Magister Big Data
University of Stirling
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Stirling, Wielka Brytania
Języki
Język angielski
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
12 - 24 months
Tempo
Pełny etat, Niepełny etat
Czesne
Poproś o informacje
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Sep 2024
* Aby uzyskać aktualne informacje o opłatach, odwiedź stronę internetową
Wstęp
Big data nabiera coraz większego znaczenia w dzisiejszym krajobrazie komercyjnym. Jako specjalista ds. danych specjalizujący się w danych big data pomożesz firmom zrozumieć duże ilości danych ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych, zapewniając szybkie wglądy, które umożliwią im podejmowanie lepszych i szybszych decyzji.
Najważniejsze powody, dla których warto studiować u nas
#1 Poznasz najnowocześniejsze technologie, w tym Data Analytics, Hadoop, NoSQL i Machine Learning
#2 Nasz Data MSc jest największym i najbardziej udanym z programów Datalab w Szkocji
#3 Nasi absolwenci cieszą się doskonałą opinią wśród pracodawców ze względu na ich umiejętności i wiedzę
Program
Magister Big Data to zaawansowany stopień magistra obejmujący technologię Big Data i naukę o analizie danych. Zdobędziesz praktyczne umiejętności w zakresie technologii Big Data, zaawansowanej analityki oraz zastosowań przemysłowych i naukowych.
Kurs nauczy Cię, jak gromadzić, zarządzać i analizować duże, szybko zmieniające się dane dla nauki lub handlu. Poznasz umiejętności w zakresie najnowocześniejszych technologii, takich jak analityka danych, R, Hadoop, NoSQL i uczenie maszynowe. Jednocześnie zagłębisz się w ważną matematykę i teorię informatyki oraz poznasz zaawansowane techniki obliczeniowe potrzebne do rozwoju kariery w dziedzinie nauki o danych.
Nasz tytuł magistra został opracowany we współpracy z globalnymi i lokalnymi firmami zatrudniającymi analityków danych. Od chwili uruchomienia kursu w 2012 roku nawiązaliśmy świetne relacje z pracodawcami, którzy poszukują umiejętności, których uczymy.
Cele kursu
Sylabus dla MSc Big Data obejmuje:
- Matematyka i statystyka dla nauki o danych
- Reprezentowanie i manipulowanie danymi w Pythonie
- Relacyjne i nierelacyjne bazy danych
- Zastosowania komercyjne i naukowe
- Nauczanie maszynowe
- Obliczenia klastrowe
- Projekt rozprawy doktorskiej do wyboru
Na tym kursie magisterskim zyskasz:
- Znajomość zagadnień skalowalności baz danych, analizy danych, wyszukiwania i optymalizacji
- Możliwość wyboru odpowiedniego rozwiązania do zadania komercyjnego związanego z dużymi zbiorami danych, w tym bazami danych, architekturami i usługami w chmurze.
- Znajomość analizy dużych zbiorów danych, w tym metody wizualizacji i automatycznego uczenia się z ogromnych ilości danych
- Umiejętności programowania umożliwiające budowanie rozwiązań wykorzystujących technologie big data takie jak MapReduce i skrypty dla NoSQL oraz umiejętność pisania algorytmów równoległych do wykonywania wieloprocesorowego
Miejsca pracy
Kurs obejmuje obszerny projekt letni, zazwyczaj we współpracy z firmą lub dostawcą technologii
Struktura kursu
Podstawy matematyczne
Kurs wyposaży studentów w podstawową wiedzę matematyczną i umiejętności rozwiązywania problemów.
Statystyka dla nauki o danych
Kurs ma na celu przekazanie studentom:
- podstawa analizy i interpretacji informacji ilościowych
- zrozumienie podstawowych idei leżących u podstaw metod statystycznych na poziomie wprowadzającym
- zrozumienie, jak pokonać problemy podczas analizy dużych zbiorów danych
Relacyjne i nierelacyjne bazy danych
Po omówieniu relacyjnych baz danych i SQL, ten kurs poprowadzi Cię przez różne bazy danych NoSQL, w tym magazyny dokumentów, takie jak MongoDB, magazyny kolumnowe, takie jak Cassandra i grafowe bazy danych, takie jak Neo4j. Dowiesz się, jak wybrać odpowiednią bazę danych dla swojej aplikacji oraz jak budować, wyszukiwać i dystrybuować w nich dane.
Nauczanie maszynowe
Poznasz praktyczne aspekty analizy dużych zbiorów danych za pomocą technik eksploracji danych, uczenia maszynowego, statystyki i wizualizacji danych. Dowiesz się, w jaki sposób szkolimy komputery, aby rozumieły teraźniejszość i przewidywały przyszłość, korzystając z danych z finansów, marketingu i mediów społecznościowych. Dowiesz się, jak zastosować techniki uczenia maszynowego, takie jak sieci neuronowe i drzewa decyzyjne, do praktycznych problemów.
Obliczenia klastrowe
Kurs obejmuje przetwarzanie danych rozproszonych za pomocą Hadoop i MapReduce, oprócz użycia Condora do obliczeń rozproszonych.
Aplikacje naukowe i komercyjne
Z wykładami gości z przedmiotów ścisłych i przemysłowych, ten kurs prezentuje zestaw studiów przypadków Big Data w akcji. Dowiesz się z pierwszej ręki, jak firmy używają dużych danych w takich dziedzinach jak bankowość, podróże, telekomunikacja, genetyka i neuronauka.
Należy pamiętać, że dla osób zainteresowanych rozpoczęciem w styczniu czas trwania kursu wyniesie 21 miesięcy. Na przykład studenci rozpoczynający naukę w styczniu 2023 r. zakończą naukę w listopadzie 2024 r. Decyzję tę podjęto, aby umożliwić uczniom elastyczną naukę i doskonalenie innych umiejętności w miesiącach letnich, kiedy nauczanie nie jest dostępne.
Nauczanie
Istnieje prawdziwa mieszanka praktycznych sesji technologicznych prowadzonych w laboratoriach i warsztatach, a także wykładów, seminariów i samouczków uczących teorii Big Data.
Zrealizujesz projekt wykorzystując wybraną przez siebie technologię Big Data. Dzięki wsparciu naszej kadry wybierzesz specjalistyczny temat i staniesz się prawdziwym ekspertem. Zaczniesz od dogłębnej analizy tematu i jego technologii. Następnie zbudujesz rozwiązanie, które zaprezentuje Twoje umiejętności pracodawcom i zapewni Ci wiedzę niezbędną do zdobycia dobrze płatnej pracy na wysokim poziomie.
Mamy program zaproszonych prelegentów z branży, dzięki którym możesz zadawać pytania ludziom, którzy codziennie zajmują się nauką danych. Ostatni uczestnicy to MongoDB, SkyScanner i HSBC.
Galeria
Możliwości związane z karierą
Umiejętności związane z dużymi danymi są bardzo poszukiwane. Będziesz miał możliwości pracy w firmach opartych na danych z wielu różnych sektorów i uzyskasz pensję, która jest zazwyczaj wyższa niż średnia IT. Jako absolwent Big Data będziesz mógł pracować w wielu sektorach, takich jak technologie cyfrowe, energetyka i usługi użyteczności publicznej, usługi finansowe, sektor publiczny i opieka zdrowotna.