データ科学のマスターは、データ科学の技術と研究の現在の知識をあなたに提供します。数学やITのバックグラウンドを持つ学生に適しており、両方に合わせたコースがあります。

データ分析と金融技術の大学院研究プログラム修士課程は、ギリシャ地中海大学(GR)の管理科学技術学科と会計財務学科とネアポリス大学パフォスの会計財務学科とコンピュータサイエンス学科の間の共同大学間学位研究プログラムです。 これは、D.O.A.T.A.P.による承認プロセスを必要とせずに、2つの高等教育機関の共同修士号につながります。 プログラムは、主に財務、会計、経済学、経営学、コンピュータサイエンスの卒業生を対象としています。

ビジネス データ サイエンス研究修士課程は、学術研究の実施に重点を置いた学際的な研究プログラムです。英語で教えられるビジネス データ サイエンス研究修士課程は、才能と意欲のある学生が 3 つの提携大学のいずれかで質の高いビジネス博士課程に入学できるよう準備します。これは、エラスムス ロッテルダム大学 (EUR) のエラスムス経済学部、アムステルダム大学 (UvA) の経済経営学部、アムステルダム自由大学 (VU) の経営経済学部による共同の取り組みです。

現実世界の研究課題を通じて開発研究とデータ分析を探ります。

マスターの目的は、今日の情報技術の本質的な課題、つまり生成される膨大な量のデータと、それを効果的かつ効率的に管理して付加価値のあるサービスを生み出す必要性に関連する、高度な科学的、技術的、社会経済的側面のトレーニングを提供することです。

ESSEC ビジネス スクールと CentraleSupelec は提携して、人工知能、データ、管理科学の国際的な学士プログラムを創設しました。情報技術、特に大規模なデータ処理と人工知能は、組織や社会にとって機会と課題の両方の源です。

データサイエンスの証明書は、科学、技術、工学、または数学（STEM）分野で理学士を抱えているが、データサイエンスの科学のマスターに認められるためにデータサイエンスの十分な背景が不足している学生を対象としています。

データサイエンスの修士号は、データから情報を抽出し、知識を構築するためのデータサイエンスの概念と技術の強固な基盤を提供します。

この学位の目的は、物理的および社会的現象を厳密に調査するための技術的スキルと知識を学生に提供することです。BS は、現実世界のコンピューター サイエンス スキル、データの取得と分析、科学モデリング、応用数学、シミュレーションの組み合わせに基づいて、 George Mason Universityで科学を統合する革新的なアプローチです。学際的な STEM 指定プログラムとして、この学位は、「ビッグデータ」、モデリング、およびシミュレーションの分野における計算の現在の中心的な役割に対処します。

ペンシルベニア州立大学グレートバレー校の大学院データ アナリティクス プログラムでは、統計、コンピューター サイエンス、機械学習、ソフトウェア エンジニアリングを使用して、さまざまなドメインにわたってデータを収集、分類、分析、モデル化する方法を学びます。2 つの異なるオプションを提供しています。データ アナリティクスの修士課程は実用的応用に重点を置き、データ アナリティクスの理学修士課程は研究に重点を置いたプログラムです。

データ分析コースでは、研究、意思決定、社会においてデータを効果的に使用するためのスペシャリストを育成します。教育の焦点は、主要なデータ分析手法の運用原則を理解し、実際に適用することにあります。

重要な意思決定は、常に膨大な量の情報を収集して分析することに基づいています。データ エンジニアリングは、情報技術と管理という 2 つの分野の経験と専門知識を組み合わせることで、この目標を達成するのに役立ちます。この研究分野の学生は、さまざまなソースからの大量のデータを処理する方法とそれらを解釈する方法を学びます。これらはすべて、コンピュータ プログラムとアルゴリズム、および数学、統計学、経済学の知識に基づいています。

データ サイエンスは、組織が膨大な量のデータに基づいて貴重な洞察を抽出し、情報に基づいた意思決定を行えるようにすることで、今日重要な役割を果たしています。統計、数学、プログラミング、ドメイン知識を組み合わせた学際的なアプローチにより、データ サイエンスは、科学者、営利組織、非営利組織が、隠れたままになる可能性のあるパターン、傾向、相関関係を発見できるようにします。

データサイエンスの理学修士課程は、STEM OPT/CPT の特典を受ける資格があり、留学生は最大 36 か月間の実践的なトレーニングを受けることができます。また、統計手法、データ分析、人工知能、倫理的な技術管理に関する高度なスキルを学生に身につけさせる厳格で包括的なカリキュラムを提供しています。このプログラムは、統計手法、定量手法、データ分析などのコア コースと、IoT 向けビッグ データ分析、応用 AI、ビジネス インサイト向け高度 AI などの専門クラスを組み合わせたもので、留学生はプログラム期間中に 12 か月間の CPT、最初の 12 か月間の OPT、および資格のある雇用主による追加の 24 か月間の STEM OPT 延長を利用できます。

科学、芸術、ビジネスの融合に熟練したデータサイエンティストの拡大するニーズに対応するのに役立ちます。データの収集と分析の方法を自動化する方法を理解し、技術を利用して、ビジネスの成功に大きな影響を与える可能性のある、以前は隠されていた洞察を発見します。