Magister nauki o danych
ITESO - Universidad Jesuita de Guadalajara
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Tlaquepaque, Meksyk
Języki
Hiszpański
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
2 - 3 years
Tempo
Pełny etat, Niepełny etat
Czesne
Poproś o informacje
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
Wstęp
Master in Data Science oferuje akademickie doświadczenie edukacyjne w zakresie opracowywania modeli matematycznych do generowania informacji z danych, mające na celu poprawę wydajności i konkurencyjności organizacji, a także jakości życia ludzi.
Ten program jest przeznaczony dla
Specjaliści w dyscyplinach związanych z inżynierią, ekonomią, finansami i zarządzaniem z kompetencjami i umiejętnościami w zakresie matematyki, statystyki i opracowywania algorytmów.
Podczas studiów w ITESO
- Otrzymasz solidne i naukowe wykształcenie, specjalizujące się w obszarze matematycznym, aby pozyskiwać informacje zawarte w zbiorze danych poprzez procesy klasyfikacji, regresji i prognozowania.
- Będziesz studiował program obejmujący przedmioty z zakresu energii, środowiska, gospodarki i wskaźników społecznych z różnych wydziałów akademickich.
- Skoncentrujesz się na strategicznym programie dotyczącym efektywnego wykorzystania zasobów organizacji i rządów do podejmowania decyzji gospodarczych, finansowych, energetycznych, środowiskowych i politycznych w celu poprawy jakości życia ludzi.
- Twoja metodologia badania będzie koncentrować się na rozwiązywaniu problemów, opracowywaniu projektów i studiach przypadków, z natychmiastowym lub natychmiastowym podejściem do aplikacji.
- Zrozumiesz dylematy etyczne związane z pozyskiwaniem danych i zarządzaniem informacją.
- Nauczysz się opracowywać modele oparte na danych, aby proponować innowacyjne rozwiązania problemów, które wpływają na ludzi i organizacje w dziedzinie energetyki, środowiska, biznesu i nauk społecznych.
- Możesz przeprowadzić wymianę akademicką lub letnie pobyty na uniwersytetach, które są w czołówce w dziedzinie zawodowej i mają umowę z ITESO.
- Jeśli potrzebujesz wzmocnić swoją wiedzę z zakresu matematyki i opracowywania algorytmów, przed rozpoczęciem studiów podyplomowych oferowane będą kursy przygotowawcze.
- Organ akademicki jest powiązany z Krajowym Systemem Badaczy (SNI) oraz Krajową Radą Nauki i Technologii (Conacyt). Ponadto, na późniejszym etapie magister zostanie przyjęty do Krajowego Studium Podyplomowego Jakości.
Po ukończeniu tego programu
- Opracujesz niezawodne procesy pozyskiwania i wykorzystywania danych w środowiskach, w których historycznie ich pozyskiwanie było niewystarczające lub zerowe.
- Będziesz interpretować dane na podstawie formułowania modeli matematycznych do wykrywania i przewidywania wzorców.
- Zintegrujesz metody i procedury matematyczne z nowoczesnymi technikami obliczeniowymi, aby zinterpretować informacje w różnych obszarach ludzkiej działalności.
- Będziesz rozwijać się w firmach i organizacjach w obszarach business intelligence i modeli predykcyjnych podejmowania decyzji w firmach, korporacjach, akademiach, uczelniach czy krajowych i międzynarodowych ośrodkach badawczych, agencjach rządowych i organizacjach obywatelskich.
Trasy obieralne
- Finanse i ekonomia
- Środowisko
- Energia
- Nauki społeczne
program
Główny obszar: Pięć przedmiotów obowiązkowych
- Wielowymiarowa analiza statystyczna
- Matematyczne podstawy nauki o danych
- Optymalizacja wypukła
- Szereg czasowy
- Modelowanie predykcyjne
Obszar do wyboru:
Musisz zaliczyć minimum 24 punkty akademickie, na które możesz wybrać, we współpracy z opiekunem, trzy przedmioty z oferty edukacyjnej kursów podyplomowych ITESO.
Obszar Badań, Rozwoju i Innowacji (IDI): Cztery obowiązkowe IDI
- IDI I: Badania, rozwój i innowacje I / Zdefiniuj temat lub problem
- IDI II: Badania, rozwój i innowacje II / Projekt wzorniczy
- IDI III: Badania, rozwój i innowacje III / Rozwój projektu
- IDI IV: Badania, rozwój i innowacje IV / Opracuj i zakończ projekt
W sumie istnieje osiem przedmiotów i cztery seminaria dotyczące badań, rozwoju i innowacji, co odpowiada 84 punktom w ciągu dwóch lat, zgodnie z sugerowaną ścieżką.
Sugerowana trasa
Cykl 1
- Wielowymiarowa analiza statystyczna
- Matematyczne podstawy nauki o danych
- IDI I
Cykl 2
- Optymalizacja wypukła
- Szereg czasowy
- IDI II
Cykl 3
- Modelowanie predykcyjne
- Obieralny I
- IDI III
Cykl 4
- Obieralny II
- Obieralny III
- IDI IV
Tematy programowe podlegają ciągłej aktualizacji, mogą ulec zmianie ich kolejność lub treść.