Магистр в области анализа и визуализации больших данных / Визуальная аналитика и большие данные

Возьмите Master в Big Data онлайн в UNIR

Мастер больших данных онлайн подготовит вас как специалиста по БОЛЬШИМ ДАННЫМ, одной из самых востребованных профессий сегодня. Благодаря этому обучению вы сможете разрабатывать и внедрять системы, которые контролируют процесс, извлекают из него соответствующую информацию и красноречиво и эффективно передают ее.

Эта университетская степень магистра в области визуальной аналитики и больших данных изучает самые передовые технологии больших данных и машинного обучения:

• Сбор и хранение данных: управление и обработка данных с помощью MongoDB.
• Методы искусственного интеллекта: методы кластеризации и проектирование экспертных систем, способных вывести новые знания.
• Инжиниринг для массовой обработки данных (машинное обучение): инструменты Hadoop и анализ данных и интеллектуальная обработка текста с R.
• Инструменты визуализации: Google Charts, плагины JQuery для визуализации и D3.js

Благодаря этой официальной степени магистра в области больших данных в Интернете вы будете в совершенстве управлять тремя ключевыми методами: сбор и хранение информации, интеллектуальный анализ данных и визуализация информации.

UNIR предлагает вам возможность персонализировать свое обучение с помощью специализаций. Выберите тот, который лучше всего соответствует вашим профессиональным целям, и получите двойную степень, с которой вы расширите свои возможности трудоустройства:

• Специалист университета по Индустрии 4.0
• Специалист университета по большим данным и искусственному интеллекту
• Эксперт в области управления цифровыми проектами

Благодаря этому онлайн-обучению и знаниям, полученным в ходе курса, вы сможете получить сертификаты от ведущих компаний в области решений для облачных вычислений: Microsoft Certified Azure Fundamentals и AWS Certified Cloud Practitioner. Кроме того, при регистрации вы получите курс программирования Python совершенно бесплатно.

С этим официальным мастером больших данных вы сможете обучаться и специализироваться на самых современных инструментах и языках, используемых на рынке, таких как MongoDB, R, Weka, Spark или Tableau.

Общая информация

• Общая информация
• Кредиты: 60 ECTS
• Продолжительность: 1 учебный год
• Методология: 100% онлайн-обучение
• Экзамены: онлайн и/или очные экзамены в каждом семестре
• Стажировки: обязательные внешние стажировки (6 ECTS). Признание ими аккредитованного профессионального опыта
• Докторантура: эта официальная степень магистра допускает включение в официальные докторские программы и улучшает вашу оценку, если она соответствует той же области знаний, по шкале экзаменов, промежуточным спискам, трансферным соревнованиям и биржам занятости. Проверьте основы публичного предложения.

методология

Метод исследования UNIR является гибким, персонализированным и эффективным. Методология основана на онлайн-живом классе и личном наставнике, чтобы предложить лучшее обучение.

Педагогическая модель UNIR эффективна, поскольку она основана на полностью онлайн-методологии, чтобы каждый студент мог учиться в своем собственном темпе:

• Онлайн-классы онлайн. Занятия проводятся по расписанию каждый день недели утром и днем, чтобы вы могли посещать занятия, когда это было бы лучше для вас.
• Онлайн-классы в отсрочке: если вы не смогли посещать класс или у вас остались вопросы, вы можете получить доступ ко всем своим классам в отложенных условиях. Вы можете видеть их, когда захотите, и столько раз, сколько вам нужно.
• Личный репетитор: в первый день вам будет назначен персональный репетитор. Вы свяжетесь с ним по телефону и электронной почте. Он будет поддерживать вас изо дня в день и решать любые сомнения, которые могут возникнуть.
• Виртуальный кампус: все, что вам нужно для обучения в UNIR находится в кампусе: классы, учителя, одноклассники, библиотека, учебные ресурсы, расписания, чаты, форумы и многое другое.
• Учебные ресурсы: у вас будет доступ к различным учебным ресурсам для завершения обучения: дополнительные чтения, диаграммы с ключевыми идеями, тест на самооценку и т. Д.

Система оценки

Чтобы узнать уровень достижения общих и конкретных целей, определенных в онлайн-степени магистра, необходимо оценить компетенции, полученные во время изучения того же.

Оценка обучения осуществляется с учетом квалификации, полученной в следующих пунктах:

• Непрерывная оценка: 40% (оценочные тесты, участие и участие учащегося в форумах, дебаты и другие совместные средства, а также разрешение практических случаев).
• Окончательное личное обследование: 60%.
• Магистерская диссертация

возможности карьерного роста

Для позиций «Data Scientist» и «Business Intelligence» компании и учреждения ищут динамичных профессионалов, которые объединяют знания компании, управление технологиями Big Data и передовые навыки анализа. Только профиль этих характеристик может идентифицировать, собирать, анализировать, интерпретировать и преобразовывать данные в соответствующую информацию.

Некоторые профессиональные результаты этого мастера:

• Менеджер бизнес-аналитики
• Старший аналитик
• Консультант BI
• Большой аналитик данных
• Техник бизнес-аналитики
• Старший консультант по BI
• Менеджер проектов с большими данными

учебный план

Первый семестр 30 ECTS

• Методы сбора и хранения информации
• Конфиденциальность и защита данных
• Анализ и интерпретация данных
• Методы искусственного интеллекта
• Инжиниринг для обработки больших объемов данных
• Интерактивный информационный дисплей

Второй семестр 30 ECTS

• Инструменты визуализации
• Стратегический маркетинг и анализ клиентов
• Бизнес-аналитика для принятия решений
• Деловая практика
• Заключительный проект магистра

профиль Graduate

После получения степени магистра студенты смогут:

• Определите различные этапы, которые требуются для создания хорошей визуализации: сбор, обработка и представление данных.
• Разработайте метод сбора данных, позволяющий сопоставить действие, задачу или процесс с конкретными данными.
• Используйте существующие методы и инструменты для интеллектуального анализа данных, статистики и визуализации информации.
• Создавайте интерактивные, удобные и красноречивые визуализации.
• Спроектировать и разработать систему поддержки принятия решений с учетом всего процесса: сбора, обработки и визуализации данных.