머신러닝 및 데이터 분석 석사 노스웨스턴 대학 2024 합격

 

머신러닝 및 데이터 분석 석사 노스웨스턴 대학 2024 합격

대학원 전공 중 학생들에게 언제나 문의가 끊이지 않는 분야는 단연 S(Science), T(Technology), E(Engineering), M(Mathematics) STEM 전공들이지만, 그중에서도 가장 뜨거운 관심의 대상이 되고 있는 전공분야는 바로 데이터 과학이 아닐까 합니다. Machine Learning (기계학습)과 데이터 과학은 데이터를 사용하여, 제품, 서비스, 인프라 시스템 등을 만들고 혁신하는 방법을 발전시키는 기술 분야에 속하는 두 가지 개념입니다. 최근 가장 폭발적으로 수요가 증가한 취업 분야이며 수입도 많은 매력적인 진로에 해당됩니다. 2019년 미국 US News에 따르면, 머신러닝 엔지니어가 최고의 직업으로 선정되었고, 데이터 과학자는 기술 직업 중 대표적으로 높은 연봉을 받는 것으로 집계되었습니다. 최고의 명문 대학 노스웨스턴의 석사 과정은 필드에서 가장 높은 수요를 보이는 이 두 분야의 교차점과 각각의 특장점을 효과적으로 결합하여 우수한 커리큘럼을 제공하고 있습니다. 미래의 데이터 분석 전문가를 꿈꾸는 유학브레인 학생분의 노스웨스턴 합격 오퍼를 확인하시기 바랍니다.

 

MS in Machine Learning and Data Science
Northwestern University2024 합격 오퍼

머신러닝 및 데이터 분석 석사 노스웨스턴 대학 2024 합격 오퍼

 

MS in Machine Learning and Data Science, Northwestern Engineering

노스웨스턴 대학교의 머신러닝 및 데이터 과학 석사과정은 세계 최고 수준의 맥코믹 공과대학과 산업공학 및 경영학과가 공동 운영하여 제공하는 프로그램입니다. 명문 대학으로 훌륭한 교육, 연구, 학자를 길러내지만, 그 모든 과정에 실용적인 지식의 활용을 강조하는 학풍으로 유명합니다. 세계 최고 수준의 연구 성과들이 필드와 직접적으로 연계되어 캠퍼스의 연구시설에서 진행되고 있습니다. 혁신과 기업가 정신을 통해 학문의 실용성을 추구하는 노스웨스턴 대학의 학풍이 가장 잘 반영된 전공 과정 중 하나라고 할 수 있습니다. 모든 학생들은 필드의 실제 프로젝트에 투입되어 실시간으로 산업군의 문제를 해결하고 이를 응용한 분석 보고서를 최종 결과로 제출해야 합니다. 데이터 엔지니어링과 데이터 과학을 통합하여 데이터의 가치를 극대화하는 훈련을 하여, 고객의 목표와 요구를 향상시키기 위한 머신러닝 및 인공지능 솔루션을 개발하고 배포할 수 있게 됩니다.

 

커리큘럼

Program Title MS in Machine Learning and Data Science
Period Full time, 15 months

 

가을학기에 시작되어 다음 해 가을학기까지 5쿼터 연속으로 제공되며, 매 분기마다 인턴십이 포함되어 있는 것을 확인할 수 있습니다.

Fall Quarter (First)

  • Industry Practicum (MLDS 491)
    Under the guidance of business and technical advisers, students work in small teams to integrate coursework into an industry-supplied project.
  • Everything Starts with Data (MLDS 400)
    A gateway course covering basic analytics concepts through projects and success stories.
  • Predictive Analytics I (MLDS 401)
    Multiple regression, logistic regression, discriminant analysis, generalized linear models, and survival analysis.
  • Introduction to Databases & Information Retrieval (MLDS 413)
    Data models and database design; SQL, distributed databases, and information retrieval.
  • Python & Other Data Science Programming (MLDS 422)
    Object oriented programming, data structures, and algorithms.
Winter Quarter

  • Industry Practicum (MLDS 492)
    Under the guidance of business and technical advisers, students work in small teams to integrate coursework into industry-supplied projects.
  • Generating Business Value with Analytics (MLDS 410)
    An engaging and practical course on how analytics and strong communication skills can drive business value.
  • Data Visualization (MLDS 411)
    Visualization principles, scorecards, dashboards, interacting with graphics, storytelling, and D3.
  • Predictive Analytics II (MLDS 420)
    Non-parametric regression and classification methods, including fundamental concepts, various nonlinear predictive modeling methods and algorithms, and understanding and interpreting results. Introduction to time series forecasting.
  • Data Mining (MLDS 421)
    Clustering (k-means, partitioning), association rules, factor analysis, scale development, survival analysis, principal components analysis, and dimension reduction.
Spring Quarter

  • Industry Practicum (MLDS 493)
    Under the guidance of business and technical advisers, students work in small teams to integrate coursework into industry-supplied projects.
  • Cloud Engineering for Data Science (MLDS 423)
    This course teaches what it takes to move a machine learning-based solution from a concept to a production application as well as A/B testing and design of experiments.
  • Data Warehousing and Workflow Management (MLDS 430)
    Online Analytical Processing (OLAP), dimensional modeling, and data streaming.
  • Analytics for Big Data (MLDS 431)
    With emphasis on Hadoop, unstructured data concepts (key-value), MapReduce technology, and analytics for big data.
  • Deep Learning (MLDS 432)
    Deep learning models (generative and discriminative), CNN, RNN, and backpropagation.
Summer Quarter

  • Internship
    Students spend a minimum of 10 weeks in the employment of an industry collaborator.
Fall Quarter (Second)

  • Capstone Design Project (MLDS 499)
    In this culminating project, students draw on the breadth and depth of the curriculum to address an industry-supplied problem.
  • Text Analytics (MLDS 414)
    An introduction to a variety of practical Natural Language Processing tasks / techniques with a focus on industry topics and state-of-the-art systems.
  • Two Electives
    Choose from (examples): AR/VR for Virtual Analytics, Advanced Algorithms for Machine Learning, Healthcare Analytics, Predictive Models for Credit Risk Management, Optimization & Heuristics, or Social Networks Analysis.

 

머신러닝 및 데이터 분석 석사과정 지원 전략

Academic Transcript 수학, 프로그래밍 역량, 통계학 등에 대한 학문적 기록을 강조할 것을 권장합니다. Calculus, Linear Algebra, Probability, Statistics, R, C/C++, Java, Python 등 성적증명서에서 해당 과목들의 이수가 드러나지 않는다면 활용 경험에 대해 별도로 리포트 하길 요구하고 있습니다.

  • Test Scores GRE 시험은 선택적으로 요구됩니다.
  • Statement of Purpose 지원하는 프로그램에서 내가 이루고자 하는 학업 및 커리어 목표에 대해 설득력 있게 어필해야 합니다.
  • Letter of Recommendation 3 교수님 혹은 전문 경력 분야의 상사에게 받는 추천서입니다.
  • Quantitative Resume/CV 분석 역량을 보여줄 수 있는 교육경험과 필드 경험을 어필합니다.
  • English Proficiency TOEFL or IELTS

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