
George Mason University Online
MS về Công nghệ thông tin ứng dụng - Tập trung phân tích dữ liệu và phương pháp thông minhFairfax, Hoa Kỳ
KHOẢNG THỜI GIAN
2 Years
NGÔN NGỮ
Tiếng Anh
NHỊP ĐỘ
Toàn thời gian, Bán thời gian
THỜI HẠN NỘP ĐƠN
Yêu cầu thời hạn nộp đơn
NGÀY BẮT ĐẦU SỚM NHẤT
Yêu cầu ngày bắt đầu sớm nhất
HỌC PHÍ
Yêu cầu học phí
HÌNH THỨC HỌC TẬP
Học từ xa
Giới thiệu
Tìm hiểu nhiều phương pháp phong phú để phân tích dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hữu ích cho các quyết định kinh doanh. Đội ngũ giảng viên chuyên môn của Mason sẽ giúp bạn đắm chìm trong các khóa học tập trung vào các phương pháp thống kê, khai thác dữ liệu và các khái niệm khác ở điểm giao thoa giữa CNTT và phân tích dữ liệu.
Các khóa học trực tuyến được thiết kế dành cho các nhà tuyển dụng CNTT
Mason đã phát triển MS về Công nghệ thông tin ứng dụng với sự hướng dẫn từ các nhà tuyển dụng hàng đầu trong cộng đồng của chúng tôi. Do đó, bạn sẽ được trải nghiệm nền giáo dục CNTT trực tuyến nhằm truyền đạt kiến thức chuyên môn được các tổ chức trong khu vực công và tư nhân tìm kiếm. Bạn sẽ tìm hiểu về các lĩnh vực khoa học và công nghệ thông tin mới nổi, đạt được các kỹ năng triển khai các giải pháp an toàn, có đạo đức cho các thách thức CNTT toàn cầu. Và nếu bạn là cựu sinh viên Mason Engineering, bạn có thể chọn tùy chọn Fast Track của chúng tôi để tốt nghiệp nhanh hơn.
Các khóa học cốt lõi và tập trung bao gồm:
Nguyên tắc cơ bản của nền tảng máy tính
Nhận tổng quan về hệ điều hành và các thành phần mạng của hệ thống thông tin, kiểm tra các vấn đề liên quan đến thiết bị di động, mạng đám mây và các nền tảng khác.
Bảo mật điện toán đám mây
Khảo sát các rủi ro về bảo mật và quyền riêng tư trong điện toán đám mây đồng thời tìm hiểu các phương pháp hay nhất để bảo mật các hệ thống này.
Những điều cơ bản về dữ liệu lớn
Khám phá các khái niệm và công nghệ mới nổi được sử dụng trong phân tích dữ liệu lớn, cùng với các phương pháp áp dụng chúng trong môi trường thế giới thực.
Học máy có thể giải thích được
Chuẩn bị triển khai và đánh giá các mô hình học máy chính cũng như tìm hiểu cách hoạt động của các mô hình dự đoán.