Big Data Analytics (PhD)

Descrição do programa

Big Data Analytics irá treinar pesquisadores com histórico estatístico para analisar dados maciços, estruturados ou não estruturados para descobrir padrões ocultos, correlações desconhecidas e outras informações úteis que podem ser usadas para tomar melhores decisões.

O programa fornecerá uma base sólida nas principais metodologias associadas com a Análise de Grandes Dados, tais como análise preditiva, mineração de dados, análise de texto e análise estatística com um componente interdisciplinar que combina a força da estatística e da ciência da computação. Ele se concentrará em computação estatística, mineração de dados estatísticos e sua aplicação a problemas empresariais, sociais e de saúde, complementados com colaborações industriais contínuas. O escopo deste programa é especializado para preparar cientistas e analistas de dados que irão trabalhar com conjuntos de dados muito grandes usando métodos estatísticos convencionais e recém desenvolvidos.

Curriculum

O doutorado em Análise de Grandes Dados requer 72 horas além de um diploma de bacharelado. Os cursos requeridos incluem 42 horas de crédito de cursos, 15 horas de crédito de cursos eletivos restritos, e 15 horas de crédito de pesquisa de dissertação.

Total Credit Hours Required: 72 Horas de Crédito Mínimo além do Bacharelado

Cursos requeridos-42 Horas de Crédito

• STA 5104 – Processamento Avançado de Dados Estatísticos 3 Horas de Crédito
• STA 5703 – Metodologia de Mineração de Dados I 3 Horas de Crédito
• STA 6106 – Computação estatística I 3 Horas de Crédito
• STA 6236 – Análise de Regressão 3 Horas de Crédito
• STA 6238 – Regressão Logística 3 Horas de Crédito
• STA 6326 – Estatísticas Teóricas I 3 Horas de Crédito
• STA 6327 – Estatísticas Teóricas II 3 Horas de Crédito
• STA 6329 – Aplicações Estatísticas da Álgebra Matriz 3 Horas de Crédito
• STA 6704 – Metodologia de Mineração de Dados II 3 Horas de Crédito
• STA 7722 – Teoria da Aprendizagem Estatística 3 Horas de Crédito
• STA 7734 – Teoria da Assíntese Estatística em Grandes Dados 3 Horas de Crédito
• STA 6714 – Preparação de Dados 3 Horas de Crédito
• CNT 5805 – Network Science 3 Credit Hours
• COP 5711 – Sistemas de Banco de Dados Paralelo e Distribuído 3 Credit Hours

Restricted Electives-15 Credit Hours (pelo menos 9 horas de crédito devem ser de STA)

Outros cursos podem ser incluídos em um Plano de Estudos com aprovação do departamento.

Todos os alunos de Ph.D. devem ter um Plano de Estudos (POS) aprovado desenvolvido pelo aluno e pelo orientador que lista os cursos específicos a serem feitos como parte do diploma. Os estudantes devem manter um GPA mínimo de 3.0 em seu POS, assim como um “B” (3.0) em todos os cursos completados para a graduação e desde a admissão ao programa.

• STA 6107 – Computação Estatística II 3 Horas de Crédito
• STA 6226 – Teoria de Amostragem e Aplicações 3 Horas de Crédito
• STA 6237 – Regressão Não Linear 3 Horas de Crédito
• STA 6246 – Modelos Lineares 3 Horas de Crédito
• STA 6346 – Inferência Estatística Avançada I 3 Horas de Crédito
• STA 6347 – Inferência Estatística Avançada II 3 Horas de Crédito
• STA 6507 – Estatísticas não paramétricas 3 Horas de Crédito
• STA 6662 – Métodos Estatísticos para a Prática Industrial 3 Horas de Crédito
• STA 6705 – Metodologia de Exploração de Dados III 3 Horas de Crédito
• STA 6707 – Métodos Estatísticos Multivariados 3 Horas de Crédito
• STA 6709 – Estatísticas Espaciais 3 Horas de Crédito
• STA 6857 – Análise de Série Temporal Aplicada 3 Horas de Crédito
• STA 7239 – Redução de Dimensão em Regressão 3 Horas de Crédito
• STA 7348 – Modelação e Computação Bayesiana 3 Horas de Crédito
• STA 7719 – Análise de sobrevivência 3 horas de crédito
• STA 7935 – Tópicos atuais em Análise de grandes dados 3 horas de crédito
• CAP 5610 – Machine Learning 3 horas de crédito
• CAP 6307 – Text Mining I 3 horas de crédito
• CAP 6315 – Social Media and Network Analysis 3 horas de crédito
• CAP 6318 – Análise Computacional da Complexidade Social 3 Horas de Crédito
• CAP 6737 – Visualização Interactiva de Dados 3 Horas de Crédito
• COP 5537 – Optimização de Redes 3 Horas de Crédito
• COP 6526 – Computação Paralela e Nuvem 3 Horas de Crédito
• COP 6616 – Programação Multicore 3 Horas de Crédito
• COT 6417 – Algoritmos em Cordas e Sequências 3 Horas de Crédito
• COT 6505 – Métodos Computacionais/Análise I 3 Horas de Crédito
• ECM 6308 – Tópicos Actuais em Processamento Paralelo 3 Horas de Crédito
• EEL 5825 – Reconhecimento de Padrões e Aprendizagem de Grandes Dados 3 Horas de Crédito
• EEL 6760 – Computação intensiva de dados 3 horas de crédito
• ESI 6247 – Design experimental e métodos Taguchi 3 horas de crédito
• ESI 6358 – Análise de decisão 3 horas de crédito
• ESI 6418 – Programação linear e extensões 3 horas de crédito
• ESI 6609 – Industrial Engineering Analytics for Healthcare 3 Horas de Crédito
• ESI 6891 – Métodos de Pesquisa IEMS 3 Horas de Crédito

Dissertação-15 horas

• STA 7980 – Pesquisa de Dissertação 15 horas de crédito

Exames

Após aprovação da candidatura, Os alunos se inscreverão em horas de dissertação (STA7980) com seu orientador de dissertação. A dissertação pode ser baseada em pesquisa ou projeto, dependendo da área de estudo, comitê e com a aprovação do orientador da dissertação.

Exame de qualificação

O exame de qualificação é um exame escrito que será administrado pelo comitê de exame de doutorado no início do período de outono (final do verão) uma vez por ano. Os cursos necessários para preparar para o exame são STA 5703, STA 6704, CNT 5805, STA 6326, STA 6327 e COP 5711. Os alunos devem obter permissão do Coordenador do Programa de Pós-Graduação para fazer o exame. Os alunos normalmente prestam este exame pouco antes do início do terceiro ano e espera-se que tenham completado o exame até o início do quarto ano. Para ser elegível para fazer o exame de qualificação para o Ph.D., o aluno deve ter uma média mínima de 3,0 pontos (de 4,0) em todos os trabalhos do curso para o Ph.D. O exame pode ser feito duas vezes. Se o aluno não passar no exame de qualificação após a segunda tentativa, ele será dispensado do programa.

Exame de Candidatura

O exame de candidatura é administrado pelo comitê consultivo de dissertação do aluno e será adaptado ao programa individual do aluno para propor uma dissertação baseada em pesquisa ou em projeto. O exame de candidatura envolve uma proposta de dissertação apresentada em um fórum aberto, seguida de uma defesa oral conduzida pelo comitê consultivo do estudante. Este comitê dará uma nota de Aprovação/Sem Passe. Além da proposta de dissertação, o comitê consultivo pode incorporar outros requisitos para o exame. O aluno pode tentar a candidatura a qualquer momento após passar no exame de qualificação, após o aluno ter iniciado a pesquisa de dissertação (STA7919, se necessário), mas antes do final do segundo ano após o exame de qualificação. O exame de candidatura não pode ser realizado mais de duas vezes. Se o aluno não passar no exame de candidatura após a segunda tentativa, será retirado do programa.

Admissão à Candidatura

É necessário que o aluno seja admitido à candidatura e que se inscreva nas horas de dissertação.

• Conclusão de todos os trabalhos do curso, exceto as horas de dissertação
• Conclusão com sucesso do exame de qualificação
• Conclusão com sucesso do exame de candidatura, incluindo proposta escrita e defesa oral
• É formada a comissão consultiva de dissertação, que consiste de professores graduados e bolsistas aprovados
• Submissão de um programa de estudos aprovado

Dissertação

Após passar no exame de qualificação, o aluno deve selecionar um orientador de dissertação. Em consulta com o orientador de dissertação, o aluno deve formar um comitê consultivo de dissertação. O orientador de dissertação será o presidente do comitê consultivo de dissertação do aluno. Em consulta com o orientador de dissertação e com a aprovação do presidente do departamento, cada estudante deve assegurar membros qualificados do seu comitê de dissertação. Esta comissão será composta de pelo menos quatro membros do corpo docente escolhidos pelo candidato, três dos quais devem ser do departamento e um de fora do departamento ou da UCF. Os membros do corpo docente graduado devem formar a maioria de qualquer comitê. Um comitê de dissertação deve ser formado antes da inscrição em horas de dissertação.

A dissertação serve como a culminação do trabalho do curso que compreende este grau. Deve dar uma contribuição original significativa, teórica, intelectual, prática, criativa ou de pesquisa para a área do aluno dentro da disciplina. A dissertação pode ser baseada em pesquisa ou projeto, dependendo da área de estudo, comitê e com a aprovação do orientador da dissertação. A dissertação será concluída através de um mínimo de 15 horas de crédito de pesquisa de dissertação.

Aprendizagem Independente

Como todos os programas de pós-graduação, a aprendizagem independente é um componente importante do programa de doutorado Big Data Analytics. Os estudantes demonstrarão aprendizagem independente através de seminários e projetos de pesquisa e da dissertação.

Requisitos de aplicação

Para informações sobre os requisitos gerais de admissão de graduados da UCF que se aplicam a todos os possíveis estudantes, por favor visite a seção Admissões do Catálogo de Graduados. Os candidatos devem se inscrever online. Todos os materiais solicitados devem ser enviados dentro do prazo estabelecido.

• Além dos requisitos gerais de inscrição de pós-graduação da UCF, os candidatos a este programa devem fornecer:
• Um histórico escolar oficial (em envelope selado) de cada faculdade/universidade atendida.
• Uma declaração pessoal identificando a área de interesse da pesquisa e uma descrição das experiências acadêmicas e profissionais do candidato.
• Três cartas de recomendação.
• Um bacharelado ou seu equivalente em estatística, análise de dados ou uma área relacionada de uma instituição acreditada regionalmente ou instituição estrangeira reconhecida.
• O estudante deve ter um GPA acumulado mínimo de 3,0 para todos os trabalhos de bacharelado completados.
• Uma pontuação competitiva nas seções quantitativa e verbal combinada do Graduate Record Examination (GRE) ou uma pontuação GMAT competitiva obtida nos últimos cinco anos antes da admissão ao programa.
  • NOTA: O GRE/GMAT foi removido como um requisito de admissão para este programa de pós-graduação para os candidatos que se candidatam à Primavera de 2021 até ao Outono de 2021. Esta é uma medida temporária em resposta às interrupções causadas pela pandemia da COVID-19.
• Um curriculum vitae atual.
• Candidatos a este programa, exceto aqueles que obtiveram ou obterão um mestrado ou doutorado de uma instituição americana credenciada reconhecida pela UCF, que frequentaram uma faculdade/universidade fora dos Estados Unidos devem fornecer uma avaliação de credencial curso por curso com cálculo do GPA. . As avaliações de credenciais são aceitas somente do World Education Services (WES) ou Josef Silny and Associates, Inc..

Prazos de aplicação

Financeiros

Os estudantes de pós-graduação podem receber assistência financeira através de bolsas de estudo, assistantships, apoio escolar ou empréstimos. Para mais informações, consulte o website College of Graduate Studies Funding, que descreve os tipos de assistência financeira disponíveis na UCF e fornece orientação geral no planejamento de suas finanças de pós-graduação. A seção Informações Financeiras do Catálogo de Pós-Graduação é outro recurso-chave.

Bolsas de Estudo

As bolsas de estudo são concedidas com base no mérito acadêmico a estudantes altamente qualificados. Elas são pagas aos estudantes através do Escritório de Assistência Financeira Estudantil, com base nas instruções fornecidas pelo College of Graduate Studies. As bolsas de estudo são concedidas para apoiar os estudos de pós-graduação de um estudante e não têm obrigação de trabalho. Para maiores informações, veja UCF Graduate Fellowships, que inclui descrições de bolsas universitárias e o que você deve fazer para ser considerado para uma bolsa.

Códigos de Instituição
GRE: 5233
GMAT: RZT-HT-58
TOEFL: 5233
PIETS PPI: 5233