Big Data Analytics (PhD)

Popis programu

Big Data Analytics vyškolí výzkumné pracovníky se statistickým vzděláním k analýze rozsáhlých strukturovaných nebo nestrukturovaných dat s cílem odhalit skryté vzorce, neznámé korelace a další užitečné informace, které lze využít k lepšímu rozhodování.

Program poskytne silný základ v hlavních metodikách spojených s Big Data Analytics, jako je prediktivní analýza, dolování dat, textová analýza a statistická analýza, s interdisciplinární složkou, která spojuje sílu statistiky a informatiky. Zaměří se na statistické výpočty, statistické dolování dat a jejich aplikaci na obchodní, sociální a zdravotnické problémy doplněné o probíhající průmyslovou spolupráci. Rozsah tohoto programu je specializován na přípravu datových vědců a datových analytiků, kteří budou pracovat s velmi rozsáhlými soubory dat s využitím konvenčních i nově vyvinutých statistických metod.

Kurkulum

Pro doktorské studium v oboru Big Data Analytics je zapotřebí 72 hodin nad rámec získaného bakalářského titulu. Povinná výuka zahrnuje 42 kreditních hodin kurzů, 15 kreditních hodin vyhrazených volitelných kurzů a 15 kreditních hodin disertačního výzkumu.

Celkový počet požadovaných kreditních hodin: Minimálně 72 kreditních hodin nad rámec bakalářského studia

Požadované předměty-42 kreditních hodin

• STA 5104 – Pokročilé počítačové zpracování statistických dat 3 kreditní hodiny
• STA 5703 – Metodologie dolování dat I 3 kreditní hodiny
• STA 6106 – Metodologie dolování dat I 3 kreditní hodiny
• STA 6106 – Metodologie dolování dat I 3 kreditní hodiny Statistické výpočty I 3 kreditní hodiny
• STA 6236 – Regresní analýza 3 kreditní hodiny
• STA 6238 – Logistická regrese 3 kreditní hodiny
• STA 6326 – Teoretická statistika I 3 kreditní hodiny
• STA 6327 – Teoretická statistika II 3 kreditní hodiny
• STA 6329 – Statistické výpočty I 3 kreditní hodiny
• STA 6329 – Statistické výpočty I 3 kreditní hodiny
• STA 6329 – Statistické výpočty II 3 kreditní hodiny Statistické aplikace maticové algebry 3 kreditní hodiny
• STA 6704 – Metodologie dolování dat II 3 kreditní hodiny
• STA 7722 – Statistická teorie učení 3 kreditní hodiny
• STA 7734 – Statistická asymptotická teorie ve velkých datech 3 kreditní hodiny
• STA 6714 – Příprava dat 3 kreditní hodiny
• CNT 5805 -. Network Science 3 Credit Hours
• COP 5711 – Parallel and Distributed Database Systems 3 Credit Hours

Vyhrazené volitelné předměty – 15 kreditních hodin (alespoň 9 kreditních hodin musí být z předmětů STA)

Další předměty mohou být zařazeny do studijního plánu se souhlasem katedry.

Všichni studenti doktorského studia musí mít schválený studijní plán (POS) vypracovaný studentem a poradcem, ve kterém jsou uvedeny konkrétní předměty, které mají absolvovat v rámci studia. Studenti musí udržovat minimální průměr 3,0 v POS, stejně jako „B“ (3,0) ve všech předmětech absolvovaných k získání titulu a od přijetí do programu.

• STA 6107 – Statistické výpočty II 3 kreditní hodiny
• STA 6226 – Teorie a aplikace výběrových šetření 3 kreditní hodiny
• STA 6237 – Statistické výpočty II 3 kreditní hodiny
• STA 6226 – Teorie a aplikace výběrových šetření 3 kreditní hodiny Nelineární regrese 3 kreditní hodiny
• STA 6246 – Lineární modely 3 kreditní hodiny
• STA 6346 – Pokročilé statistické odvozování I 3 kreditní hodiny
• STA 6347 – Advanced Statistical Inference II 3 Credit Hours
• STA 6507 – Nonparametric Statistics 3 Credit Hours
• STA 6662 – Statistical Methods for Industrial Practice 3 Credit Hours
• STA 6705 – Data Mining Methodology III 3 Credit Hours
• STA 6707 – Statistické metody pro průmyslovou praxi 3 Credit Hours Vícerozměrné statistické metody 3 kreditní hodiny
• STA 6709 – Prostorová statistika 3 kreditní hodiny
• STA 6857 – Aplikovaná analýza časových řad 3 kreditní hodiny
• STA 7239 – Redukce dimenze v regresi 3 kreditní hodiny
• STA 7348 – Bayesovské modelování a výpočty 3 kreditní hodiny
• STA 7719 – Analýza časových řad 3 kreditní hodiny
• STA 7239 – Redukce dimenzí v regresi 3 kreditní hodiny Survival Analysis 3 Credit Hours
• STA 7935 – Current Topics in Big Data Analytics 3 Credit Hours
• CAP 5610 – Machine Learning 3 Credit Hours
• CAP 6307 – Text Mining I 3 Credit Hours
• CAP 6315 – Social Media and Network Analysis 3 Credit Hours
• CAP 6318 – Computational Analysis of Social Complexity 3 Credit Hours
• CAP 6737 – Interaktivní vizualizace dat 3 Credit Hours
• COP 5537 – Optimalizace sítí 3 Credit Hours
• COP 6526 – Paralelní a cloudové výpočty 3 Credit Hours
• COP 6616 – Vícejádrové programování 3 Credit Hours
• COT 6417 – Výpočetní analýza sociální složitosti 3 Credit Hours Algoritmy na řetězcích a posloupnostech 3 kreditní hodiny
• COT 6505 – Výpočetní metody/analýza I 3 kreditní hodiny
• ECM 6308 – Aktuální témata v paralelním zpracování 3 kreditní hodiny
• EEL 5825 – Rozpoznávání vzorů a učení z velkých dat 3 kreditní hodiny
• EEL 6760 – Data Intensive Computing 3 Credit Hours
• ESI 6247 – Experimental Design and Taguchi Methods 3 Credit Hours
• ESI 6358 – Decision Analysis 3 Credit Hours
• ESI 6418 – Linear Programming and Extensions 3 Credit Hours
• ESI 6609 – Lineární programování a jeho rozšíření 3 Credit Hours
• ESI 6609 – Datově náročné výpočty 3 Credit Hours Industrial Engineering Analytics for Healthcare 3 Credit Hours
• ESI 6891 – IEMS Research Methods 3 Credit Hours

Dissertation-15 hours

• STA 7980 – Dissertation Research 15 credit hours

Examinations

Po složení kandidátské zkoušky, si studenti zapíší hodiny disertačního výzkumu (STA7980) u svého vedoucího disertační práce. Disertační práce může být buď výzkumná, nebo projektová v závislosti na oblasti studia, komisi a se souhlasem školitele disertační práce.

Kvalifikační zkouška

Kvalifikační zkouška je písemná zkouška, kterou bude skládat doktorská zkušební komise na začátku podzimního semestru (na konci léta) jednou ročně. Předměty potřebné k přípravě na zkoušku jsou STA 5703, STA 6704, CNT 5805, STA 6326, STA 6327 a COP 5711. Studenti musí získat povolení k vykonání zkoušky od koordinátora postgraduálního programu. Studenti obvykle skládají tuto zkoušku těsně před začátkem třetího ročníku a očekává se, že ji dokončí do začátku čtvrtého ročníku. Aby byl student oprávněn složit kvalifikační doktorskou zkoušku, musí mít minimální průměr známek 3,0 (ze 4,0) ze všech předmětů pro doktorské studium. Zkoušku lze složit dvakrát. Pokud student ani po druhém pokusu kvalifikační zkoušku nesloží, bude z programu vyloučen.

Kandidátská zkouška

Kandidátskou zkoušku skládá poradní komise studenta pro disertační práci a bude přizpůsobena individuálnímu programu studenta tak, aby navrhl buď výzkumnou, nebo projektovou disertační práci. Kandidátská zkouška zahrnuje návrh disertační práce prezentovaný na otevřeném fóru, po němž následuje ústní obhajoba vedená poradním výborem studenta. Tato komise udělí známku „prospěl/neprospěl“. Kromě návrhu disertační práce může poradní výbor do zkoušky zahrnout i další požadavky. Student se může pokusit o kandidaturu kdykoli po složení kvalifikační zkoušky, po zahájení disertačního výzkumu (STA7919, pokud je to nutné), ale před koncem druhého roku po kvalifikační zkoušce. Kandidátskou zkoušku lze vykonat nejvýše dvakrát. Pokud student nesloží kandidátskou zkoušku ani po druhém pokusu, bude z programu vyřazen.

Přijetí ke kandidátské zkoušce

Pro přijetí ke kandidátské zkoušce a zápis hodin disertační práce je nutné.

• Ukončení všech předmětů s výjimkou hodin disertační práce
• Úspěšné vykonání kvalifikační zkoušky
• Úspěšné vykonání kandidátské zkoušky včetně písemného návrhu a ústní obhajoby
• Sestavení poradního sboru pro disertační práci, složená ze schválených vysokoškolských učitelů a vědeckých pracovníků fakulty
• Předložení schváleného studijního programu

Disertační práce

Po složení kvalifikační zkoušky si student musí vybrat školitele pro disertační práci. Po konzultaci s vedoucím disertační práce by měl student sestavit poradní komisi pro disertační práci. Poradce pro disertační práci bude předsedou poradní komise pro disertační práci studenta. Po konzultaci s poradcem pro disertační práci a se souhlasem vedoucího katedry musí každý student zajistit kvalifikované členy své disertační komise. Tato komise se bude skládat nejméně ze čtyř členů fakulty vybraných kandidátem, z nichž tři musí být z katedry a jeden mimo katedru nebo UCF. Členové postgraduální fakulty musí tvořit většinu dané komise. Disertační komise musí být vytvořena před zápisem hodin disertační práce.

Disertační práce slouží jako vyvrcholení studijní práce, která tvoří tento titul. Musí být významným originálním teoretickým, intelektuálním, praktickým, tvůrčím nebo výzkumným příspěvkem k oblasti studenta v rámci oboru. Disertační práce může být buď výzkumná, nebo projektová v závislosti na oblasti studia, komisi a se souhlasem vedoucího disertační práce. Disertační práce bude dokončena prostřednictvím minimálně 15 hodin zápočtu za výzkum v rámci disertační práce.

Samostatná výuka

Stejně jako u všech postgraduálních programů je samostatná výuka důležitou součástí doktorského programu Big Data Analytics. Studenti budou samostatnou výuku prokazovat prostřednictvím výzkumných seminářů a projektů a disertační práce.

Požadavky na přijetí

Informace o obecných požadavcích na přijetí k postgraduálnímu studiu na UCF, které se vztahují na všechny budoucí studenty, naleznete v části Přijímací řízení v Katalogu absolventů. Uchazeči musí podat přihlášku online. Všechny požadované materiály musí být předloženy ve stanoveném termínu.

• Kromě obecných požadavků na přihlášku k postgraduálnímu studiu na UCF musí uchazeči o tento program předložit:
• Jeden oficiální výpis (v zalepené obálce) z každé navštěvované vysoké školy/univerzity.
• Osobní prohlášení s uvedením oblasti výzkumného zájmu a popisem akademických a odborných zkušeností uchazeče.
• Tři doporučující dopisy.
• Bakalářský titul nebo jeho ekvivalent v oboru statistika, datová analytika nebo příbuzném oboru z regionálně akreditované instituce nebo uznávané zahraniční instituce.
• Student by měl mít minimální kumulativní průměr 3,0 za všechny absolvované bakalářské práce.
• Soutěžní výsledek v kombinované kvantitativní a verbální části zkoušky Graduate Record Examination (GRE) nebo soutěžní výsledek GMAT složený během posledních pěti let před přijetím do programu.
  • POZNÁMKA: Zkouška GRE/GMAT byla zrušena jako podmínka přijetí do tohoto postgraduálního programu pro uchazeče, kteří se hlásí od jara 2021 do podzimního semestru 2021. Jedná se o dočasné opatření v reakci na narušení způsobené pandemií COVID-19.
• Aktuální životopis.
• Uchazeči o tento program, s výjimkou těch, kteří získali nebo získají magisterský nebo doktorský titul na akreditované americké instituci uznané UCF, kteří navštěvovali vysokou školu/univerzitu mimo Spojené státy, musí předložit kreditové hodnocení jednotlivých předmětů s výpočtem GPA. . Kreditní hodnocení jsou přijímána pouze od společnosti World Education Services (WES) nebo Josef Silny and Associates, Inc.

Lhůty pro podání přihlášek

Finanční podpora

Studenti magisterského studia mohou získat finanční podporu prostřednictvím stipendií, asistentských míst, podpory školného nebo půjček. Více informací naleznete na webových stránkách College of Graduate Studies Funding, které popisují typy finanční pomoci dostupné na UCF a poskytují obecné pokyny pro plánování financí pro absolventy. Dalším klíčovým zdrojem informací je sekce Finanční informace v Katalogu absolventů.

Štipendia

Štipendia jsou udělována na základě studijních výsledků vysoce kvalifikovaným studentům. Vyplácejí se studentům prostřednictvím Kanceláře finanční pomoci studentům na základě pokynů College of Graduate Studies. Stipendia jsou poskytována na podporu postgraduálního studia studenta a nejsou spojena s pracovní povinností. Více informací naleznete na stránce UCF Graduate Fellowships, která obsahuje popis univerzitních stipendií a informace o tom, co byste měli udělat, abyste byli o stipendium požádáni.

Kódy institucí
GRE: 5233
GMAT: RZT-HT-58
TOEFL: 5233
ETS PPI: 5233

.