The American University of Greece Global Campus
MSのデータサイエンスBoston, アメリカ合衆国
存続期間
6 最大 12 Months
言語
英語
ペース
フルタイム
申請期限
申請期限の申請
最も早い開始日
Sep 2025
授業料
USD 15,300
学習形式
通信教育
序章
AUGグローバルキャンパスのデータサイエンス修士課程は、データ主導型経済をリードするプロフェッショナルを育成します。完全オンラインで提供されるこのプログラムは、高度な技術スキルと戦略的なビジネス洞察力を兼ね備えています。学生は、Python、R、機械学習、AI、データ可視化、ビッグデータ分析といった実践的なコースワークに取り組みます。実際のケーススタディとプロジェクトベースの学習を通して、洞察を引き出し、予測モデルを構築し、複雑な問題を解決する方法を学びます。コースは、世界的な業界および学術界の経験を持つ専門教員によって指導されます。ビジネス、テクノロジー、ヘルスケアなど、様々なバックグラウンドを持つプロフェッショナル向けに設計されたこのプログラムは、学際的なコラボレーションを促進します。卒業生は、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、ビジネスインテリジェンスアナリストなど、平均年収12万ドルを超える需要の高い職種に就くことができます。NECHEの認定を受け、MBHEの認可を受けたこの学位は、質と柔軟性の両方を提供します。AUGGCのデータサイエンス修士課程は、世界で最も急速に成長している分野の一つで、将来を見据えたキャリアを築くための出発点となります。
今日のデータドリブンな世界では、データの力を活用する能力はもはや贅沢ではなく、必需品です。当校のデータサイエンス修士課程は、アマチュアデータサイエンティストから、現実世界の課題に取り組み、ビジネスの成功を推進するためのスキル、知識、そして自信を身につけたデータサイエンスリーダーへと成長することを目指しています。
データサイエンス修士課程は、単なる一連のコースではなく、一つの旅です。データサイエンスの基礎を理解することから、高度な技術を習得し、データドリブンなプロジェクトを主導するまでを、段階的に学ぶことができます。新しいキャリアをスタートさせたい方、現在の職務でステップアップしたい方、あるいは単に時代の最先端を走り続けたい方など、このプログラムは、未来のデータドリブンな世界で成功するために必要なスキルを身につけるお手伝いをします。
- 期間: 1年半
- コース数: 12 コース (36 米国単位)。
- コースの提供：100％オンライン
- 入学時期: 新入生は秋学期、冬学期、春学期の開始時に入学します。
ギャラリー
理想的な学生
データサイエンス修士課程は、需要の高い技術スキルと分析スキルを習得したい意欲的なプロフェッショナルやデータサイエンティストを目指す方のために設計されています。データサイエンス分野への転向を目指す方にも、現在の職務でキャリアアップを目指す方にも、当プログラムは、今日のデータドリブンな世界で活躍するためのツールを提供します。
データサイエンスの修士課程に最適な候補者:
- 志望するデータ科学者
- 分析、プログラミング、機械学習に強い関心を持つ個人。
- データサイエンスの求人市場に参入したいと考えている、STEM 分野 (コンピューターサイエンス、エンジニアリング、数学、統計) の最近の卒業生。
- 利益性の高い仕事のチャンスがある高成長業界を求める転職者。
- スキルアップを目指す専門家
- データサイエンスへの転向を検討しているソフトウェア エンジニア、IT プロフェッショナル、アナリスト。
- データに基づく意思決定を業務に適用することに意欲的なビジネスアナリストや財務専門家。
- AI と機械学習を各業界（医療、マーケティング、サプライ チェーン、旅行など）に統合したいと考えている専門家。
- ビジネスリーダーとマネージャー
- データ主導の取り組みを主導し、戦略的な意思決定を行う必要がある経営幹部および管理者。
- チーム リーダーは、データ サイエンス チームと分析チームの管理を担当します。
- データサイエンスを活用してビジネスの成長と革新を図りたい起業家。
- 分析、プログラミング、機械学習に強い関心を持つ個人。
- データサイエンスの求人市場に参入したいと考えている、STEM 分野 (コンピューターサイエンス、エンジニアリング、数学、統計) の最近の卒業生。
- 利益性の高い仕事のチャンスがある高成長業界を求める転職者。
- スキルアップを目指す専門家
- データサイエンスへの転向を検討しているソフトウェア エンジニア、IT プロフェッショナル、アナリスト。
- データに基づく意思決定を業務に適用することに意欲的なビジネスアナリストや財務専門家。
- AI と機械学習を各業界（医療、マーケティング、サプライ チェーン、旅行など）に統合したいと考えている専門家。
- ビジネスリーダーとマネージャー
- データ主導の取り組みを主導し、戦略的な意思決定を行う必要がある経営幹部および管理者。
- チーム リーダーは、データ サイエンス チームと分析チームの管理を担当します。
- データサイエンスを活用してビジネスの成長と革新を図りたい起業家。
入場料
奨学金と資金
The American University of Greece Global Campusでデータサイエンスの理学修士号を取得
The American University of Greece Global Campus （ AUGGC ）は、ニューイングランド高等教育委員会（NECHE）の認定を受け、マサチューセッツ州高等教育委員会の認可を受けています。AUGGCは国際的な教育機関であるため、財政援助の観点から、 AUGGC学生は米国連邦政府の財政援助を受けることはできません。しかしながら、私たちは、質の高い、世界的に認められた教育を、誰もが利用しやすく、手頃な価格で提供することに尽力しています。
当校の基本授業料は北米の基準から見て非常に競争力があり、学生には民間ローン、雇用主による授業料補助、その他の財源など、さまざまな資金調達オプションを検討するよう奨励しています。
私たちの入学チームは、支払いプランについて話し合い、 AUGGCでの教育を実現するための最良のオプションを特定するお手伝いをいたします。
カリキュラム
AUGグローバルキャンパスのデータサイエンス修士課程は、包括的かつ柔軟な学習体験を提供するために設計された12コースのプログラムです。カリキュラムは、学生が強固な基礎知識を構築し、高度なデータサイエンススキルを習得し、ディープラーニング、生成AI、時系列予測といった最先端分野における専門知識を習得できるように構成されています。
データサイエンス修士課程は、学生が段階的に知識と専門知識を習得できるよう、体系的に構成されたカリキュラムで構成されています。このプログラムには、コアコース、選択専門科目、そしてキャップストーンプロジェクトが含まれており、包括的で実践的な学習体験を提供します。
- 受講コース: データサイエンスの基礎
- すべての学生は、次の目的で設計された重要なコースである「データ サイエンスの基礎」から学習を始めます。
- プログラミング、数学、データ サイエンスのツールと概念に関する強固な基盤を構築します。
- Python、Jupyter Notebook、Anaconda、PySpark、Gitなどのツールを使用して、プロフェッショナルなデータ サイエンス環境を構築します。
- 実際のデータセットに基づいたデータ分析、データ操作、データ視覚化を含む、典型的なデータ サイエンス プロジェクトの実践的な経験を提供します。
- 回帰、分類、クラスタリング手法を含むモデル構築において学生が早期に成功できるように支援することで、自信を育みます。
- プログラミング、数学、データ サイエンスのツールと概念に関する強固な基盤を構築します。
- Python、Jupyter Notebook、Anaconda、PySpark、Gitなどのツールを使用して、プロフェッショナルなデータ サイエンス環境を構築します。
- 実際のデータセットに基づいたデータ分析、データ操作、データ視覚化を含む、典型的なデータ サイエンス プロジェクトの実践的な経験を提供します。
- 回帰、分類、クラスタリング手法を含むモデル構築において学生が早期に成功できるように支援することで、自信を育みます。
- コアコース（必須科目8科目）
- これらのコアコースでは、主要なデータ サイエンスの原則を包括的に理解することができます。
- データサイエンスの基礎（受講コース）
- データ分析と統計
- データ工学
- ビッグデータ処理とクラウドコンピューティング
- 特徴エンジニアリング
- 高度な機械学習手法
- ビジネスインテリジェンスと意思決定のためのデータ視覚化とストーリーテリング
- 倫理と責任あるAIに準拠したデータサイエンスにおけるプロジェクト管理
- データサイエンスの基礎（受講コース）
- データ分析と統計
- データ工学
- ビッグデータ処理とクラウドコンピューティング
- 特徴エンジニアリング
- 高度な機械学習手法
- ビジネスインテリジェンスと意思決定のためのデータ視覚化とストーリーテリング
- 倫理と責任あるAIに準拠したデータサイエンスにおけるプロジェクト管理
- 専門選択科目（3科目選択）
- 学生は、次の 3 つの専門コースを選択して、学習体験を柔軟にカスタマイズできます。
- ディープラーニングとニューラルネットワーク
- 生成AIアプリケーション
- 時系列予測
- 自然言語処理
- 情報検索および推奨システム
- ビジネスMLアプリケーション
- ディープラーニングとニューラルネットワーク
- 生成AIアプリケーション
- 時系列予測
- 自然言語処理
- 情報検索および推奨システム
- ビジネスMLアプリケーション
- キャップストーンプロジェクトとポートフォリオ開発
- このプログラムは、学生が知識を実際のデータサイエンスの課題に適用するキャップストーンプロジェクトで締めくくられます。このプロジェクトは以下の内容です。
- 業界に特化し、高度なデータ サイエンス手法を使用して実際のビジネス問題を解決します。
- ポートフォリオの強化により、学生は GitHub でプロジェクトを公開して雇用の可能性を高めることができます。
- 専門家による指導により、学生はプロセス全体を通じてフィードバックと業界の洞察を確実に受けることができます。
- 業界に特化し、高度なデータ サイエンス手法を使用して実際のビジネス問題を解決します。
- ポートフォリオの強化により、学生は GitHub でプロジェクトを公開して雇用の可能性を高めることができます。
- 専門家による指導により、学生はプロセス全体を通じてフィードバックと業界の洞察を確実に受けることができます。
- すべての学生は、次の目的で設計された重要なコースである「データ サイエンスの基礎」から学習を始めます。
- プログラミング、数学、データ サイエンスのツールと概念に関する強固な基盤を構築します。
- Python、Jupyter Notebook、Anaconda、PySpark、Gitなどのツールを使用して、プロフェッショナルなデータ サイエンス環境を構築します。
- 実際のデータセットに基づいたデータ分析、データ操作、データ視覚化を含む、典型的なデータ サイエンス プロジェクトの実践的な経験を提供します。
- 回帰、分類、クラスタリング手法を含むモデル構築において学生が早期に成功できるように支援することで、自信を育みます。
- コアコース（必須科目8科目）
- これらのコアコースでは、主要なデータ サイエンスの原則を包括的に理解することができます。
- データサイエンスの基礎（受講コース）
- データ分析と統計
- データ工学
- ビッグデータ処理とクラウドコンピューティング
- 特徴エンジニアリング
- 高度な機械学習手法
- ビジネスインテリジェンスと意思決定のためのデータ視覚化とストーリーテリング
- 倫理と責任あるAIに準拠したデータサイエンスにおけるプロジェクト管理
- 専門選択科目（3科目選択）
- 学生は、次の 3 つの専門コースを選択して、学習体験を柔軟にカスタマイズできます。
- ディープラーニングとニューラルネットワーク
- 生成AIアプリケーション
- 時系列予測
- 自然言語処理
- 情報検索および推奨システム
- ビジネスMLアプリケーション
- キャップストーンプロジェクトとポートフォリオ開発
- このプログラムは、学生が知識を実際のデータサイエンスの課題に適用するキャップストーンプロジェクトで締めくくられます。このプロジェクトは以下の内容です。
- 業界に特化し、高度なデータ サイエンス手法を使用して実際のビジネス問題を解決します。
- ポートフォリオの強化により、学生は GitHub でプロジェクトを公開して雇用の可能性を高めることができます。
- 専門家による指導により、学生はプロセス全体を通じてフィードバックと業界の洞察を確実に受けることができます。
プログラムの成果
データサイエンスの修士課程を修了すると、卒業生は次のことができるようになります。
- エンドツーエンドの機械学習ソリューションの設計、開発、展開に精通していること。
- 業界対応のデータサイエンスと AI スキルを身につけて、就職市場で競争力を高めましょう。
- さまざまな分野の組織でデータ主導の意思決定プロセスを主導できる能力。
- データ サイエンティスト、データ アナリスト、AI エンジニア、機械学習エンジニア、ビジネス インテリジェンス アナリスト、(ビッグ) データ エンジニアなどの役割に備えてください。
プログラム授業料
キャリアの機会
データサイエンス分野は、競争力のある給与と堅調な雇用見通しを備え、有望なキャリア機会を提供し続けています。ジェネラリストのデータサイエンティストの職種から、機械学習エンジニア、データエンジニア、AI/MLエンジニアといった専門職へのシフトが進んでいます。(GSD Council) 以下のスキルに対する需要が顕著です。
Python は最も需要の高いプログラミング言語であり、2023 年のデータ サイエンティストの求人広告の 78% に登場します。
求人情報の 69% に機械学習が言及されています。
自然言語処理 (NLP)スキルの需要は、2023 年の 5% から 2024 年には 19% に増加しました。(365DataScience)
データサイエンスの修士課程の卒業生は、データサイエンスの修士課程の修了により習得するスキルを考慮すると、これらの職業で有利になります。
- プログラミングとツールの熟練度 - Python、Anaconda、Jupyter Notebooks、Pandas、PySpark、BeautifulSoup、Plotly、Streamlit、SQL、Tensorflow、LangChain、Git などを習得します。
- データ サイエンスの基礎 – 対応するモデル評価メトリックと視覚化を備えた探索的データ分析、回帰および分類手法。
- データ エンジニアリング - データの収集、保存、管理、データ ラングリング、パイプラインの作成、モデルのパフォーマンスとデータ ドリフトの監視。
- ビッグデータ - PySpark とクラウド コンピューティングを使用して大規模なデータセットを操作します。
- 機械学習とAI – 複雑な機械学習モデルを構築し、ディープラーニングや生成AIアプリケーションを操作します。実験の設計方法、適切なモデルパフォーマンスの評価方法、そして利用可能なデータから最大限の成果を引き出す方法を学びます。
- ビジネス インテリジェンスとストーリーテリング – ビジネス上の意思決定を促す説得力のある方法で調査結果を提示します。
- プロジェクト管理 – 全体像を把握し、関係者を管理し、大規模な組織でデータ サイエンス プロジェクトを主導します。
- ポートフォリオの開発 – エンドツーエンドのデータ サイエンス ソリューションを作成し、GitHub に文書化して、潜在的な雇用主に専門知識を紹介します。