Doktora Hesaplamalı Veri Bilimi ve Mühendisliğinde

Temel bilimlerden (fizik ve biyoloji gibi) mühendislik, matematik, işletme ve ekonomiye kadar çok çeşitli disiplinlerden geçmişe sahip öğrencileri programlarımıza kabul ediyoruz. Bilgisayar destekli bilgi arayışına olan tutkunuzu getirin ve büyük veri, büyük hesaplama ve analitik çağında gerekli olan son teknoloji becerileri edinin.

Doktora Programın tamamlanması genellikle 4 yıl sürer. Tez/tez konusu, yazımı ve araştırmaya bağlı olarak süre uzayabilir.

Derece Gereksinimleri

BS Sonrası Seçenek

Toplam kredi saati: 62

• Çekirdek ders olarak 12 kredi saatini geçin: CSE 702, 703, 801, 804
• Mühendislik, bilgisayar bilimi, matematik, fizik, kimya, biyoloji, ekonomi, işletme, tarım bilimleri veya CDSE Departmanı tarafından onaylanan ve Danışman onayı ile diğer derslerden 27 kredi saat seçmeli ders geçmek
• Toplam 2 kredi saat için Doktora Seminerini (CSE 992: 1 kredi saati) iki kez geçin.
• Dissertation-CSE 997'den 15 kredi alın
• 62 kredi saat gereksinimini tamamlamak için 6 ek kredi saatini geçin. Bu kredi saatleri Dissertation-CSE 997, Continuation of Dissertation-CSE 999, Supervised Teaching-CSE 993, Supervised Research-CSE 994 veya Danışman onayı ile onaylanmış lisansüstü seviye derslerinden olabilir.
• En az 26 kredi saat 800-999 olmalıdır
• Yeterlilik Sınavını, Ön Sınavı ve Tez Savunmasını Geçin
• Uygun GPA'yı koruyun

MS Sonrası Seçenek

Toplam kredi saati: 44

• Danışman onayı ile, mühendislik, bilgisayar bilimi, matematik, fizik, kimya, biyoloji, ekonomi, işletme, tarım bilimleri veya CDSE Bölümü tarafından onaylanan diğer derslerden 24 kredi saat seçmeli ders geçmek
• Toplam 2 kredi saat için Doktora Seminerini (CSE 992: 1 kredi saati) iki kez geçin.
• Dissertation-CSE 997'den 15 kredi alın
• 44 kredi saat gereksinimini tamamlamak için 3 ek kredi saatini geçin. Bu kredi saatleri Dissertation-CSE 997, Continuation of Dissertation-CSE 999, Supervised Teaching-CSE 993, Supervised Research-CSE 994 veya Danışman onayı ile onaylanmış lisansüstü seviye derslerinden olabilir.
• En az 26 kredi saat 800-999 olmalıdır
• Yeterlilik Sınavını, Ön Sınavı ve Tez Savunmasını Geçin
• Uygun GPA'yı koruyun

Yeterlilik Yazılı Sınav Gereksinimleri

Başarılı Doktora aday, CSE 702, CSE 703, CSE 801, CSE 804 olmak üzere dört temel derste Bölüm tarafından yürütülen bir Yeterlik Sınavını geçmelidir.

Araştırma ve Tez Gereksinimleri

Baş Danışman: Başlangıçta Doktora Direktörüdür. programa yeni giren tüm öğrenciler için Akademik Danışman olarak görev yapacaktır. Doktora Programındaki her öğrencinin, Bölüm Başkanlığının onayı ile ikinci yılın başında bir Anadal Danışmanı seçmesi beklenir. Ana Danışman, üniversitede kadrolu veya kadrolu tam zamanlı öğretim üyesi pozisyonuna sahip olmalıdır ve daha sonra Akademik Danışman olarak da hareket edecektir.

Doktora Bileşimi Komite: Bir Doktora Danışma Kurulu, Başkanı Başdanışman olmak üzere en az beş (5) lisansüstü öğretim üyesinden oluşacaktır. Doktora Danışma Komitesi, Öğrencinin girdileri ile Ana Danışman tarafından Lisansüstü Çalışmalar Dekanı tarafından onaylanmak üzere Hesaplamalı Veri Bilimi ve Mühendisliği Başkanlığına tavsiye edilecektir. Komite, öğrencinin Programını denetleyecek, tez incelemesini ve onayını yönetecek ve son olarak derecenin verilmesini önerecektir.

Çalışma Planı: Öğrencinin bir araştırma alanı seçmesi üzerine, Ph.D. Danışma Kurulu, öğrencinin önceki transkriptlerini inceler, transfer kredilerini değerlendirir ve tavsiye eder ve öğrenciye tavsiyelerde bulunur. Öğrenci daha sonra Doktora tarafından onaylanmak üzere bir Çalışma Planı hazırlayacaktır. Danışma Kurulu, CDSE Bölüm Başkanı ve Lisansüstü Eğitim Fakültesi Dekanı.

Sözlü Tez Önerisi Savunması (Ön Sınav): Tez önerisi öğrencinin Ana Danışmanı ve Doktora Tezi'ne sunulur. İnceleme için Danışma Kurulu. Komite gerektiğinde önerilerde bulunacaktır. Öneri, Danışma Kurulu önünde aday tarafından sözlü olarak savunulmalı ve Komite tarafından onaylanmalıdır ve öğrenci araştırmasına devam edebilir.

Doktora Adaylığı Hesaplamalı Veri Bilimi ve Mühendisliğinde: Doktora adaylığına kabul Hesaplamalı Veri Bilimi ve Mühendisliğinde, mevcut tüm Enstitü politikalarına uyulması gerekir ve öğrencinin Yeterlik Sınavını ve Ön Sınavı başarıyla geçmesinden sonra gerçekleşir.

Sözlü Final Sınavı: Sözlü final sınavı, sınav sonucunda gerekli olabilecek düzeltmeler dışında, ancak adaylığa kabul edildikten sonraki yarıyıl veya eşdeğerinden daha erken olmamak üzere ve zorunlu derslerin tamamından önce olmamak üzere, tez tamamlandıktan sonra yapılır. çalışma tamamlandı veya devam ediyor.

Tez: Doktora tezi, öğrencinin ana ilgi alanındaki orijinal araştırmasının sonuçlarını sunar. Bilgiye katkı sağlamalı, verilerle yeterince desteklenmeli ve en yüksek burs standartlarına uygun bir şekilde yazılmalıdır. Yayın bekleniyor.

Diğer gereklilikler

• Not Ortalaması: Öğrenci, minimum 3.0 veya daha iyi bir kümülatif GPA ile onaylanmış Çalışma Planını başarıyla tamamlamalıdır.
• İkamet Koşulları: Doktora (Ph.D.) derecesi için, öğrencinin Yüksek Lisans'ın ötesinde en az dört yarıyıl boyunca lisansüstü çalışmaya kayıtlı olması beklenir. Üniversitede yüksek lisans öğrencisi olarak sürekli ikamette (ardışık yarıyıllarda kayıt) en az iki ikamet kredisi güvence altına alınmalıdır.

Hesaplamalı Veri Bilimi ve Mühendisliği Bölümü'nün misyonu, (a) yeni hesaplama metodolojileri ve ürünleri geliştirme konusunda uzmanlığa sahip ve/veya (b) uzmanlıklarını belirli disiplinlerde (bilim, teknoloji, mühendislik, ve sosyoekonomi) hesaplama araçları ile.

• Mezunlar, ölçeklenebilir bilgi işlem, hesaplama yöntemleri, yapay ve hesaplamalı zeka, karmaşık sistem modelleme ve simülasyonu ve veri bilimi ve mühendisliğinde uzmanlık, eleştirel düşünme ve araştırma ve geliştirme yapma becerisi göstereceklerdir.
• Mezunlar, ileri görselleştirme ve analitik tekniklerinin kullanımı da dahil olmak üzere bilim, teknoloji, mühendislik ve matematikteki çeşitli uygulamalarda hesaplama yaklaşımlarında çözüm ve araştırma ve geliştirme ürünlerini iletme, planlama ve uygulama konusunda ustalık sahibi olacaklardır.
• Mezunlar, üniversite düzeyinde hesaplama ve veri bilimi ve mühendislik disiplinlerinde etkili eğitimciler olmak için beceri ve yetenekler geliştireceklerdir.
• Mezunlar, yeni ve bağımsız araştırma ve bilimsel faaliyet yürütme becerisi göstereceklerdir.