Big Data Analytics (PhD)

Descrizione del programma

Big Data Analytics formerà ricercatori con un background di statistica per analizzare dati massicci, strutturati o non strutturati per scoprire modelli nascosti, correlazioni sconosciute e altre informazioni utili che possono essere utilizzate per prendere decisioni migliori.

Il programma fornirà una solida base nelle principali metodologie associate a Big Data Analytics come l’analisi predittiva, il data mining, l’analisi del testo e l’analisi statistica con una componente interdisciplinare che unisce la forza della statistica e dell’informatica. Si concentrerà sul calcolo statistico, l’estrazione di dati statistici e la loro applicazione a problemi aziendali, sociali e sanitari, integrati da collaborazioni industriali in corso. Lo scopo di questo programma è specializzato per preparare scienziati e analisti di dati che lavoreranno con insiemi di dati molto grandi usando sia metodi statistici convenzionali che di nuova concezione.

Curriculum

Il dottorato in Big Data Analytics richiede 72 ore oltre al diploma di laurea. I corsi richiesti includono 42 ore di credito di corsi, 15 ore di credito di corsi elettivi limitati e 15 ore di credito di ricerca per la tesi.

Totale ore di credito richieste: 72 ore di credito minimo oltre la laurea

Corsi richiesti-42 ore di credito

• STA 5104 – Elaborazione informatica avanzata di dati statistici 3 ore di credito
• STA 5703 – Metodologia di estrazione dati I 3 ore di credito
• STA 6106 – Calcolo statistico I 3 ore di credito
• STA 6236 – Analisi di regressione 3 ore di credito
• STA 6238 – Regressione logistica 3 ore di credito
• STA 6326 – Statistica teorica I 3 ore di credito
• STA 6327 – Statistica teorica II 3 ore di credito
• STA 6329 – Applicazioni Statistiche dell’Algebra Matriciale 3 Ore di Credito
• STA 6704 – Metodologia di Data Mining II 3 Ore di Credito
• STA 7722 – Teoria Statistica dell’Apprendimento 3 Ore di Credito
• STA 7734 – Teoria Statistica Asintotica nei Big Data 3 Ore di Credito
• STA 6714 – Preparazione Dati 3 Ore di Credito
• CNT 5805 – Network Science 3 Credit Hours
• COP 5711 – Parallel and Distributed Database Systems 3 Credit Hours

Restricted Electives-15 Credit Hours (almeno 9 credit hours devono essere corsi STA)

Altri corsi possono essere inclusi in un Piano di Studi con l’approvazione del dipartimento.

Tutti gli studenti di dottorato devono avere un piano di studio approvato (POS) sviluppato dallo studente e dal consulente che elenca i corsi specifici da seguire come parte della laurea. Gli studenti devono mantenere un GPA minimo di 3.0 nel loro POS, così come una “B” (3.0) in tutti i corsi completati per la laurea e dall’ammissione al programma.

• STA 6107 – Calcolo Statistico II 3 Ore di Credito
• STA 6226 – Teoria del Campionamento e Applicazioni 3 Ore di Credito
• STA 6237 – Regressione non lineare 3 ore di credito
• STA 6246 – Modelli lineari 3 ore di credito
• STA 6346 – Inferenza statistica avanzata I 3 ore di credito
• STA 6347 – Inferenza statistica avanzata II 3 ore di credito
• STA 6507 – Statistica non parametrica 3 ore di credito
• STA 6662 – Metodi statistici per la pratica industriale 3 ore di credito
• STA 6705 – Metodologia di estrazione dati III 3 ore di credito
• STA 6707 – Metodi statistici multivariati 3 ore di credito
• STA 6709 – Statistica spaziale 3 ore di credito
• STA 6857 – Analisi delle serie temporali applicate 3 ore di credito
• STA 7239 – Riduzione delle dimensioni nella regressione 3 ore di credito
• STA 7348 – Modellazione e calcolo bayesiano 3 ore di credito
• STA 7719 – Analisi della Sopravvivenza 3 Ore di Credito
• STA 7935 – Argomenti attuali in Big Data Analytics 3 Ore di Credito
• CAP 5610 – Machine Learning 3 Ore di Credito
• CAP 6307 – Text Mining I 3 Ore di Credito
• CAP 6315 – Social Media e Analisi della Rete 3 Ore di Credito
• CAP 6318 – Analisi Computazionale della Complessità Sociale 3 Ore di Credito
• CAP 6737 – Visualizzazione Interattiva dei Dati 3 Ore di Credito
• COP 5537 – Ottimizzazione della Rete 3 Ore di Credito
• COP 6526 – Calcolo Parallelo e Cloud 3 Ore di Credito
• COP 6616 – Programmazione Multicore 3 Ore di Credito
• COT 6417 – Algoritmi su stringhe e sequenze 3 Ore di Credito
• COT 6505 – Metodi Computazionali/Analisi I 3 Ore di Credito
• ECM 6308 – Argomenti attuali nell’elaborazione parallela 3 Ore di Credito
• EEL 5825 – Pattern Recognition and Learning from Big Data 3 Ore di Credito
• EEL 6760 – Data Intensive Computing 3 Ore di Credito
• ESI 6247 – Disegno sperimentale e metodi Taguchi 3 Ore di Credito
• ESI 6358 – Analisi delle decisioni 3 Ore di Credito
• ESI 6418 – Programmazione lineare ed estensioni 3 Ore di Credito
• ESI 6609 – 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

Dopo aver superato la candidatura, gli studenti si iscriveranno alle ore di dissertazione (STA7980) con il loro consulente di dissertazione. La dissertazione può essere basata sulla ricerca o su un progetto, a seconda dell’area di studio, della commissione e con l’approvazione del consulente della dissertazione.

Esame di qualificazione

L’esame di qualificazione è un esame scritto che verrà somministrato dalla commissione dell’esame di dottorato all’inizio del trimestre autunnale (fine dell’estate) una volta all’anno. I corsi richiesti per preparare l’esame sono STA 5703, STA 6704, CNT 5805, STA 6326, STA 6327 e COP 5711. Gli studenti devono ottenere il permesso dal Coordinatore del Programma di Laurea per sostenere l’esame. Gli studenti normalmente sostengono questo esame poco prima dell’inizio del loro terzo anno e ci si aspetta che lo completino entro l’inizio del loro quarto anno. Per poter sostenere l’esame di qualificazione per il dottorato, lo studente deve avere una media minima di 3.0 (su 4.0) in tutti i corsi per il dottorato. Se uno studente non supera l’esame di qualificazione dopo il secondo tentativo, sarà espulso dal programma.

Esame di candidatura

L’esame di candidatura è amministrato dal comitato consultivo di tesi dello studente e sarà adattato al programma individuale dello studente per proporre una tesi basata sulla ricerca o sul progetto. L’esame di candidatura comporta una proposta di dissertazione presentata in un forum aperto, seguita da una difesa orale condotta dal comitato consultivo dello studente. Questo comitato darà un voto Passa/Non passa. Oltre alla proposta di dissertazione, il comitato consultivo può incorporare altri requisiti per l’esame. Lo studente può tentare la candidatura in qualsiasi momento dopo aver superato l’esame di qualificazione, dopo aver iniziato la ricerca di tesi (STA7919, se necessario), ma prima della fine del secondo anno successivo all’esame di qualificazione. L’esame di candidatura non può essere sostenuto più di due volte. Se uno studente non supera l’esame di candidatura dopo il secondo tentativo, sarà rimosso dal programma.

Ammissione alla candidatura

Per essere ammessi alla candidatura e iscriversi alle ore di dissertazione sono necessari i seguenti requisiti.

• Completamento di tutti i corsi, eccetto le ore di dissertazione
• Successo dell’esame di qualificazione
• Successo dell’esame di candidatura che include una proposta scritta e una difesa orale
• Il comitato consultivo di dissertazione è formato, composto da docenti laureati e studiosi laureati approvati
• Presentazione di un programma di studio approvato

Dissertazione

Dopo aver superato l’esame di qualificazione, lo studente deve scegliere un consulente di dissertazione. In consultazione con il consulente di tesi, lo studente dovrebbe formare un comitato consultivo di tesi. Il consulente di tesi sarà il presidente del comitato consultivo di tesi dello studente. In consultazione con il consulente di tesi e con l’approvazione del presidente del dipartimento, ogni studente deve assicurare membri qualificati del suo comitato di tesi. Questo comitato sarà composto da almeno quattro membri della facoltà scelti dal candidato, tre dei quali devono essere del dipartimento e uno esterno al dipartimento o alla UCF. I membri della facoltà laureati devono formare la maggioranza di ogni comitato. Un comitato di dissertazione deve essere formato prima di iscriversi alle ore di dissertazione.

La dissertazione serve come il culmine del lavoro del corso che comprende questo grado. Deve dare un significativo contributo originale teorico, intellettuale, pratico, creativo o di ricerca all’area dello studente all’interno della disciplina. La dissertazione può essere basata sulla ricerca o sul progetto, a seconda dell’area di studio, del comitato e con l’approvazione del consulente della dissertazione. La dissertazione sarà completata con un minimo di 15 ore di credito di ricerca sulla dissertazione.

Apprendimento indipendente

Come tutti i programmi di laurea, l’apprendimento indipendente è una componente importante del programma di dottorato in Big Data Analytics. Gli studenti dimostreranno l’apprendimento indipendente attraverso seminari e progetti di ricerca e la dissertazione.

Requisiti per l’applicazione

Per informazioni sui requisiti generali di ammissione UCF che si applicano a tutti i potenziali studenti, si prega di visitare la sezione Ammissioni del catalogo dei laureati. I candidati devono fare domanda online. Tutti i materiali richiesti devono essere presentati entro la scadenza stabilita.

• In aggiunta ai requisiti generali UCF domanda di laurea, i candidati a questo programma deve fornire:
• Una trascrizione ufficiale (in una busta sigillata) da ogni college / università frequentato.
• Una dichiarazione personale che identifica l’area di interesse di ricerca e una descrizione delle esperienze accademiche e professionali del richiedente.
• Tre lettere di raccomandazione.
• Una laurea o il suo equivalente in statistica, analisi dei dati o un campo correlato da un’istituzione accreditata a livello regionale o un’istituzione straniera riconosciuta.
• Lo studente dovrebbe avere un GPA cumulativo minimo di 3.0 per tutto il lavoro di livello bachelor completato.
• Un punteggio competitivo nelle sezioni quantitative e verbali combinate del Graduate Record Examination (GRE) o un punteggio GMAT competitivo preso negli ultimi cinque anni prima dell’ammissione al programma.
  • NOTA: Il GRE/GMAT è stato rimosso come requisito di ammissione a questo programma di laurea per i candidati che applicano dalla primavera 2021 all’autunno 2021. Questa è una misura temporanea in risposta alle interruzioni causate dalla pandemia COVID-19.
• Un curriculum vitae attuale.
• I candidati a questo programma, tranne quelli che hanno conseguito o conseguiranno un master o un dottorato presso un’istituzione statunitense accreditata riconosciuta dalla UCF, che hanno frequentato un college/università al di fuori degli Stati Uniti devono fornire una valutazione delle credenziali corso per corso con calcolo del GPA. . Le valutazioni delle credenziali sono accettate solo da World Education Services (WES) o Josef Silny and Associates, Inc.

Scadenze per l’iscrizione

Finanziari

Gli studenti universitari possono ricevere assistenza finanziaria attraverso borse di studio, assistenze, supporto per le tasse scolastiche o prestiti. Per maggiori informazioni, consulta il sito web del College of Graduate Studies Funding, che descrive i tipi di assistenza finanziaria disponibili alla UCF e fornisce una guida generale per pianificare le tue finanze di laurea. La sezione Informazioni Finanziarie del Catalogo dei Laureati è un’altra risorsa fondamentale.

Borse di studio

Le borse di studio sono assegnate in base al merito accademico a studenti altamente qualificati. Vengono pagate agli studenti attraverso l’Ufficio di Assistenza Finanziaria agli Studenti, in base alle istruzioni fornite dal College of Graduate Studies. Le borse di studio sono date per sostenere lo studio di laurea di uno studente e non hanno un obbligo di lavoro. Per maggiori informazioni, vedi UCF Graduate Fellowships, che include le descrizioni delle borse di studio universitarie e cosa fare per essere considerati per una borsa di studio.

Codici delle istituzioni
GRE: 5233
GMAT: RZT-HT-58
TOEFL: 5233
ETS PPI: 5233