Мастер больших данных IMF Smart Education

Степень магистра в области больших данных, разработанная совместно с технологической многонациональной компанией Indra, предоставляет обзор технологий больших данных и их использование, а также прикладное и практическое обучение аналитическим методам для бизнеса (бизнес-аналитика), то есть в приложении от методов Data Science до бизнес-задач.

Таким образом, программа отвечает на потребность в практическом и прикладном знании использования технологий и методов анализа данных. Понимание технического использования дополняет бизнес-видение, так что выпускники программы смогут глубоко рассуждать о применимости технологий, а также применять аналитические методы и инструменты в конкретных ситуациях.

Почему стоит учиться в Школе искусственного интеллекта и больших данных?

• активные эксперты
  • Активные профессионалы из Indra и Minsait научат вас навыкам и знаниям, которые они ищут для своих команд.
• Создайте свое индивидуальное обучение
  • Наши программы структурированы вокруг 2 основных осей: вашего профиля и профессионального опыта, чтобы вы могли получить доступ к профессиональному рынку из технического (Hard Tech) или делового (Soft Tech) профиля.
• Обучение в процессе работы
  • Он работает с облаками основных игроков отрасли, экосистемами и платформами с открытым исходным кодом, которые обслуживают более 500 миллионов человек.
• Доступ к практикам
  • Предпочтение доступу к профессиональным стажировкам с минимальным количеством стажировок по каждой программе
• Степени
  • Завершив эту программу, вы получите тройную степень магистра в области больших данных для IMF Smart Education , профессиональную сертификацию от Indra и степень магистра в области больших данных от UCAV.
• Тройная степень: IMF Smart Education + профессиональная сертификация Indra + UCAV
• Возможность найма на стажировку и льготный доступ к процессам отбора

Учебный план

• Модуль I - Основы обработки данных для науки о данных
• Модуль II — Модели и статистическое обучение
• Модуль III — Прикладное машинное обучение (Machine Learning)
• Модуль IV. Интеллектуальный анализ текста и обработка естественного языка (NLP)
• Модуль V — Бизнес-аналитика и визуализация
• Модуль VI — Инфраструктура больших данных
• Модуль VII - Хранение данных и интеграция
• Модуль VIII. Ценность и контекст анализа больших данных
• Модуль IX - Аналитические приложения. Практические кейсы
• Модуль X - Выпускной магистерский проект
• Дополнения I - Дополнительные аудиовизуальные ресурсы