Bằng thạc sĩ về Phân tích và Trực quan hóa Dữ liệu Lớn / Phân tích Trực quan & Dữ liệu Lớn
UNIR
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Online
Ngôn ngữ
Người Tây Ban Nha
Hình thức học tập
Học từ xa
Khoảng thời gian
1 năm
Nhịp độ
Bán thời gian
Học phí
Yêu cầu thông tin
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
Giới thiệu
Tham gia chương trình Thạc sĩ về Dữ liệu lớn trực tuyến tại UNIR
Bậc thầy về Dữ liệu lớn trực tuyến sẽ đào tạo bạn trở thành một chuyên gia DỮ LIỆU LỚN, một trong những nghề được yêu cầu nhiều nhất hiện nay. Với khóa đào tạo này, bạn sẽ có thể thiết kế và triển khai các hệ thống giám sát quy trình, trích xuất thông tin liên quan từ quy trình đó và truyền đạt thông tin đó một cách hùng hồn và hiệu quả.
Bằng thạc sĩ về Phân tích hình ảnh và Dữ liệu lớn của trường đại học này đào sâu vào các công nghệ tiên tiến nhất của Dữ liệu lớn và Học máy:
- Thu thập và lưu trữ dữ liệu: Quản lý và xử lý dữ liệu với MongoDB.
- Kỹ thuật trí tuệ nhân tạo: kỹ thuật phân cụm và thiết kế các hệ thống chuyên gia có khả năng suy luận kiến thức mới.
- Kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn (Học máy): Công cụ Hadoop và Phân tích dữ liệu và khai thác văn bản với R.
- Công cụ trực quan hóa: Google Charts, các trình cắm thêm JQuery, để hiển thị trực quan và D3.js
Nhờ bằng thạc sĩ chính thức về Dữ liệu lớn trực tuyến này, bạn sẽ quản lý hoàn hảo ba kỹ thuật chính: thu thập và lưu trữ thông tin, khai thác dữ liệu để phân tích thông minh và trực quan hóa thông tin.
UNIR cung cấp cho bạn khả năng cá nhân hóa việc đào tạo của bạn thông qua các chuyên ngành. Chọn một trong những phù hợp nhất với mục tiêu nghề nghiệp của bạn và có được bằng kép mà bạn sẽ mở rộng cơ hội việc làm của mình:
- Chuyên gia đại học về công nghiệp 4.0
- Chuyên gia đại học về dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo
- Chuyên gia quản lý dự án kỹ thuật số
Với khóa đào tạo trực tuyến này và với kiến thức thu được trong suốt khóa học, bạn sẽ có thể đạt được chứng chỉ từ các công ty hàng đầu về giải pháp điện toán đám mây: Microsoft Certified Azure Fundamentals và AWS Certified Cloud Practitioner. Ngoài ra khi đăng ký bạn sẽ được tặng khóa học lập trình Python hoàn toàn miễn phí.
Với Bậc thầy chính thức về Dữ liệu lớn này, bạn sẽ có thể đào tạo và chuyên môn hóa với các công cụ và ngôn ngữ mới nhất được sử dụng trên thị trường, chẳng hạn như MongoDB, R, Weka, Spark hoặc Tableau
Thông tin chung
- Thông tin chung
- Điểm Uy Tín: 60 ECTS
- Thời lượng: 1 năm học
- Phương pháp: Giảng dạy trực tuyến 100%
- Kỳ thi: Kỳ thi trực tuyến và/hoặc trực tiếp trong mỗi học kỳ
- Thực tập: Thực tập bên ngoài bắt buộc (6 ECTS). Công nhận của họ bằng kinh nghiệm chuyên nghiệp được công nhận
- Truy cập tiến sĩ: Bằng thạc sĩ chính thức này cho phép kết hợp với các chương trình tiến sĩ chính thức và cải thiện điểm số của bạn, miễn là nó tương ứng với cùng một lĩnh vực kiến thức, trong phạm vi các kỳ thi, danh sách tạm thời, các cuộc thi chuyển giao và trao đổi việc làm. Kiểm tra các cơ sở cung cấp công khai.
phương pháp học
Phương pháp nghiên cứu của UNIR là linh hoạt, được cá nhân hóa và hiệu quả. Phương pháp được dựa trên các lớp học trực tuyến trực tuyến và gia sư cá nhân để cung cấp đào tạo tốt nhất.
Mô hình sư phạm của UNIR có hiệu quả vì nó dựa trên phương pháp luận trực tuyến hoàn toàn để mỗi sinh viên có thể học theo tốc độ riêng của họ:
- Các lớp học trực tuyến trực tiếp: Có các lớp học được lên lịch mỗi ngày trong tuần vào buổi sáng và buổi chiều để bạn có thể tham dự lớp học khi nó tốt nhất cho bạn.
- Các lớp học trực tuyến bị trì hoãn: Nếu bạn không thể tham dự một lớp học hoặc bạn ở lại với các câu hỏi, bạn có thể truy cập tất cả các lớp học của bạn trong trì hoãn. Bạn có thể nhìn thấy chúng bất cứ khi nào bạn muốn và bao nhiêu lần bạn cần.
- Gia sư cá nhân: Ngày đầu tiên bạn sẽ được chỉ định một gia sư cá nhân. Bạn sẽ liên lạc với anh ấy qua điện thoại và email. Ông sẽ hỗ trợ bạn trong ngày của bạn để ngày và giải quyết bất kỳ nghi ngờ có thể phát sinh.
- Virtual Campus: Mọi thứ bạn cần học tại UNIR đều nằm trong khuôn viên trường: các lớp học, giáo viên, bạn cùng lớp, thư viện, tài nguyên giảng dạy, lịch biểu, trò chuyện, diễn đàn và nhiều thứ khác.
- Tài nguyên giảng dạy: Bạn sẽ có quyền truy cập vào các tài nguyên học tập khác nhau để hoàn thành khóa đào tạo của mình: các bài đọc bổ sung, sơ đồ có ý tưởng chính, bài kiểm tra tự đánh giá, v.v.
Hệ thống đánh giá
Để biết mức độ đạt được các mục tiêu chung và cụ thể được xác định trong bằng thạc sĩ trực tuyến, cần phải đánh giá các năng lực có được trong quá trình nghiên cứu giống nhau.
Việc đánh giá học tập được thực hiện có tính đến trình độ đạt được trong các điểm sau:
- Đánh giá liên tục: 40% (kiểm tra đánh giá, sự tham gia và sự tham gia của sinh viên trong các diễn đàn, các cuộc tranh luận và các phương tiện cộng tác khác, và giải quyết các trường hợp thực tế).
- Kiểm tra mặt đối mặt cuối cùng: 60%.
- Luận văn của Sư Phụ
cơ hội nghề nghiệp
Đối với các vị trí của "Nhà khoa học dữ liệu" và "Kinh doanh thông minh", các công ty và tổ chức tìm kiếm các chuyên gia năng động kết hợp kiến thức của Công ty, quản lý công nghệ Big Data và các kỹ năng phân tích nâng cao. Chỉ một tiểu sử về các đặc điểm này mới có thể xác định, thu thập, phân tích, diễn giải và biến đổi dữ liệu thành thông tin liên quan.
Một số kết quả đầu ra chuyên nghiệp của chủ này:
- Business Intelligence Manager
- Chuyên viên phân tích cao cấp
- Tư vấn BI
- Chuyên viên phân tích dữ liệu lớn
- Kỹ thuật viên kinh doanh thông minh
- Tư vấn cao cấp BI
- Big Data Project Manager
Chương trình giảng dạy
chương trình giáo dục
Học kỳ đầu tiên 30 ECTS
- Phương pháp thu thập và lưu trữ thông tin
- Quyền riêng tư và Bảo vệ Dữ liệu
- Phân tích và diễn giải dữ liệu
- Kỹ thuật trí tuệ nhân tạo
- Kỹ thuật xử lý dữ liệu khối lượng lớn
- Hiển thị thông tin tương tác
Học kỳ thứ hai 30 ECTS
- Công cụ trực quan hóa
- Tiếp thị chiến lược và phân tích khách hàng
- Kinh doanh thông minh để ra quyết định
- Thực hành kinh doanh
- Dự án cuối cùng của Thạc sĩ
Kết quả chương trình
hồ sơ tốt nghiệp
Sau khi hoàn thành chương trình thạc sĩ, sinh viên sẽ có thể:
- Xác định các giai đoạn khác nhau mà việc xây dựng một hình ảnh trực quan tốt yêu cầu: thu thập, xử lý và biểu diễn dữ liệu.
- Thiết kế một phương pháp thu thập dữ liệu để quản lý ánh xạ một hoạt động, nhiệm vụ hoặc quy trình thành dữ liệu cụ thể.
- Sử dụng các kỹ thuật và công cụ hiện có để khai thác dữ liệu, thống kê và trực quan hóa thông tin.
- Thiết kế và phát triển các hình ảnh trực quan tương tác, có thể sử dụng và hùng hồn.
- Thiết kế và phát triển một hệ thống hỗ trợ việc ra quyết định, xem xét toàn bộ quá trình: thu thập, xử lý và trực quan hóa dữ liệu.