Les meilleurs programmes de maîtrise en science des données

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65 programmes de science des données ont été contactés pour ce classement, mais seuls 23 ont répondu aux questions de Fortune et ont rempli notre questionnaire. Huit points de données ont finalement été utilisés pour déterminer le classement de cette année des meilleurs masters en ligne en science des données. Les pondérations étaient les suivantes :

Taux d’acceptation : 15 %
Taux d’obtention de diplôme : 13 %
Rendement : 12 %
Taux de rétention : 10 %
Coût total du programme : 10 %
Taille de la classe de diplômés : 10 %
Volume de recherche annuel moyen : 15 %
Précédent Fortune en ligne Classement du master en science des données : 5%

En savoir plus : Lire le master en ligne en méthodologie de la science des données de Fortune.

Qu’est-ce qu’un master en science des données et qu’allez-vous apprendre dans un programme en ligne ?

La poursuite d’une maîtrise dans le domaine en plein essor de la science des données peut vous aider à faire progresser votre carrière dans une grande variété de rôles liés à la technologie. Les candidats doivent s’attendre à acquérir un large éventail de compétences, notamment l’utilisation des langages de programmation informatique tout en étudiant les statistiques appliquées, les systèmes de bases de données et l’apprentissage automatique.

Les compétences et les concepts que vous apprendrez dans un programme de maîtrise vous prépareront à une carrière en science des données pour aider les organisations à prendre des décisions stratégiques en fonction des données qu’elles collectent. Il n’y a pas de Différence entre les programmes de science des données en ligne et sur le campus : les écoles proposent généralement les mêmes cours que ceux dispensés par les mêmes professeurs, quel que soit le format.

Programme d’études et compétences en science des données Vous

pouvez vous attendre à un programme complet dans un programme de maîtrise en ligne en science des données qui s’appuie à la fois sur des méthodes statistiques et informatiques. Les programmes mettront l’accent sur l’application concrète de ces connaissances et compétences tout en offrant une approche multidisciplinaire du domaine qui s’appuie également sur les statistiques, l’informatique et le droit.

La science des données ne se limite pas aux chiffres, mais vous apprendrez également des « compétences générales » sur la façon de communiquer efficacement les leçons apprises et de collaborer avec d’autres pour apprendre à utiliser au mieux l’information de manière éthique . Les cours de base de nombreux programmes de science des données couvrent les éléments suivants au-delà

des cours de base et de niveau avancé communs à tous les programmes de science des données, certaines écoles offrent également des possibilités d’apprentissage par projet obligatoires ou facultatives. Ces projets mettent l’accent sur l’application concrète des compétences acquises dans le cadre du programme et peuvent être l’occasion pour les étudiants de présenter les compétences acquises au cours d’un programme à des employeurs potentiels.

Par exemple, les programmes de maîtrise les mieux notés de l’Université de Californie à Berkeley et de l’Université Bay Path comprennent tous deux un projet de fin d’études qui s’appuie sur les compétences acquises tout au long du programme. Cependant, de tels projets peuvent prolonger la durée d’un programme de maîtrise.

Spécialisations et concentrations en science des données

Alors que les cours de base nécessitaient Pour obtenir une maîtrise en science des données est intentionnellement complet, de nombreux programmes proposent des spécialisations ou des concentrations afin que les étudiants puissent se tailler une place dans ce domaine.

Par exemple, l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign propose des cours spécialisés en cloud computing et en visualisation scientifique, tandis que la Texas Tech University propose des études avancées en analyse multivariée et en gestion de projet. Les options de concentration peuvent inclure :

Apprentissage automatique
Analyse commerciale
Intelligence artificielle
Ingénierie des données
Visualisation des données

Informations sur les admissions pour la maîtrise en ligne en science des données

Bien que les conditions d'admission puissent varier d'une école à l'autre, les programmes d'études supérieures exigent les éléments suivants de la part des scientifiques des données en herbe :

Baccalauréat : Un baccalauréat est requis et les candidats doivent fournir un relevé de notes officiel d'un collège ou d'une université pour démontrer la réussite.
Formation et expérience professionnelle : Si les candidats n’ont pas de diplôme de premier cycle dans un domaine lié aux données, ils devront peut-être démontrer une expérience de travail et d’éducation suffisante dans les concepts fondamentaux sur leur CV.
Déclaration personnelle ou essai : Les candidats peuvent utiliser leur déclaration personnelle ou leur essai pour souligner leurs caractéristiques et objectifs uniques pour le programme.
Lettres de recommandation : Les candidats doivent fournir des lettres de recommandation des superviseurs, des professeurs ou des anciens du programme.
Tests standardisés : Bien que de nombreux programmes de science des données de premier plan n'exigent pas de scores GMAT ou GRE, les candidats devront peut-être les fournir s'ils ne répondent pas aux exigences minimales de GPA de premier cycle.
Autres éléments d'admission : Certains programmes de maîtrise en science des données, tels que l'Université de l'Illinois Urbana-Champaign, peuvent exiger des candidats qu'ils passent un examen de compétence en matière de données.

Exigences GMAT, GRE et GPA pour la maîtrise en ligne en science

des données La majorité des programmes de maîtrise en ligne en science des données ont renoncé aux exigences de score GRE ou GMAT . En fait, aucune école du classement de Fortune n’exige encore que les candidats soumettent des scores dans le cadre de ce processus de candidature. Les candidats peuvent soumettre Ces informations, en particulier s’ils souhaitent fournir des informations supplémentaires utiles dans le processus d’admission. De plus, les exigences GPA varient également d’une école à l’autre et peuvent être supprimées avec une expérience de travail suffisante.

Cela dit, l’absence d’exigences en matière de tests ne signifie pas nécessairement qu’il sera plus facile d’entrer dans certains programmes. Cela signifie que d’autres parties de l’application deviennent plus importantes. Alors que les programmes en ligne ont tendance à avoir des taux d’acceptation plus élevés que les programmes en personne, UC-Berkeley, par exemple, n’accepte qu’environ 1 candidat sur 3.

Quels sont les facteurs qui favorisent l’acceptation dans un programme de master en science des données en ligne ?

Bien que les responsables des admissions s’efforcent d’adopter une approche holistique lors de l’évaluation des candidats, ils seront particulièrement intéressés par votre formation et votre expérience professionnelle dans un domaine lié aux données. Certains programmes de science des données nécessitent les candidats doivent avoir suivi des cours quantitatifs spécifiques de niveau collégial. D’autres programmes privilégient l’essai personnel, en se concentrant sur les raisons pour lesquelles le candidat a choisi le programme et ses objectifs.

L’expérience du master en data science en ligne : à quoi ressemble l’étude en ligne ?

L’apprentissage en ligne a gagné en popularité ces dernières années, et les étudiants qui envisagent un programme de maîtrise en science des données peuvent souvent choisir entre une option en personne ou en ligne au sein de la même école. Les programmes de science des données peuvent offrir un mélange d’apprentissage synchrone et asynchrone, c’est-à-dire des cours qui doivent être suivis en direct à un moment donné ou à la convenance de l’étudiant, et peuvent inclure certains éléments limités en personne.

Pour la plupart, les étudiants peuvent s’attendre à participer aux discussions en classe par vidéoconférence ou en utilisant d’autres technologies. Et, à cause de De nombreux étudiants qui poursuivent une maîtrise en science des données travaillent pendant leurs études dans le but de changer de carrière ou de faire progresser leur carrière actuelle dans le domaine de la science des données.

Comment choisir le meilleur programme de master en ligne en science des données pour vous : Facteurs à prendre en compte au-delà des classements

Le classement des programmes de master en ligne en science des données de Fortune est un bon point de départ pour comparer différents programmes. Nous mettons l’accent sur la sélectivité (écoles avec des professeurs de premier ordre qui attirent certains des étudiants les plus brillants) et la demande (en fonction de la taille du corps étudiant), car les personnes que vous rencontrez aux études supérieures pourraient être transformatrices pour votre future carrière.

Cela dit, les futurs étudiants doivent également réfléchir à la façon dont un programme particulier les aidera à atteindre leurs objectifs et à progresser dans le domaine de la science des données. D’autres facteurs peuvent être importants, notamment le coût, le prestige d’une école, son programme d’études et les années d’expérience professionnelle que les écoles peuvent exiger des candidats.

Heures de début, calendrier et durée du programme

À mesure que les programmes de science des données ont gagné en popularité, les écoles ont augmenté le nombre de dates de début qu’elles proposent. L’UC-Berkeley et l’Université de l’Illinois, les programmes classés n ° 1 et n ° 2, offrent tous deux trois dates de début tout au long de l’année. Les étudiants peuvent avoir une certaine flexibilité dans le choix de leur horaire et du temps qu’il leur faut pour terminer le programme de leur choix, bien que deux ans soient courants. D’autres programmes peuvent être complètement asynchrones, ce qui permet aux étudiants de choisir davantage le moment de commencer le programme.

Comme nous l’avons

indiqué, certains programmes de science des données comprennent des possibilités d’apprentissage par projet qui Mettre l’accent sur l’application concrète des compétences enseignées dans le programme. Étant donné que ces projets peuvent être utiles à montrer à des employeurs potentiels, les personnes qui changent de carrière voudront peut-être envisager de donner la priorité aux écoles offrant des possibilités d’apprentissage basées sur des projets, même si elles peuvent prolonger la durée du programme.

Concentrations

Lorsque vous réfléchissez à vos objectifs de carrière après l’obtention de votre diplôme, vous devriez également tenir compte des concentrations offertes par divers programmes de science des données. En vous spécialisant dans la science des données, vous pourriez devenir un candidat plus attrayant pour certains employeurs et augmenter votre potentiel de revenus. Les personnes ayant le titre de « data scientist » peuvent gagner jusqu’à 170 000 dollars, tandis que les professionnels de niveau manager dans le domaine peuvent obtenir des salaires allant jusqu’à 250 000 dollars.

Coût

Le coût d’un programme de science des données est sans aucun doute un facteur à prendre en compte lors de la demande d’admission à l’école – et les frais de scolarité varient considérablement. Les étudiants peuvent être en mesure de payer des frais de scolarité d’environ 25 000 $ (ou moins) dans des écoles telles que l’Université du Texas Tech University, l’Université de l’Illinois Urbana-Champaign, l’Université indienne, l’Université d’État de l’Oklahoma, la CUNY School of Professional Studies, l’Université Marshall et l’Université du Texas à Austin. Cela dit, le coût des frais de scolarité dépasse 50 000 $ à l’UC Berkeley, à l’UNC-Chapel Hill, à l’Université de Chicago et à l’American University.

En savoir plus : Consultez notre liste de masters en ligne en science des données par prix abordable .

Réseau et accès aux alumni Plus

un programme de data science compte d’étudiants, plus son réseau d’alumni est important. Il est important d’en tenir compte lors de votre processus de sélection, non seulement parce que votre cohorte peut être une caractéristique déterminante de votre diplômé expérience scolaire, même si vous suivez des cours en ligne. De plus, le réseau et la capacité d’une école à vous mettre en contact avec d’anciens élèves peuvent vous aider lors de votre recherche d’emploi, en particulier si vous ne travaillez pas déjà dans le domaine.

Années d’expérience professionnelle

Étant donné que de nombreux programmes de science des données recherchent des candidats qui ont déjà une expérience professionnelle pertinente, il peut être utile de comparer votre expérience. De plus, la quantité d’expérience de travail influencera intrinsèquement l’avancement de vos camarades de classe dans leur carrière. L’Université Rice rapporte que les étudiants ont en moyenne 10 ans d’expérience professionnelle, tandis que les étudiants de l’UNC-Chapel Hill et de l’Université Marshall ont plus de deux à trois ans d’expérience professionnelle.

Carrières pour les diplômés du master en science des données

Le marché de l’emploi des données est en pleine effervescence scientifiques grâce à une forte demande, ce qui signifie que de nombreux diplômés de programmes de maîtrise reçoivent de multiples offres salariales à six chiffres. Les grandes entreprises technologiques sont un cheminement de carrière probable pour de nombreux scientifiques des données. Des entreprises comme Microsoft, IBM et Meta emploient beaucoup de data scientists et sont susceptibles de débourser six chiffres pour les meilleurs talents.

Financement et bourses

Si votre objectif d’obtenir une maîtrise en science des données est de progresser au sein de votre entreprise actuelle, votre employeur peut vous aider à payer le coût du programme.

Vous voudrez peut-être également rechercher un nombre croissant d’opportunités de bourses ou de bourses d’études auprès d’organisations privées. Voici quelques exemples qui sont disponibles pour les étudiants de maîtrise :

L’Association of Computing Machinery (ACM) attribue des bourses de calcul et de science des données à divers les candidats avec une allocation annuelle de 15 000 $.

Acxiom attribue des bourses d’études de 5 000 $ à des étudiants basés aux États-Unis d’origines diverses qui sont inscrits à temps plein dans divers programmes incluant la science des données.

Bien qu’elle n’en précise pas le montant, l’American Statistical Association (ASA) offre une bourse Pride aux étudiants inscrits à un programme d’études supérieures en science des données qui s’identifient comme LGBTQ+ ou un allié.

Enfin, les militaires actuels ou les anciens combattants peuvent envisager de couvrir le coût de leur programme de science des données avec les avantages du GI Bill post-11 septembre ou le programme Yellow Ribbon , qui peut couvrir les frais de scolarité et les frais non couverts par ces avantages.

Qu’est-ce que la science des données ?

Bien qu’encore relativement nouvelle, la science des données est un domaine qui intègre la préparation et l’analyse de données pour tirer des conclusions. Les data scientists conçoivent et construisent de nouveaux processus de modélisation des données à l’aide d’algorithmes, de prototypes, de modèles prédictifs et d’analyses personnalisées. Les gens devraient poursuivre la science des données s’ils sont intéressés à poser des questions et à créer des algorithmes et des modèles statistiques pour estimer l’inconnu.

La science des données est-elle très demandée ?

D’ici 2025, l’ensemble des données dans le monde devrait atteindre le chiffre stupéfiant de 181 zettaoctets. Et cette croissance s’est traduite par une forte demande de data scientists, dépassant même la vitesse à laquelle les collèges et les universités peuvent les former. Selon le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis, les data scientists sont la troisième profession qui connaît la croissance la plus rapide dans tout le pays.

Comment puis-je devenir un data scientist ?

Certaines personnes peuvent choisir de suivre un guide étape par étape pour devenir un data scientist. Tout d’abord, vous voudrez peut-être poursuivre des études de premier cycle axées sur des compétences techniques comme la programmation ou les statistiques. Ensuite, vous devez identifier un domaine de spécialisation et affiner cette spécialisation en vous inscrivant à un programme de maîtrise en science des données. Enfin, vous devez mettre en valeur votre expérience en science des données lorsque vous postulez à des emplois.

Un master en science des données en vaut-il la peine ?

En plus de la forte demande, les titulaires d’un master en science des données peuvent s’attendre à entrer dans un domaine en pleine croissance avec de solides perspectives salariales. D’ici 2032, le BLS prévoit que les emplois en science des données augmenteront de 35 %. Avant même l’obtention de leur diplôme, certains étudiants en science des données dans des programmes de maîtrise reçoivent des offres de 125 000 $ et plus .

Combien d’argent pouvez-vous De la science des données ?

Comme pour toute carrière, les perspectives de rémunération peuvent varier selon l’entreprise et le poste. Selon plusieurs estimations, les data scientists gagnent en moyenne plus de 100 000 dollars.

Quel est l’emploi en science des données le mieux rémunéré ?

Le salaire total estimé des data scientists est de 158 000 dollars, selon les chiffres de Glassdoor , bien que la fourchette probable pour les postes puisse atteindre 294 000 dollars. Certaines entreprises technologiques paient même plus de 300 000 $ pour des postes de data scientist de haut niveau.

Quels types d’emplois font les data scientists ?

Il n’y a pas de limite aux opportunités d’emploi pour les scientifiques des données, y compris les carrières dans la technologie, le divertissement, les produits pharmaceutiques, les télécommunications, les sports, le conseil ou même en tant que dirigeant d’entreprise qui comprend les données. De plus, de nouveaux titres de postes sont susceptibles d’être créés, notamment en ce qui concerne les préoccupations éthiques liées aux données sensibles, alors que les entreprises recherchent de nouvelles façons d’utiliser leurs ensembles de données massifs et les technologies émergentes telles que le cloud computing, l’IA et l’apprentissage automatique.

La science des données est-elle un bon domaine de carrière ?

En 2012, la Harvard Business Review a qualifié le rôle d’un data scientist de « travail le plus sexy du 21e siècle ». Dix ans plus tard, la science des données reste un bon domaine de carrière pour de nombreuses personnes grâce au large éventail d’emplois disponibles aujourd’hui et à l’avenir, ainsi qu’à une forte demande et à des perspectives salariales à six chiffres.

Est-il difficile de trouver un emploi en science des données ?

La promotion 2024 des programmes de maîtrise en science des données a reçu des offres d’emploi, avec des salaires compétitifs, des mois avant l’obtention de son diplôme. La demande de data scientists augmente plus vite que les collèges et les universités ne peuvent les former. Même Ainsi, les candidats doivent toujours s’attendre à un processus d’entretien rigoureux qui implique souvent de présenter des exemples de travail ou un engagement à rester à jour dans un secteur en évolution rapide.

Puis-je faire un master en science des données en ligne ?

Oui, de nombreuses écoles proposent des programmes de maîtrise en science des données en personne et en ligne qui sont dispensés par les mêmes professeurs de premier ordre et couvrent le même programme. Les résultats des élèves sont généralement assez similaires. Alors que les étudiants en ligne peuvent continuer à travailler et mieux gérer la vie en dehors de l’école, ceux en personne sont susceptibles de mieux créer un réseau.