MSc Big Data
University of Stirling
Kulcs információ
Campus helye
Stirling, Egyesült Királyság
Nyelvek
Angol
Tanulmányi formátum
Az egyetemen
Időtartam
12 - 24 hónapok
Pace
Teljes idő, Részidő
Tandíjak
Kérjen információt
Jelentkezési határidő
Kérjen információt
Legkorábbi kezdési dátum
Sep 2024
* A díjakkal kapcsolatos naprakész információkért látogasson el a weboldalra
Bevezetés
A big data egyre fontosabb a mai kereskedelmi környezetben. Nagy adatokra szakosodott adattudósként segít a vállalatoknak megérteni a nagy mennyiségű strukturált és strukturálatlan adatot, és gyors betekintést nyújt a jobb és gyorsabb döntések meghozatalához.
Legfontosabb okok, hogy velünk tanulj
1. Elsajátíthatja a legmodernebb technológiákat, beleértve a Data Analyticset, a Hadoop-ot, a NoSQL-t és a gépi tanulást
#2 A Data MSc a legnagyobb és legsikeresebb Datalab program Skóciában
#3 Pályakezdőink kiváló hírnévre tettek szert a munkaadók körében képességeik és tudásuk miatt
Tanterv
Az MSc Big Data egy oktatott haladó mesterképzés, amely a Big Data technológiáját és az adatelemzés tudományát fedi le. Gyakorlati készségeket szerezhet a big data technológia, a fejlett analitika, valamint az ipari és tudományos alkalmazások terén.
A kurzus megtanítja, hogyan gyűjtsön, kezeljen és elemezzen nagy, gyorsan mozgó tudományos vagy kereskedelmi adatokat. Elsajátíthatja az olyan élvonalbeli technológiák terén, mint a Data Analytics, az R, a Hadoop, a NoSQL és a Machine Learning. Ugyanakkor elmélyül a fontos matematikai és számítástechnikai elméletekben, és megtanulja azokat a fejlett számítási technikákat, amelyekre szüksége van az adattudományi karrierjének fejlesztéséhez.
Az MSc-nket olyan globális és helyi vállalatokkal együttműködésben fejlesztettük ki, amelyek adattudósokat alkalmaznak. A tanfolyam 2012-es indulása óta remek kapcsolatot alakítottunk ki azokkal a munkaadókkal, akik keresik az általunk tanított készségeket.
A tanfolyam céljai
Az MSc Big Data program tananyagai a következők:
- Matematika és statisztika az adattudományhoz
- Adatok ábrázolása és kezelése Pythonban
- Relációs és nem relációs adatbázisok
- Kereskedelmi és tudományos alkalmazások
- Gépi tanulás
- Cluster Computing
- Ön által választott dolgozat
Ezen a mesterképzésen a következőket kapod:
- Az adatbázisok skálázhatóságának, adatelemzésének, keresésének és optimalizálásának kérdése
- Lehetőség a megfelelő megoldás kiválasztására nagy adatot tartalmazó kereskedelmi feladathoz, beleértve az adatbázisokat, az architektúrákat és a felhőalapú szolgáltatásokat.
- A nagy adatok elemzésének megértése, beleértve a nagy mennyiségű adat megjelenítésére és automatikus megtanulására szolgáló módszereket
- Programozási ismeretek nagy adattechnológiák, például a MapReduce és a NoSQL-szkriptek segítségével történő megoldások létrehozásához, valamint párhuzamos algoritmusok írásának képessége többprocesszoros végrehajtáshoz
Munkahely
A tanfolyam egy jelentős nyári projektet tartalmaz, általában egy céggel vagy technológiai szolgáltatóval együttműködve
A tanfolyam szerkezete
Matematikai alapok
Ez a tanfolyam alapvető matematikai ismeretekkel és problémamegoldó készségekkel ruházza fel a hallgatókat.
Adattudomány statisztikája
A kurzus célja, hogy a hallgatók számára:
- a mennyiségi információk elemzésének és értelmezésének alapja
- a statisztikai módszerek alapjául szolgáló alapgondolatok megértése bevezető szinten
- annak megértése, hogyan lehet leküzdeni a problémákat a nagy adathalmazok elemzése során
Relációs és nem relációs adatbázisok
A relációs adatbázisok és az SQL áttekintése után ez a kurzus végigvezeti a különböző NoSQL-adatbázisokon, beleértve a dokumentumtárakat, például a MongoDB-t, az oszloptárolókat, mint a Cassandra, és a gráfadatbázisokat, például a Neo4j-t. Megtanulja, hogyan válassza ki a megfelelő adatbázist az alkalmazásához, és hogyan építheti fel, keresheti és terjesztheti a bennük lévő adatokat.
Gépi tanulás
Az adatbányászat, a gépi tanulás, a statisztika és az adatvizualizáció technikáival megismerkedhet a nagy adatelemzés gyakorlati gyakorlatával. Felfedezi, hogyan oktatjuk a számítógépeket a jelen megértésére és a jövő megjósolására a pénzügyi, marketing és közösségi médiából származó adatok segítségével. Megtanulja, hogyan alkalmazhat gépi tanulási technikákat, például neurális hálózatokat és döntési fákat gyakorlati problémákra.
Cluster Computing
Ez a kurzus kiterjed a Hadoop és a MapReduce megosztott adatfeldolgozására a Condor elosztott számításon túlmenően.
Tudományos és kereskedelmi alkalmazások
A tudomány és az iparág vendégelőadásaival ez a kurzus bemutatja a Big Data esettanulmányait akcióban. Első kézből megtudhatja, hogy a vállalatok nagy adatokat használnak olyan területeken, mint a banki szolgáltatások, az utazás, a távközlés, a genetika és az idegtudomány.
Felhívjuk figyelmét, hogy a januári kezdés iránt érdeklődők számára a tanfolyam időtartama 21 hónap lesz. Például a 2023 januárjában induló diákok 2024 novemberében érettségiznek. Ez a döntés azért született, hogy a diákok rugalmasan tanulhassanak, és más készségeket fejlesszenek a nyári hónapokban, amikor a tanítás nem elérhető.
Tanítás
A gyakorlati technológiai foglalkozások valódi keveréke a laboratóriumokban és műhelyekben, valamint előadások, szemináriumok és oktatóanyagok, amelyek megtanítják a Big Data elméleteket.
A projektet az Ön által választott Big Data technológia használatával hajthatja végre. Munkatársaink támogatásával Ön speciális témát választ, és igazi szakértővé válik. Kezdje a téma és a technológia mélyreható elemzésével. Ezután olyan megoldást készít, amely bemutatja képességeit a munkaadóknak, és olyan tudást ad, amellyel magas szintű, magas fizetésű állást nyerhet.
Van egy meghívott előadók programja az iparágtól, amely lehetőséget ad arra, hogy kérdéseket tegyenek fel azokról az emberekről, akik minden nap adatstatisztikát végeznek. A legutóbbi résztvevők közé tartozik a MongoDB, a SkyScanner és a HSBC.
Képtár
Karrierlehetőségek
A big data készségekre nagy a kereslet. Lehetőségei lesznek a legkülönfélébb szektorok adatvezérelt vállalatainál, és az IT-átlagnál jellemzően magasabb fizetést kaphat. A Big Data szakon végzettként számos ágazatban dolgozhat, például a digitális technológiák, az energia és a közművek, a pénzügyi szolgáltatások, a közszféra és az egészségügy területén.