Big Data Analytics (PhD)

Program Description

Big Data Analyticsでは、統計学のバックグラウンドを持つ研究者を養成し、構造化または未形式の巨大データを分析して、隠れたパターン、未知の相関関係、より良い意思決定に利用できるその他の有益な情報を明らかにすることが可能になります。

このプログラムは、予測分析、データマイニング、テキスト分析、統計分析など、ビッグデータ分析に関連する主要な方法論の強固な基盤を、統計学とコンピュータサイエンスの強みを組み合わせた学際的なコンポーネントで提供する予定です。 それは、統計的コンピューティング、統計的データマイニングとビジネス、社会、健康問題への応用に焦点を当て、継続的な産業界のコラボレーションで補完されます。 このプログラムの範囲は、従来の統計的手法と新たに開発された統計的手法の両方を使用して、非常に大規模なデータセットを扱うデータ科学者やデータアナリストを準備するために特化されています。 必要なコースワークは、コースの42クレジット時間、制限された選択科目15クレジット時間、および論文研究の15クレジット時間が含まれています。 学士号以上の72単位時間

Required Courses-42 Credit Hours

• STA 5104 – Advanced Computer Processing of Statistical Data 3 Credit Hours
• STA 5703 – Data Mining Methodology I 3 Credit Hours
• STA 6106 – Advanced Data Mining Methodology I 3 Credit Hours Stat… 統計計算I 3単位
• STA 6236 -回帰分析 3単位
• STA 6238 -ロジスティック回帰 3単位
• STA 6326 -理論統計I 3単位
• STA 6327 -理論統計II 3単位
• STA 6329 – 行列代数の統計的応用 3単位
• STA 6704 – データマイニング手法II 3単位
• STA 7722 – 統計的学習理論 3単位
• STA 7734 – ビッグデータにおける統計的漸近理論 3単位
• STA 6714 – データの準備 3単位
• CNT 5805 – ネットワーク科学 3単位時間
• COP 5711 – 並列分散データベースシステム 3単位時間

選択科目-15単位時間（少なくとも9単位はSTAコースワークでなければならない）

学科の承認により他の科目を履修計画に含むことができる。

すべての博士号取得者は、学生とアドバイザーが作成した、学位の一部として履修する特定のコースをリストした承認済みの学習計画（POS）を持たなければならない。 学生は、学位取得のために履修したすべてのコースでB（3.0）を維持するだけでなく、POSで3.0以上のGPAを維持する必要があります。

• STA 6107 – Statistical Computing II 3 Credit Hours
• STA 6226 – Sampling Theory and Applications 3 Credit Hours
• STA 6237 – Statistical Computing II 3 Credit Hours 非線形回帰 3単位時間
• STA 6246 – 線形モデル 3単位時間
• STA 6346 – 統計的推測特論 I 3単位時間
• STA 6347 – 線形モデル 3単位時間 統計的推測特論II 3単位
• STA 6507 – ノンパラメトリック統計学 3単位
• STA 6662 – 産業実務のための統計手法 3単位
• STA 6705 – データマイニング方法論III 3単位
• STA 6707 多変量統計法 3単位時間
• STA 6709 – 空間統計 3単位時間
• STA 6857 – 応用時系列解析 3単位時間
• STA 7239 – 回帰における次元削減 3単位時間
• STA 7348 – ベイズモデリングと計算 3単位時間
• STA 7719 – ベイズモデル 生存時間分析 3単位時間
• STA 7935 – Current Topics in Big Data Analytics 3単位時間
• CAP 5610 – Machine Learning 3単位時間
• CAP 6307 – Text Mining I 3単位時間
• CAP 6315 – Social Media and Network Analysis 3単位時間
• CAP 6318 – Corporate Analysis 3単位時間 社会的複雑性の計算分析 3単位時間
• CAP 6737 – インタラクティブなデータ可視化 3単位時間
• COP 5537 – ネットワーク最適化 3単位時間
• COP 6526 – 並列計算とクラウド計算 3単位時間
• COP 6616 – マルチコア・プログラミング 3単位時間
• COT 6417 – 。 文字列と配列に関するアルゴリズム 3単位
• COT 6505 – 計算手法/解析 I 3単位
• ECM 6308 – 並列処理における最新の話題 3単位
• EEL 5825 – ビッグデータからのパターン認識および学習 3単位
• EEL 6760 – データインテンシブコンピューティング 3単位時間
• ESI 6247 – 実験計画法とタグチメソッド 3単位時間
• ESI 6358 – 意思決定分析 3単位時間
• ESI 6418 – 線形計画法と拡張 3単位時間
• ESI 6609 – ヘルスケアのための産業工学アナリティクス 3単位時間
• ESI 6891 – IEMS Research Methods 3単位時間

Dissertation-15 hours

• STA 7980 – Dissertation Research 15 credit hours

Examions

After passing candidacy, 学生は、論文指導教員のもとで学位論文の時間（STA7980）に登録します。 学位論文は、研究分野、委員会、および学位論文指導教官の承認によって、研究ベースまたはプロジェクトベースのいずれかになります。

Qualifying Examination

資格試験は、年に1回、秋学期の始め（夏の終わり）に博士試験委員会によって実施される筆記試験です。 試験対策に必要な科目は、STA 5703、STA 6704、CNT 5805、STA 6326、STA 6327、COP 5711です。 受験する場合は、大学院プログラム・コーディネーターの許可を得る必要があります。 通常、学生は3年目の開始直前にこの試験を受け、4年目の開始までに試験を完了することが期待されます。 博士号取得資格試験を受けるには、博士号取得に必要なすべてのコースワークの成績平均点が3.0以上（4.0満点）でなければなりません。

Candidacy Examination

The candidacy exam is administered by the dissertation advisory committee and will be tailored to the individual program to propose either the research- or project-based dissertation.学生が2度目の挑戦で適格試験に合格しなかった場合、プログラムから除名される。 候補者認定試験では、学位論文の提案書を公開フォーラムで発表し、その後、学生の指導委員会が実施する口頭弁論が行われます。 この委員会は、合格・不合格の判定を行います。 指導委員会は、論文提案のほかに、試験のための他の要件を取り入れることができます。 学生は、資格試験に合格した後、必要に応じて論文研究（STA7919）を開始した後、資格試験後2年目の終わりまでであれば、いつでも立候補することができます。 候補者認定試験は2回まで受けることができます。 2回目の受験でキャンディダシー試験に合格しなかった場合、その学生はプログラムから除籍されます。

Admission to Candidacy

Admission to candidacy and enroll in dissertation hoursは、次のとおりです。

• 学位論文科目を除くすべてのコースワークの完了
• 資格試験の合格
• 提案書と口頭弁論を含む候補者試験の合格
• 論文諮問委員会の結成。 承認された大学院教員と大学院奨学生で構成される
• Submit of approved program of study

Dissertation

資格試験合格後、学生は論文指導者を選定しなければなりません。 学位論文指導教官と協議の上、学位論文指導委員会を組織しなければならない。 学位論文指導教官は、学生の学位論文指導委員会の委員長になる。 学生は、学位論文指導教官と相談し、学科長の承認を得て、学位論文委員会の適格な委員を確保しなければならない。 この委員会は、候補者が選んだ少なくとも4名の教員で構成され、そのうち3名は学科内の教員、1名は学科外またはUCFからの教員でなければならない。 大学院の教員は、どの委員会においても過半数を占めなければなりません。 学位論文委員会は、学位論文の授業に登録する前に結成されなければならない。

学位論文は、この学位を構成するコースワークの集大成として機能する。 この学位論文は、学問分野の中で学生の分野に対して、理論的、知的、実践的、創造的、または研究的に重要な貢献をするものでなければならない。 学位論文は、研究分野、委員会、および学位論文指導教官の承認を得て、研究ベースまたはプロジェクトベースのいずれかにすることができる。 また、このような場合にも、「individuals.com」を利用することができます。 出願者はオンラインで申し込む必要があります。 UCF大学院の一般的な出願要件に加えて、このプログラムへの出願者は以下のものを提出しなければなりません：

応募締切

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Financials

大学院生はフェローシップ、アシスタントシップ、授業料サポート、ローンなどによる財政支援を受けることができます。 詳細は、College of Graduate Studies Fundingのウェブサイトをご覧ください。このウェブサイトでは、UCFで受けられる学資援助の種類を説明し、大学院の資金計画を立てる際の一般的なガイダンスを提供しています。 また、大学院カタログの財務情報セクションも重要な情報源です。

Fellowships

奨学金は、優秀な学生に対して学業成績に基づいて授与されるものです。 大学院大学の指示に基づき、Office of Student Financial Assistanceを通じて学生に支給されます。 フェローシップは、学生の大学院での研究を支援するために支給されるもので、就労の義務はありません。 詳細は、UCF Graduate Fellowshipsをご覧ください。ここには、大学のフェローシップに関する説明や、フェローシップの対象となるためにすべきことが記載されています。

Institution Codes
GRE: 5233
GMAT: RZT-HT-58
TOEFL: 5233
ETS PPI: 5233