Kandidatgrad i Big Data-analyse og visualisering / Visual Analytics & Big Data
UNIR
Nøgleinformation
Campus placering
Online
Lingvistik / Sprogvidenskab
Spanish
Studieformat
Fjernundervisning
Varighed
1 År
Hastighed
Deltid
Studieafgifter
Kontakt skolen
Ansøgningsfrist
Kontakt skolen
Tidligste startdato
Kontakt skolen
Introduktion
Tag din mester i Big Data online på UNIR
Master i Big Data online vil uddanne dig som BIG DATA-professionel, et af de mest efterspurgte erhverv i dag. Med denne uddannelse vil du være i stand til at designe og implementere systemer, der overvåger en proces, udtrække relevant information fra den og kommunikere den veltalende og effektivt.
Denne universitetsmastergrad i Visual Analytics og Big Data dykker ned i de mest banebrydende teknologier inden for Big Data og Machine Learning:
- Datafangst og opbevaring: Ledelse og databehandling med MongoDB.
- Artificial Intelligence Techniques: Klyngeteknikker og design af ekspert systemer, der er i stand til at udlede ny viden.
- Teknik til massiv databehandling (Machine Learning): Hadoop Tools og Data Analysis og tekst mining med R.
- Visualiseringsværktøjer: Google Charts, JQuery plug-ins, til visualiseringer og D3.js
Takket være denne officielle mastergrad i Big Data online, vil du perfekt administrere de tre nøgleteknikker: informationsfangst og -lagring, datamining til intelligent analyse og informationsvisualisering.
UNIR giver dig mulighed for at personliggøre din træning gennem specialiseringer. Vælg den, der passer bedst til dine professionelle mål, og opnå en dobbeltgrad, hvormed du udvider dine jobmuligheder:
- Universitetsspecialist i industri 4.0
- Universitetsspecialist i Big Data og kunstig intelligens
- Ekspert i digital projektledelse
Med denne online uddannelse, og med den viden erhvervet gennem hele forløbet, vil du være i stand til at opnå certificeringer fra de førende virksomheder inden for cloud computing-løsninger: Microsoft Certified Azure Fundamentals og AWS Certified Cloud Practitioner. Derudover vil du, når du tilmelder dig, modtage Python-programmeringskurset, helt gratis.
Med denne Official Master i Big Data vil du være i stand til at træne og specialisere dig med de mest aktuelle værktøjer og sprog, der bruges på markedet, såsom MongoDB, R, Weka, Spark eller Tableau
Generelle oplysninger
- Generelle oplysninger
- Credits: 60 ECTS
- Varighed: 1 studieår
- Metode: 100% online undervisning
- Eksamener: Online og/eller ansigt-til-ansigt eksamener i hvert semester
- Praktikophold: Obligatorisk ekstern praktikophold (6 ECTS). Anerkendelse af dem ved akkrediteret erhvervserfaring
- Doktorsadgang: Denne officielle kandidatgrad giver mulighed for at optage i officielle ph.d.-uddannelser og forbedre din score, så længe det svarer til det samme område af viden, i omfanget af eksamenerne, foreløbige lister, overførselskonkurrencer og ansættelsesudvekslinger. Kontroller grundlaget for det offentlige tilbud.
metodologi
UNIR undersøgelsesmetoden er fleksibel, personlig og effektiv. Metoden er baseret på online live classes og personlig vejledning for at tilbyde den bedste træning.
Den UNIR pædagogiske model er effektiv, fordi den er baseret på en helt online metodik, således at hver elev kan studere i deres eget tempo:
- Live online klasser: Der er klasser planlagt hver dag i ugen om morgenen og eftermiddagen, så du kan deltage i klassen, når det er bedst for dig.
- Online klasser i udskudt: Hvis du ikke kunne deltage i en klasse, eller du har været med spørgsmål, kan du få adgang til alle dine klasser i udskudt. Du kan se dem, når du vil, og så mange gange som du har brug for.
- Personlig vejledning: Den første dag vil du blive tildelt en personlig vejleder. Du vil være i kontakt med ham via telefon og email. Han vil støtte dig i din dag og løse eventuelle tvivl der måtte opstå.
- Virtual Campus: Alt du behøver at studere hos UNIR er på campus: klasser, lærere, klassekammerater, biblioteket, undervisningsressourcer, tidsplaner, chat, fora og meget mere.
- Undervisningsressourcer: Du får adgang til forskellige læringsressourcer til at fuldføre din træning: Komplementære aflæsninger, diagrammer med nøgleideer, selvvurderingstest mv.
Evalueringssystem
At kende niveauet for opnåelsen af de generelle og specifikke mål, der er defineret i online mastergraden, er det nødvendigt at evaluere de kompetencer, der er erhvervet under undersøgelsen af det samme.
Evalueringen af læring udføres under hensyntagen til kvalifikationen opnået i følgende punkter:
- Kontinuerlig evaluering: 40% (evalueringstest, deltagelse og deltagelse af den studerende i fora, debatter og andre samarbejdsformer samt løsning af praktiske sager).
- Endelig ansigt til ansigt undersøgelse: 60%.
- Master afhandling
karrieremuligheder
For stillinger som "Data Scientist" og "Business Intelligence" søger virksomheder og institutioner efter dynamiske fagfolk, der kombinerer viden om virksomheden, styring af Big Data teknologier og avancerede analysevidenskaber. Kun en profil af disse egenskaber kan identificere, indsamle, analysere, fortolke og omdanne dataene til relevant information.
Nogle professionelle output fra denne mester:
- Business Intelligence Manager
- Senioranalytiker
- BI Konsulent
- Big Data Analyst
- Business Intelligence Technician
- Senior BI Konsulent
- Big Data Project Manager
Læreplan
Curriculum
Første semester 30 ECTS
- Metoder til opsamling og opbevaring af information
- Privatliv og databeskyttelse
- Dataanalyse og fortolkning
- Kunstig intelligens teknikker
- Engineering til massiv databehandling
- Interaktiv informationsdisplay
Andet semester 30 ECTS
- Visualiseringsværktøjer
- Strategisk markedsføring og kundeanalyse
- Business Intelligence til beslutningstagning
- Forretningspraksis
- Kandidatens afsluttende projekt
Programresultat
ph.d.-profil
Efter at have afsluttet kandidatuddannelsen vil de studerende være i stand til at:
- Identificer de forskellige faser, som udarbejdelsen af en god visualisering kræver: dataindsamling, bearbejdning og repræsentation.
- Design en dataindsamlingsmetode, der formår at kortlægge en aktivitet, opgave eller proces til specifikke data.
- Brug eksisterende teknikker og værktøjer til data mining, statistik og informationsvisualisering.
- Design og udvikle interaktive, brugbare og veltalende visualiseringer.
- Design og udvikle et system til at understøtte beslutningstagning under hensyntagen til hele processen: dataindsamling, bearbejdning og visualisering.