프로그램 소개
컬럼비아 대학교의 데이터 사이언스 석사(M.S. in Data Science) 프로그램은 학생들에게 데이터 사이언스의 이론적 기초와 실용적 응용에 대한 고급 교육을 제공하는 학제간 과정입니다. 이 프로그램은 공과대학(Fu Foundation School of Engineering and Applied Science)의 데이터 사이언스 연구소(Data Science Institute)에서 제공하며, 학생들이 기계학습, 빅데이터 분석, 인공지능, 통계학, 최적화, 데이터 시각화 등의 분야에서 전문 지식을 개발할 수 있도록 설계되었습니다. 이 프로그램은 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야로 지정되어 있어, 국제 학생들은 졸업 후 최대 36개월의 OPT(Optional Practical Training) 기간을 활용할 수 있습니다. 이 석사 프로그램은 일반적으로 3-4학기에 걸쳐 완료되며, 학생들에게 데이터 사이언스의 수학적, 통계적, 계산적 측면에 대한 종합적인 교육을 제공합니다. 뉴욕시의 전략적 위치를 활용하여, 프로그램은 학생들에게 금융, 의료, 미디어, 기술 등 다양한 산업 분야의 실제 데이터를 활용한 프로젝트와 인턴십 기회를 제공합니다. 또한, 학생들은 데이터 사이언스 연구소의 세미나, 워크숍, 산업체 파트너십을 통해 최신 연구 동향과 기술을 접하게 됩니다. 이 프로그램은 학생들이 복잡한 데이터 문제를 해결하고, 데이터로부터 의미 있는 인사이트를 도출하며, 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있는 고급 분석 기술을 개발하도록 돕습니다. 졸업생들은 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, 데이터 애널리스트, 연구 과학자 등 다양한 역할로 진출하여 데이터 주도적인 세계에서 혁신을 이끌 수 있는 준비를 갖추게 됩니다.
- 수업 언어영어
- 과정 기간24 개월
- 수업 방식Offline
- 핵심 필수 과목: 확률론, 알고리즘, 기계학습, 탐색적 데이터 분석 및 시각화, 데이터베이스 시스템 - 고급 데이터 과학 과목: 딥러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습, 베이지안 모델링, 시계열 분석 - 데이터 관리 및 인프라: 대규모 데이터 처리, 분산 컴퓨팅, 클라우드 플랫폼, 데이터 아키텍처, NoSQL 데이터베이스 - 최적화 및 계산 방법: 수치적 최적화, 확률적 방법론, 성능 계산, 알고리즘 설계 및 분석 - 응용 분야 과목: 금융 분석, 헬스케어 분석, 도시 분석, 소셜 네트워크 분석, 비즈니스 인텔리전스 - 데이터 윤리 및 거버넌스: 데이터 개인정보 보호, 보안, 책임감 있는 AI, 윤리적 고려사항, 규제 준수 - 실무 경험: 캡스톤 프로젝트, 산업체 멘토링, 데이터 사이언스 인턴십, 사례 연구 - 소프트웨어 및 도구: Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, Spark, 데이터 시각화 도구 - 연구 방법론: 연구 설계, 실험 방법론, 재현 가능한 데이터 과학, 학술 논문 작성 - 세미나 및 워크숍: 최신 데이터 사이언스 동향, 업계 사례 발표, 연구 세미나, 기술 워크숍
| 입학 시기 | 지원 마감일 |
|---|---|
| 2025 Fall | 2025-02-15 |
입학 요건
- GPA최소 점수 없음
- GRE최소 점수 없음
80
6.5
- Online Application필수
- 학부 성적 증명서필수
Official Transcript
- 추천서 3부필수
3 Letters of Recommendations
- 학업 목표 진술서필수
Statement of Purpose
- 이력서필수
Resume/CV
- Interview 선택
if requested
- GRE필수
- 공인 영어 성적표필수
Certified English Test Score Report
학비 및 장학금 정보
$62,016/Year
1$=1,400원 기준86,822,400원
$15,660/Year
1$=1,400원 기준21,924,000원
$85
1$=1,400원 기준119,000원