Esittely
Jokainen yritys tarvitsee erikoistuneita ammattilaisia, jotka yhdistävät analyyttiset taidot strategiseen visioon. Tavoitteitasi varten sinulla on tämä tietojenkäsittelytieteen maisteriMikä on tietojärjestelmien maisteri mainitsee datatieteessäUusien ammatillisten haasteiden kohtaaminen, jonka avulla voimme muuttaa elinympäristöämme, vaatii vahvaa koulutusta. Innovatiivinen ja laadukas koulutus, kuten tietojenkäsittelytieteen maisteri, mainitsee datatiede Universidad de Los Hemisferios-IMF: n globaalista yliopistosta.
Neljännen tason ohjelma, joka tarjoaa ammattilaisille tietoja, taitoja ja tarkkoja työkaluja käsitellä, analysoida ja tulkita suuria määriä tietoa, joka on tarpeen liiketoiminnan tavoitteiden saavuttamiseksi, erikoistuneet ammattilaiset, jotka yhdistävät analyyttisen kapasiteetin ja strategisen vision.
Yhdessä teknisten tai tilastoprofiilien kanssa tämän maisterin tutkinnon suunnittelu ja sisältö antavat johtajille ja muille organisaation ammattilaisille mahdollisuuden tunnistaa, siepata, muuttaa, analysoida ja tulkita tietoja ja ajaa strategiaa, innovaatioita ja liiketoimintansa arvoa.
uramahdollisuuksiaUseita taitoja, jotka avaavat ovia sinulle
Maisterin tutkinnon suorittaneet voivat omaksua tietojen analysointiin liittyviä tehtäviä ja tehtäviä ja pystyä kehittämään erilaisia ammatillisia profiileja, kuten:Data tutkija
Data analyytikko
Liiketoiminnan analyytikko
Liiketoimintatiedon asiantuntijaNiiden profiilien tapauksessa, joilla on aikaisempaa kokemusta johtamisesta ja tiiminhallinnasta, ohjelma kouluttaa heitä teknisistä näkökohdista tietopohjaisten projektien hallintaan ja ohjaamiseen liittyvien tehtävien suorittamiseen. Esimerkiksi:Analytics-projektipäällikkö
Business Analytics Manager
Business Intelligence Manager
TietovastaavatuntemusTietojenkäsittelytieteen maisteri, mainita datatiede, tarjoaa yritysjohtajalle tai tekniselle ammattilaiselle mahdollisuuden:Pura, käsitellä ja analysoida kaikenlaisia tietolähteitä käyttämällä tietojenkäsittelytekniikoita ja yrityksissä tällä hetkellä käytettyjä tärkeimpiä työkaluja.
Perinteisen liiketoimintatiedon tekniikoiden hallitseminen ja laajentaminen big data- ja tekoälyn tarjoamilla uusilla mahdollisuuksilla.
Tunnista syyt, mallit ja suuntaukset koneoppimistekniikoihin perustuvan ennakoivan analyysin avulla.
Suunnittele kokeita ja A / B-testejä hypoteesien testaamiseksi ja päätösten tekemiseksi tietojen perusteella.
Luo tehokkaita raportteja ja koontinäyttöjä.
Hallitse big data- ja datatieteeseen perustuvia projekteja ylläpitämällä asianmukaista vuoropuhelua kaikkien tiimiprofiilien kanssa.
Valmistele ehdotuksia sekä edistä ja johtaa aloitteita, jotka perustuvat edistyneeseen analytiikkaan eri liiketoiminta-alueilla.
Ymmärrä, luo ja kehitä uusia liiketoimintamalleja tietojen arvon perusteella.
Hallitse tietojen hallintaa asianmukaisesti laadun takaamiseksi ja erilaisten sääntely- (RGPD) ja eettisten vaatimusten oikeaan soveltamiseen.
Hanki visio ja kokemus tärkeimmistä sovelluskentistä ja käyttötapauksista, joita käsitellään useilla aloilla, kuten markkinointi ja asiakkuudenhallinta, pankki- ja rahoitusasiat, toiminta, esineiden internet (IoT), ihmisanalytiikka jne.Verkkomenetelmän edut100-prosenttinen verkkomenetelmä, joka mahdollistaa reaaliaikaisen vuorovaikutuksen opettajien ja opiskelijoiden välillä.
Virtuaalikampuksen kautta opiskelija pääsee yksinkertaisella, ystävällisellä ja intuitiivisella tavalla kaikkiin tarvittaviin osaamisiin ja taitoihin tarvittaviin resursseihin ja sisältöön. Didaktiset resurssit, jotka suunnittelun avulla optimoivat ajan ja mahdollistavat siten tehokkaan oppimiskokemuksen.
Suunnittelun ja didaktisen järjestyksen jälkeen opiskelija määrittää työmäärän ja rytmin, joka pystyy jatkuvasti alustan kautta pyytämään opettajien ja ohjaajien ohjausta ja tukea. Malli täydennetään opetusohjelmilla, luokilla ja virtuaalisilla käytännön kokemuksilla reaaliajassa, jolloin opiskelija on vuorovaikutuksessa opettajan kanssa kehittääksesi tai syventääkseen aineen käytännön ja asiaankuuluvia näkökohtia.
Maisterin tutkinto järjestää yksitoista aineistoa, joista se koostuu, kahdessa tavanomaisessa, 18 viikon pituisessa akateemisessa jaksossa siten, että opiskelijalla on viisi viikkoa kunkin aineen oppimistavoitteiden saavuttamiseksi.
Opetusohjelmat, luokat ja virtuaaliset käytännön kokemukset annetaan reaaliajassa kahden viikon välein, torstai-iltapäivällä, perjantai-iltapäivällä ja lauantaina. (* Aikataulu mukautetaan opetussarjaan, jotta se sopisi yhteen työtoiminnan kanssa)
sisältöData Scientist -työkalutPythonin perusteet.
Tietotekniikan kirjastot: Numpy, Pandas jne.
Tietojenkäsittely ja visualisointi Pythonilla.
R.: n perusteet
R.
Tietojenkäsittely ja visualisointi R.Suurtietojen vaikutus ja arvoJohdatus big data-maailmaan
Liiketiede vs. Suuri data.
Suuret tietotekniikat.
Vaikutus organisaatioon.
Tietojen ja sovellusten arvo sektoreittain.Datatiede Analyysi-, kaivos- ja visualisointitekniikatTietojen elinkaari.
Tietojen laatu.
Tietojen valmistelu ja esikäsittely.
Analyyttiset mallit.
Visualisointityökalut ja -tekniikat.Liiketiede ja visualisointiJohdatus liiketoimintatiedoon.
Tietokannan suunnittelu.
SQL-standardi.
Tietovarasto.
Uuttamisen, muuntamisen ja lataamisen (ETL) työkalut ja prosessit.
Tehokas tietojen näyttö.TutkintasuunnitelmaSovelletun tutkimuksen ja / tai kehityskomponenttien sisältävien projektien suunnittelu ja toteutus.
Korkean tason ammattiartikkeleiden suunnittelu ja kirjoittaminen.
Analyysi käytännön malleista monimutkaisen kokeen kehittämiseksi.Big data -tekniikka ja pilviratkaisutHadoop ja sen ekosysteemi.
Kipinä. Perusteet ja sovellukset.
NoSQL-tietokannat.
Pilvialusta.Tilastotiedot tutkijoilleJohdatus tilastoihin.
Todennäköisyys ja näytteenotto.
Päättely.
Regressio.
Kokeiden suunnittelu.KoneoppiminenTyökalut koneoppimiseen.
Ohjatun oppimisen tekniikat ja sovellukset.
Valvomattoman oppimisen tekniikat ja sovellukset.
Syvälliset oppimismenetelmät ja tekniikat.
Pilviratkaisut koneoppimiseenKeinotekoinen älykkyys yritykselleJohdanto tekoälyyn.
Tekniikat ja sovellukset päätöksentekoon.
Vahvistava oppiminen ja sovellukset.
Luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) tekniikat ja sovellukset.
Suositusjärjestelmät ja sovellukset.Big Data yrityksessäProjektinhallintastandardit.
Ketterä projektinhallinta.
Sääntely- ja eettiset näkökohdat.
TietohallintoProfessional deontologiaHumanistinen visio teknisestä johtamisesta ja ammattietiikasta.
Julkisen palvelun etiikka, jolla on mielivaltaisuuteen ja vallan väärinkäyttöön liittyviä riskejä.
Eettinen vastuu ympäristön hoidosta ja muista globaaleista ongelmista.
Ammattilaisen vastuun laajuus.Entry ProfileOhjelman luonteen vuoksi kolmannen tason tutkinnon suorittaneet tulevat.
Ensisijaisesti ne ammattilaiset, joiden tutkinnot kuuluvat laajaan tieto- ja viestintätekniikan alaan ammattinimikkeiden ja akateemisten tutkintojen pääsyn nimikkeistön mukaisesti.
Muut ammattilaiset, joilla on kolmannen tason tutkinto eri laajalta alalta, akkreditoivat kokemusta tieto- ja viestintätekniikoiden käytöstä ja ammattimaisesta soveltamisesta, joka keskittyy dataan ja tiedonhallintaan tietokantojen kautta, voivat päästä maisteriksi.
