数据是当今最重要的业务资源之一。从定性的客户输入到产品性能数据和员工生产力统计，企业的方方面面都可以通过有效的数据进行改进。推动这一专业向前发展的是一支由高技能和受过教育的数据分析专业人员组成的劳动力队伍，他们收集、管理和分析数据以创建可操作的商业智能。

高级学位对于晋升几乎是必不可少的——据首屈一指的高管招聘公司 Burtch Works 称，91% 的数据分析专业人士拥有高级学位。但是，您不必去常春藤盟校或暂停职业生涯来全日制攻读学位。对于工作的成年人来说，这既不实用也不负担得起。

幸运的是，数据科学硕士课程有很多在线选择。如果您知道要寻找什么，您可以找到最适合您的职业目标和生活环境的在线数据科学计划。

最佳数据科学硕士课程的 5 个特点
我们收集了优秀数据科学或分析硕士学位的 5 个基本特征，让您的搜索更轻松。

最好的课程提供动态和全面的课程

专业的数据科学和分析硕士课程相对较新，许多是在过去十年内上线的。以前，大多数数据科学专业人士都具有统计学、计算机科学或类似领域的背景。虽然这些课程为专业人士提供了基础知识，但许多专业技能必须在工作中学习。

现在，数据科学、数据分析和业务分析方面的硕士课程使在职专业人士能够磨练自己的技能并紧跟最新技术和新兴趋势。

当您试图找到最好的数据科学硕士课程时，请寻找专注于以下主题的课程：

机器学习：学习应用机器学习的基础知识，以及如何创建有助于处理、组织和分析数据的算法。

数据库管理：获得设计、构建、维护和保护存储组织最重要信息的数据库的基本技能。
数据挖掘：探索如何建立关联规则、聚类算法、分类工具和集成方法来挖掘整体数据。
预测分析：获得创建算法和使用行业标准软件来预测业务绩效、用户行为、客户需求等的技能。

大数据分析：学习如何管理和分析海量数据集，包括非结构化数据，以及仓库企业级数据。
顶级数据硕士课程使用行业标准工具培养技术技能

数据科学家使用广泛的工具和技术来操作、推断和可视化数据，以使其对他们的组织有用。这需要数学和计算机科学等领域的强大技术技能，以及数据分析工具方面的专业知识。

在最好的数据科学硕士课程中，您将学习：

Python 和 R 编程： Python 是最灵活的编程语言之一，被认为是数据科学家必不可少的通用语言。它被大量用于数据分析中的数据集成和机器学习。R 已成为最大的统计知识库，拥有数千种经过专家审查的算法。R 非常适合进行探索性分析并将该工作转换为仪表板或报告。数据科学硕士课程应该可以帮助您获得这两种语言的技能，以帮助您适应当前和未来工作的动态。

大数据技术：需要在云中处理的数据量增长速度超过计算机能力。数据科学家需要在 Apache Hadoop 等工具方面有经验，Apache Hadoop 是一种用于分布式存储和大数据处理的软件框架。他们还需要了解和使用不同的数据库，包括 SQL、NoSQL 和内存数据库。最好的数据科学硕士课程将帮助您了解如何处理大数据并将其用于您的组织的优势。

SAS Technologies： SAS 是分析软件的领导者，提供一整套工具来帮助访问、管理、分析和报告数据。您应该精通他们的工具（包括 SAS® Enterprise Miner、SAS® Text Miner 和 SAS® Visual Analytics）才能在就业市场中脱颖而出。寻找非常重视 SAS 软件并将其彻底整合到他们的课程中的数据科学硕士课程。

Tableau：作为数据可视化的行业标准，Tableau 软件可帮助您将原始数据转化为直观的视觉效果，让其他专业人士更容易理解信息。Tableau 广泛用于许多行业的商业智能，因此是在数据科学硕士课程中获得的一项关键技能。

最好的计划教您使用数据来推动组织影响
技术技能是任何成功的数据科学职业的基础。但如果你想从分析师晋升到管理或执行职位，你需要的不仅仅是硬技能。

要在数据分析领域取得进展，您需要能够应用数据来解决紧迫的业务挑战。为此，您需要强大的商业头脑、战略问题解决能力和有效的沟通技巧。

数据科学硕士课程应该可以帮助您：
将复杂数据转化为可操作的商业智能。
成为有说服力和数据驱动的决策者。
与跨职能团队沟通，以确保在整个组织中正确存储和使用数据。
有效管理其他数据分析师和技术专家团队
“虽然工具和技术会发生变化，但拥有基础技术技能以及强大的沟通和领导能力的专业人士不仅准备好适应变化，而且能够推动变化，”**数据分析硕士课程主席 Nimet Alpay 博士说大学。

最佳数据计划聘请强大的顾问委员会以保持领先地位
项目顾问委员会是一群行业专家，他们代表特定行业的各种领先公司。在高等教育中，这些特定学科的委员会就实践学习理念、全球商业视角和该领域的新兴趋势提供指导。

 
选择硕士项目时什么最重要？比较功能、优势和成本，以找到适合您的学校。
 
“我们的数据分析硕士项目咨询委员会不仅为课程提供信息，他们还积极参与学生的学习，”Alpay 博士说，“他们在课堂上担任演讲嘉宾，在 LinkedIn 上与学生联系，并提供有价值的网络机会。我们的顾问委员会对于维持高标准的教育和不断发展的课程以满足行业需求至关重要。”

最理想的数据硕士课程可让您获得或准备专业认证
您如何将自己与所有其他拥有高级学位的专业人士区分开来？除了实践经验，公认的数据科学和分析证书可以使您与其他受过高等教育的候选人区分开来。

“我们与 SAS 的合作使我们的学生在完成前四门基础课程后可以获得 SAS 数据分析联合证书，”Alpay 博士说，“在他们完成学位之前，他们已经获得了该领域的顶级专业认证之一。行业。他们还具备参加 Tableau 认证考试所需的技能。当学生申请工作或晋升时，这些认证非常有价值。”

如果您正在研究数据科学硕士课程，请避免这 5 件事
有时，知道要避免什么与知道要寻找什么一样重要。如果您是一名在职专业人士，那么这就是您在数据科学硕士学位课程中不想要的。

不要从未经地区认可的大学获得学位。
不要参加在没有任何基础统计学分的情况下录取你的课程。
不要选择一个只关注工具的程序，而不是更大的解决问题的技能。
不要选择聘请没有行业经验的讲师的课程。
如果没有强大的支持系统和专门的在线学生资源，请不要选择课程。
成为**大学的数据科学家
**大学数据分析硕士课程为您提供成为数据科学领导者所需的全面技能。**专为在职成年人的需求而设计，提供灵活的100% 在线课程，让您可以在短短 19 个月内完成硕士学位。