Big Data Analytics (PhD)

Description du programme

Big Data Analytics formera des chercheurs ayant une formation en statistique pour analyser des données massives, structurées ou non structurées pour découvrir des modèles cachés, des corrélations inconnues et d’autres informations utiles qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions.

Le programme fournira une base solide dans les principales méthodologies associées à l’analyse des Big Data, telles que l’analyse prédictive, l’exploration de données, l’analyse de texte et l’analyse statistique, avec une composante interdisciplinaire qui combine la force des statistiques et de l’informatique. Il se concentrera sur l’informatique statistique, l’exploration de données statistiques et leur application aux problèmes commerciaux, sociaux et de santé, complétée par des collaborations industrielles continues. La portée de ce programme est spécialisée pour préparer les scientifiques et les analystes de données qui travailleront avec de très grands ensembles de données en utilisant à la fois des méthodes statistiques conventionnelles et nouvellement développées.

Curriculum

Le doctorat en Big Data Analytics nécessite 72 heures au-delà d’un baccalauréat obtenu. Les cours requis comprennent 42 heures de crédit de cours, 15 heures de crédit de cours à option restreinte et 15 heures de crédit de recherche de dissertation.

Total des heures de crédit requises : 72 heures-crédits minimum au-delà du baccalauréat

Cours requis-42 heures-crédits

• STA 5104 – Traitement informatique avancé des données statistiques 3 heures-crédits
• STA 5703 – Méthodologie d’exploration de données I 3 heures-crédits
• STA 6106 – Traitement informatique statistique I 3 heures-crédits. Calcul statistique I 3 heures de crédit
• STA 6236 – Analyse de régression 3 heures de crédit
• STA 6238 – Régression logistique 3 heures de crédit
• STA 6326 – Statistiques théoriques I 3 heures de crédit
• STA 6327 – Statistiques théoriques II 3 heures de crédit
• STA 6329 – Applications statistiques de l’algèbre matricielle Applications statistiques de l’algèbre matricielle 3 heures de crédit
• STA 6704 – Méthodologie de l’exploration de données II 3 heures de crédit
• STA 7722 – Théorie de l’apprentissage statistique 3 heures de crédit
• STA 7734 – Théorie statistique asymptotique dans le domaine du Big Data 3 heures de crédit
• STA 6714 – Préparation des données 3 heures de crédit
• CNT 5805 – Science des réseaux 3 heures de crédit
• COP 5711 – Systèmes de bases de données parallèles et distribuées 3 heures de crédit

Choix limités-15 heures de crédit (au moins 9 heures de crédit doivent être des cours de STA)

D’autres cours peuvent être inclus dans un plan d’études avec l’approbation du département.

Tous les étudiants de doctorat doivent avoir un plan d’études (POS) approuvé, élaboré par l’étudiant et le conseiller, qui énumère les cours spécifiques à suivre dans le cadre du diplôme. Les étudiants doivent maintenir une moyenne minimale de 3,0 dans leur POS, ainsi qu’un « B » (3,0) dans tous les cours suivis en vue de l’obtention du diplôme et depuis l’admission au programme.

• STA 6107 – Informatique statistique II 3 heures de crédit
• STA 6226 – Théorie et applications de l’échantillonnage 3 heures de crédit
• STA 6237 – Régression non linéaire 3 heures de crédit
• STA 6246 – Modèles linéaires 3 heures de crédit
• STA 6346 – Inférence statistique avancée I 3 heures de crédit
• STA 6347 – Inférence statistique avancée II 3 heures de crédit
• STA 6507 – Statistiques non paramétriques 3 heures de crédit
• STA 6662 – Méthodes statistiques pour la pratique industrielle 3 heures de crédit
• STA 6705 – Méthodologie d’exploration de données III 3 heures de crédit
• STA 6707 – Méthodes statistiques multivariées 3 heures de crédit Méthodes statistiques multivariées 3 heures de crédit
• STA 6709 – Statistiques spatiales 3 heures de crédit
• STA 6857 – Analyse appliquée des séries temporelles 3 heures de crédit
• STA 7239 – Réduction de dimension dans la régression 3 heures de crédit
• STA 7348 – Modélisation et calcul bayésiens 3 heures de crédit
• STA 7719 – Analyse de survie 3 heures de crédit
• STA 7935 – Sujets actuels dans l’analytique du Big Data 3 heures de crédit
• CAP 5610 – Apprentissage automatique 3 heures de crédit
• CAP 6307 – Text Mining I 3 heures de crédit
• CAP 6315 – Médias sociaux et analyse de réseaux 3 heures de crédit
• CAP 6318 -. Analyse computationnelle de la complexité sociale 3 heures de crédit
• CAP 6737 – Visualisation interactive des données 3 heures de crédit
• COP 5537 – Optimisation des réseaux 3 heures de crédit
• COP 6526 – Calcul parallèle et en nuage 3 heures de crédit
• COP 6616 – Programmation multicœur 3 heures de crédit
• COT 6417 – Algorithmes sur les chaînes et les séquences 3 heures de crédit
• COT 6505 – Méthodes de calcul/Analyse I 3 heures de crédit
• ECM 6308 – Sujets actuels en traitement parallèle 3 heures de crédit
• EEL 5825 – Reconnaissance des formes et apprentissage à partir de Big Data 3 heures de crédit
• EEL 6760 – Calcul intensif de données 3 heures de crédit
• ESI 6247 – Plans d’expériences et méthodes Taguchi 3 heures de crédit
• ESI 6358 – Analyse de décision 3 heures de crédit
• ESI 6418 – Programmation linéaire et extensions 3 heures de crédit
• ESI 6609 – Industrial Engineering Analytics for Healthcare 3 heures de crédit
• ESI 6891 – Méthodes de recherche IEMS 3 heures de crédit

Dissertation-15 heures

• STA 7980 – Recherche sur la dissertation 15 heures de crédit

Examens

Après avoir passé la candidature, les étudiants s’inscrivent à des heures de dissertation (STA7980) avec leur conseiller en dissertation. La thèse peut être axée sur la recherche ou sur un projet, selon le domaine d’étude, le comité et avec l’approbation du conseiller en thèse.

Examen de qualification

L’examen de qualification est un examen écrit qui sera administré par le comité de l’examen de doctorat au début du trimestre d’automne (fin de l’été) une fois par an. Les cours requis pour préparer l’examen sont STA 5703, STA 6704, CNT 5805, STA 6326, STA 6327 et COP 5711. Les étudiants doivent obtenir la permission du coordonnateur du programme d’études supérieures pour passer l’examen. Les étudiants passent normalement cet examen juste avant le début de leur troisième année et sont censés l’avoir terminé au début de leur quatrième année. Pour être admissible à l’examen d’aptitude au doctorat, l’étudiant doit avoir une moyenne pondérée cumulative d’au moins 3,0 (sur 4,0) dans tous les cours de doctorat. Si un étudiant ne réussit pas l’examen de qualification après le deuxième essai, il sera renvoyé du programme.

Examen de candidature

L’examen de candidature est administré par le comité consultatif de thèse de l’étudiant et sera adapté au programme individuel de l’étudiant pour proposer une thèse basée sur la recherche ou sur un projet. L’examen de candidature comprend une proposition de thèse présentée dans un forum ouvert, suivie d’une défense orale menée par le comité consultatif de l’étudiant. Ce comité attribue une note de passage ou de non passage. En plus de la proposition de thèse, le comité consultatif peut inclure d’autres exigences pour l’examen. L’étudiant peut tenter de devenir candidat à n’importe quel moment après avoir passé l’examen d’aptitude, après avoir commencé sa recherche de thèse (STA7919, si nécessaire), mais avant la fin de la deuxième année suivant l’examen d’aptitude. L’examen de candidature ne peut être passé plus de deux fois. Si un étudiant ne réussit pas l’examen de candidature après la deuxième tentative, il sera retiré du programme.

Admission à la candidature

Les éléments suivants sont requis pour être admis à la candidature et s’inscrire aux heures de dissertation.

• Réussite de tous les cours, à l’exception des heures de dissertation
• Réussite de l’examen de qualification
• Réussite de l’examen de candidature comprenant une proposition écrite et une défense orale
• Le comité consultatif de dissertation est formé, composé de professeurs et d’universitaires diplômés approuvés
• Soumission d’un programme d’études approuvé

Dissertation

Après avoir réussi l’examen de qualification, l’étudiant doit choisir un conseiller en dissertation. En consultation avec le conseiller en dissertation, l’étudiant doit former un comité consultatif de dissertation. Le conseiller de thèse sera le président du comité consultatif de thèse de l’étudiant. En consultation avec le conseiller de thèse et avec l’approbation du directeur du département, chaque étudiant doit trouver des membres qualifiés pour son comité de thèse. Ce comité sera composé d’au moins quatre membres de la faculté choisis par le candidat, dont trois doivent être du département et un de l’extérieur du département ou de l’UCF. Les membres de la faculté des études supérieures doivent former la majorité de tout comité donné. Un comité de thèse doit être formé avant l’inscription aux heures de thèse.

La thèse sert de point culminant des cours qui composent ce diplôme. Il doit apporter une contribution originale significative sur le plan théorique, intellectuel, pratique, créatif ou de recherche au domaine de l’étudiant dans la discipline. Le mémoire peut être axé sur la recherche ou sur un projet, selon le domaine d’étude, le comité et l’approbation du directeur de mémoire. La thèse sera complétée par un minimum de 15 heures de crédit de recherche de thèse.

Apprentissage indépendant

Comme tous les programmes d’études supérieures, l’apprentissage indépendant est une composante importante du programme de doctorat en analyse des Big Data. Les étudiants démontreront un apprentissage indépendant par le biais de séminaires et de projets de recherche et de la thèse.

Conditions d’admission

Pour plus d’informations sur les conditions générales d’admission aux études supérieures de l’UCF qui s’appliquent à tous les étudiants potentiels, veuillez consulter la section Admission du catalogue des études supérieures. Les candidats doivent postuler en ligne. Tous les matériaux demandés doivent être soumis à la date limite établie.

• En plus des exigences générales de demande d’études supérieures de l’UCF, les candidats à ce programme doivent fournir :
• Un relevé de notes officiel (dans une enveloppe scellée) de chaque collège / université fréquentée.
• Une déclaration personnelle identifiant le domaine d’intérêt de la recherche et une description des expériences universitaires et professionnelles du candidat.
• Trois lettres de recommandation.
• Un baccalauréat ou son équivalent en statistique, en analyse de données ou dans un domaine connexe d’une institution accréditée au niveau régional ou d’une institution étrangère reconnue.
• L’étudiant doit avoir une moyenne cumulative minimale de 3,0 pour tous les travaux de niveau baccalauréat terminés.
• Un score compétitif aux sections quantitatives et verbales combinées du Graduate Record Examination (GRE) ou un score compétitif au GMAT pris au cours des cinq dernières années avant l’admission au programme.
  • NOTE : Le GRE/GMAT a été supprimé comme condition d’admission à ce programme d’études supérieures pour les candidats qui postulent du printemps 2021 au trimestre d’automne 2021. Il s’agit d’une mesure temporaire en réponse aux perturbations causées par la pandémie de COVID-19.
• Un curriculum vitae à jour.
• Les candidats à ce programme, à l’exception de ceux qui ont obtenu ou obtiendront une maîtrise ou un doctorat d’une institution américaine accréditée reconnue par l’UCF, qui ont fréquenté un collège / université en dehors des États-Unis doivent fournir une évaluation des titres de compétences cours par cours avec calcul de la moyenne générale. . Les évaluations des titres de compétences sont acceptées uniquement auprès de World Education Services (WES) ou de Josef Silny and Associates, Inc.

Délais de candidature

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Finances

Les étudiants diplômés peuvent recevoir une aide financière sous forme de bourses, d’assistanats, de soutien aux frais de scolarité ou de prêts. Pour plus d’informations, consultez le site Web du College of Graduate Studies Funding, qui décrit les types d’aide financière disponibles à l’UCF et fournit des conseils généraux pour la planification des finances de vos études supérieures. La section Informations financières du catalogue des études supérieures est une autre ressource clé.

Bourses d’études

Les bourses d’études sont attribuées en fonction du mérite académique à des étudiants hautement qualifiés. Elles sont versées aux étudiants par l’intermédiaire du Bureau d’aide financière aux étudiants, selon les instructions fournies par le Collège des études supérieures. Les bourses sont accordées pour soutenir les études supérieures d’un étudiant et ne comportent pas d’obligation de travail. Pour plus d’informations, voir UCF Graduate Fellowships, qui comprend des descriptions des bourses universitaires et ce que vous devez faire pour être considéré pour une bourse.

Codes d’institution
GRE : 5233
GMAT : RZT-HT-58
TOEFL : 5233
ETS PPI : 5233

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