜欢的领域

该计划的核心课程将为您提供定义该领域的所有三个学科的坚实基础, 但机会是, 你会倾向于其中一种而不是另外两种. 因此,我们提供了一个机会,专注于:

  • 用户体验和人类体验,
  • 商业分析,或
  • 信息技术
让你在毕业前积累经验的实际学习机会

我们的实习和合作项目会给你宝贵的机会, 现场经验通常会带来工作机会, 当雇主观察你的技能并评估你如何应对挑战时. 这是工作经验和面试的结合.

在校园, 你将有机会在研究项目上与教师密切合作, 展示你的创造力, 你的批判性思维和分析能力, 以及你在信息技术方面不断增长的知识.

几乎没有哪个组织不需要你

营利性和非营利性, 零售业务及采购, 政府机构, 供应链上的每一家公司——如果它们是数据驱动的,依赖于信息的处理, 他们需要一位信息科学方面的专家. 主要部门都在找你? 认为电子商务, 金融, 医疗保健, 高等教育, 政府, 职业体育, 对于初学者来说.

以下是你可以选择的一些职位:

  • 数据科学家
  • 数据工程师
  • 数据挖掘专员
  • 数字艺术家
  • Web程序员
  • 信息架构师
  • 情报分析师
  • 专家元数据
  • 新闻主任
  • 用户体验产品设计师

设想你的未来

美国.S. 劳工统计局(BLS)的项目约有3个,未来十年将有300个计算机和信息研究科学家的职位空缺. 截至2021年5月*,这些专业人士的平均年薪为131,490美元. 以下是美国劳工统计局提供的其他一些职位及其年薪中位数:

$101K

数据科学家

$159K

计算机和信息系统经理

$95K

网络和数字界面设计师

国家认可的职业发展中心

所有网赌上分平台的学生都可以使用学校的许多资源 职业发展中心它被评为全国最好的学校之一 普林斯顿评论.

来自职业评估, 网络, 从工作见习到校园面试和薪资谈判, 职业发展中心提供技能和人脉,帮助你找到有意义的职业,并为你提供追求激情的机会.

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选修课
  • 使用C语言进行计算机程序设计的第一门课程, 对于那些很少或没有编程经验的人. 解决问题的方法,程序规划,开发和测试. 良好的编程实践和良好的风格. 简单的预处理器使用, 对象, 表达式, 功能, 库, 基本类型, 数组, 和指针. 将需要广泛的规划.

  • 本课程的主要重点是数据可视化工具和技术. 本课程将使用Tableau桌面和Tableau公共数据可视化工具. 连接到外部数据源, 将数据传输到交互式仪表板将得到强调. 本课程还提供数学和统计准备,以支持数据分析工具和技术,并准备学生应用定量方法和数据分析技术. 主题包括Tableau, 数据透视表, 数据表示, 统计数据分析, 创建仪表板和讲故事.

  • 专业数据科学家在行业环境中取得成功所需的核心技能. 学生在学习数据可视化技能的同时,还要学习与非技术观众沟通的软技能, 面试技巧, 以及核心的数据科学领导技能. 重点是使学生能够倾听明确的业务需求或问题案例,并学习如何提出和执行数据科学解决方案,以有效地满足这些需求. 根据教师的决定,学生可以免修先决条件.

  • 数据库系统及其目的、结构、功能和用途的概览. 主题包括数据库系统的概述, 主要数据库模型, 设计与实现, 介绍典型的数据库系统, 数据库系统的内部运行.

  • 在Python中开发简单脚本的技术和工具. 它通过比较的方法介绍了Python,并探讨了Python库及其用于各种任务的应用程序. 将分配单独的脚本项目. 需要C和/或Java知识.

  • 网赌上分平台提供各种各样的深度课程,为我们的学生创造一个转型的教育体验. 查看您在攻读信息科学硕士学位时需要的课程的完整列表, 查看学术目录:

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