Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu
upGrad
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Online United Kingdom
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Học từ xa
Khoảng thời gian
20 tháng
Nhịp độ
Bán thời gian
Học phí
USD 8.249
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
học bổng
Khám phá các cơ hội học bổng để giúp tài trợ cho việc học của bạn
Giới thiệu
Bắt đầu hành trình Khoa học dữ liệu của bạn với Thạc sĩ được Công nhận Toàn cầu từ Đại học Liverpool John Moores.
Điểm nổi bật chính
- Bootcamp lập trình Python miễn phí
- Chương trình kỹ năng mềm cần thiết cho nghề nghiệp
- WES được công nhận
- Hơn 500 giờ học
- Hơn 60 nghiên cứu điển hình và dự án
- Cố vấn nhóm bốn đêm với cố vấn trong ngành
- Một đối một với cố vấn trong ngành
- Giải quyết nghi ngờ kịp thời
- Hỗ trợ có sẵn tất cả các ngày 9 giờ sáng - 9 giờ tối IST cho các thắc mắc
- Tình trạng cựu sinh viên IIIT Bangalore & LJMU
Kết quả chương trình
Những kỹ năng hàng đầu bạn sẽ học
Thống kê, Phân tích dự đoán bằng Python, Học máy, Trực quan hóa dữ liệu, Phân tích dữ liệu lớn, v.v.
Bằng thạc sĩ của LJMU
Với di sản kéo dài từ năm 1823, Đại học Liverpool John Moores, Vương quốc Anh, hiện là một trong những trường đại học lớn nhất và lâu đời nhất ở Vương quốc Anh. Trường đã được xếp hạng trong 100 trường đại học trẻ hàng đầu thế giới và 50 trường hàng đầu tại Vương quốc Anh về mức độ hài lòng của sinh viên.
- Hoàn thành tất cả các khóa học để đạt được bằng M.Sc danh giá này. Bằng cấp từ LJMU, Vương quốc Anh, để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong Khoa học dữ liệu.
- Truy cập vào thư viện kỹ thuật số hoàn chỉnh của LJMU để nghiên cứu và viết luận án của bạn.
- Kiếm bằng Thạc sĩ, được WES công nhận, với chi phí bằng 1/10 so với chương trình ngoại tuyến.
Chương trình giảng dạy
Nội dung tốt nhất trong lớp của các giảng viên hàng đầu và các nhà lãnh đạo ngành dưới dạng video, trường hợp và dự án, bài tập và phiên trực tiếp.
Nội dung chuẩn bị trước chương trình
- Phân tích dữ liệu trong Excel
- Giải quyết vấn đề về phân tích
Bộ công cụ dữ liệu
- Giới thiệu về Python
- Lập trình bằng Python
- Python cho Khoa học dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu trong Python
- Phân tích dữ liệu khám phá
- Nghiên cứu điển hình EDA tín dụng
- Thống kê suy luận
- Thử nghiệm giả thuyết
- Phân tích dữ liệu bằng SQL
- SQL nâng cao & Thực tiễn tốt nhất
- Bài tập SQL: Phim RSVP
Học máy
- hồi quy tuyến tính
- Bài tập hồi quy tuyến tính
- Hồi quy logistic
- Phân loại bằng cây quyết định
- Học không giám sát: Phân cụm
- Khái niệm cơ bản về NLP và Khai thác văn bản
- Giải quyết vấn đề kinh doanh
- Nghiên cứu điển hình: Chấm điểm khách hàng tiềm năng
Chuyên ngành - Deep Learning
- Đóng bao & rừng ngẫu nhiên
- tăng cường
- Lựa chọn mô hình & Kỹ thuật ML chung
- Phân tích thành phần chính
- hồi quy nâng cao
- Nghiên cứu trường hợp ML nâng cao
- Phân tích chuỗi thời gian
- Giới thiệu về Mạng nơ-ron và ANN
- Bài tập mạng nơ-ron
- Mạng thần kinh tích chập
- Mạng thần kinh chuyển đổi -Ứng dụng công nghiệp
- Phát hiện đối tượng & Phân đoạn hình ảnh (Tùy chọn)
- Mạng thần kinh tái phát
- Công nhận cử chỉ
- Dự án Capstone
Chuyên môn - Business Intelligence/Data Analytics
- Trực quan hóa bằng Tableau
- Excel nâng cao
- Trực quan hóa bằng PowerBI
- Giải quyết vấn đề có cấu trúc bằng cách sử dụng Khung
- Kể chuyện dữ liệu
- Nghiên cứu điển hình về Airbnb
- Mô hình hóa dữ liệu
- SQL nâng cao và các phương pháp hay nhất
- Giới thiệu về Dữ liệu lớn và Đám mây
- Phân tích bằng Spark
- Nghiên cứu trường hợp dữ liệu lớn
- Cấu trúc dữ liệu - Bộ, Từ điển, Ngăn xếp, Hàng đợi
- Tìm kiếm và Sắp xếp
- Phân tích thuật toán + Đệ quy
- Lập trình cơ sở dữ liệu nâng cao bằng Pandas
- Phòng thí nghiệm Python & SQL
- Dự án Capstone
Chuyên ngành - Kỹ thuật dữ liệu
- Quản lý dữ liệu và mô hình hóa cơ sở dữ liệu quan hệ
- Giới thiệu về Dữ liệu lớn (Tùy chọn)
- Giới thiệu về Thiết lập đám mây và AWS
- Giới thiệu về Lập trình Hadoop và MapReduce
- Bài tập (Tùy chọn)
- Cơ sở dữ liệu NoSQL và Apache HBase và Cơ sở dữ liệu NoSQL và MongoDB (Tùy chọn)
- Kho dữ liệu (Tùy chọn)
- Nhập dữ liệu với Apache Sqoop và Apache Flume
- Bản đồ giảm Bài tập lập trình
- Hive & truy vấn
- Bài tập (Tùy chọn)
- Dịch chuyển đỏ của Amazon
- Giới thiệu về Apache Spark
- Dự án: Đường ống dữ liệu ETL
- Cơ sở hạ tầng đám mây AWS (Tùy chọn)
- Tối ưu hóa Spark để xử lý dữ liệu quy mô lớn
- Apache Flink (Tùy chọn)
- Truyền dữ liệu thời gian thực với Apache Kafka
- Xử lý dữ liệu theo thời gian thực bằng Spark Streaming
- Bài tập (Tùy chọn)
- Xây dựng đường ống dữ liệu tự động với luồng không khí
- Phân tích bằng PySpark
- Dự án: Xử lý dữ liệu thời gian thực
- Dự án Capstone
Phương pháp nghiên cứu
- Giới thiệu về nghiên cứu và quá trình nghiên cứu
- Thiết kế nghiên cứu
- Phê bình văn học
- Quản lý dự án nghiên cứu
- Kỹ năng viết báo cáo và thuyết trình
- đạo đức khoa học
luận văn thạc sĩ
- Điều tra các mô hình chế độ ăn uống và dấu vân tay chuyển hóa của người tiêu dùng thức ăn mang đi (nhanh) bằng phương pháp PCA và Clustering
- Điều tra chẩn đoán các bệnh về mắt bằng dữ liệu nhãn khoa hình ảnh
- Cấu trúc hình ảnh y tế với hình học thông tin
- Sử dụng nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để đặt các tweet liên quan đến thiên tai trên bản đồ
- Ngăn chặn gian lận thẻ tín dụng thông qua nhận dạng mẫu
- Phát triển hệ thống giới thiệu cho một gã khổng lồ Truyền thông
- Mô hình hóa rủi ro cho hoạt động tài chính và ngân hàng đầu tư
Tuyển sinh
Học sinh lý tưởng
Chương trình này dành cho ai?
Bất kỳ chuyên ngành nào cũng có thể được chọn bất kể nền tảng. Chương trình phục vụ cho các Kỹ sư, Chuyên gia Tiếp thị & Bán hàng, Người mới, Chuyên gia Dữ liệu, Chuyên gia Tên miền, Chuyên gia Phần mềm & CNTT
Cơ hội nghề nghiệp
Thăng tiến sự nghiệp của bạn
- Nhà phân tích dữ liệu,
- Nhà khoa học dữ liệu,
- Nhà phân tích sản phẩm,
- Kỹ sư máy học,
- Phân tích kinh doanh