Наука и техника с поддержкой вычислительных данных

Степень доктора философии требует минимум 72 кредитных часа. Дополнительные требования включают сдачу квалификационных экзаменов и подготовку диссертации.

Основные обязательные курсы

Наша учебная программа разработана вокруг трех основных предметов:

• Data Science
• Прикладная математика и численные методы
• Высокая производительность и интенсивное использование данных

Минимум 9 кредитных часов из утвержденного списка основных классов должны быть взяты в каждой области. Требования к основному курсу составляют 30 кредитов, с минимальным средним баллом 3,2. Курсы, пройденные в рамках вашей магистерской программы, могут быть перенесены и использованы для выполнения этого требования с одобрения вашей диссертационной комиссии и директора выпускников. Мы настоятельно рекомендуем вам закончить эту курсовую работу в течение первых 2 лет программы.

Вам понадобится пройти курсы для поддержки диссертационного исследования. Эти курсы, на общую сумму 12 кредитов, должны быть завершены к концу вашего пятого семестра. В зависимости от темы вашей диссертации, вам могут посоветовать пройти факультативные курсы, которые освещают вашу тему исследования, или вам могут посоветовать пройти другие курсы, чтобы расширить свои знания, связанные с CDSE.

• Степень магистра в смежных областях (включая, но не ограничиваясь, инженерия, математика, бизнес, маркетинг, фармация)
• рекомендательные письма
• GRE баллов
• средний балл 3,0 или выше на курсах бакалавриата
• для иностранных заявителей - тест на знание английского языка
  • TOEFL (IBT): минимальный балл 79
  • TOEFL (PBT): минимальный балл 550
  • IELTS: минимальная оценка 6,5 (без дополнительной оценки ниже 6,0)
  • PTE Academic: минимальный балл 55 (без подсекции ниже 50)
  • Результаты должны быть не старше 2 лет

Процесс предоставления финансовой помощи студентам, обучающимся в аспирантуре и на профессиональном уровне, аналогичен процессу для студентов бакалавриата; однако студентам после получения степени бакалавра также необходимо знать о нескольких дополнительных факторах, которые могут повлиять на получение вами финансовой помощи.

Доступные типы помощи

Федеральные варианты финансовой помощи, на которые вы можете иметь право, включают:

• Федеральный прямой субсидированный & Несубсидированные кредиты
• Федеральные кредиты для выпускников / специалистов PLUS
• Студенческие кредиты для работников здравоохранения
• Федеральные студенческие кредиты для медсестер
• Федеральный грант TEACH

Чтобы иметь право на получение федеральной финансовой помощи, вы должны заполнить заявление FAFSA и указать, что вы хотите получить диплом о высшем образовании или получить профессиональную степень.

Штат Нью-Йорк также предлагает следующие программы для последипломного и профессионального обучения:

• Программа первого профессионального обучения (EDPS), находящаяся в неблагоприятном экономическом положении
• Премия за обучение ветеранов
• Стипендии факультета сестринского дела Патрисии К. Макги
• SUNY Graduate Diversity Fellowship
• Программа возможностей для выпускников
• Стимулирующая стипендия для учителей в магистратуре в области образования

Дополнительная информация о программе

Программа "Computational Data-enabled Science and Engineering" в Университете штата Нью-Йорк в Буффало представляет собой уникальную междисциплинарную программу, созданную для подготовки студентов к современным вызовам науки и инженерии, связанным с обработкой, анализом и интерпретацией больших данных. Данная программа предназначена для тех, кто стремится получить глубокие знания в области вычислительных методов, математического моделирования и анализа данных, а также научиться применять их к решению сложных инженерных и научных задач.

Обучение в рамках программы обеспечивает студентам возможность работать с современными технологиями и программными инструментами, такими как машинное обучение, искусственный интеллект, облачные вычисления и большие базы данных. Студенты изучают как теоретические основы, так и практические навыки, необходимые для разработки эффективных решений в области науки о данных и инженерии данных. В ходе обучения особое внимание уделяется междисциплинарному подходу, который способствует развитию аналитического мышления и способности к критическому анализу информации в различных научных областях, включая биомедицину, материалы, энергетические системы и информационные технологии.

Программа предусматривает широкий спектр курсов и проектов, позволяющих студентам приобрести практический опыт в реальных задачах. В частности, студенты имеют возможность участвовать в исследованиях, сотрудничая с ведущими учеными и инженерами университета, а также получать опыт работы в междисциплинарных командах. Помимо этого, программа включает стажировки и сотрудничество с промышленными партнерами, что дает студентам шанс применить приобретенные знания на практике и подготовиться к карьерным возможностям в ведущих технологических и научных организациях.

Выпускники программы будут обладать необходимыми компетенциями для работы в сферах научных исследований, технологических разработок, промышленности, здравоохранения, энергетики и информационных технологий. Карьерные перспективы включают позиции аналитиков данных, инженеров по данным, научных сотрудников, разработчиков программного обеспечения и специалистов по моделированию сложных систем.

Обучение организовано таким образом, чтобы студенты могли не только освоить современные технологии и методы, но и развить навыки командной работы, коммуникативные умения и способность к самостоятельному исследованию. Курсы преподаются опытными преподавателями и исследователями университета, многие из которых являются признанными экспертами в своих областях.

Информация о поступлении, требования к кандидатам, стипендии и дальнейшие шаги доступны на официальном сайте программы. Мы приглашаем студентов, заинтересованных в развитии навыков работы с большими данными и современных вычислительных технологий, чтобы присоединиться к нашей академической среде и стать частью инновационного будущего науки и инженерии.