Magister strategii i analityki danych
MIOTI - Tech & Business School
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Madrid, Hiszpania
Języki
Hiszpański
Forma badania
Mieszany
Czas trwania
4 months
Tempo
Pełny etat, Niepełny etat
Czesne
EUR 6400 *
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* * 50% STYPENDIUM dla studentów mieszkających w Ameryce Łacińskiej
Wstęp
Wyodrębnij wartość danych z pierwszego dnia
Dzięki Master in Business Analytics nauczysz się od wstępnego przetwarzania danych, prawdopodobieństwa i statystyk, złomowania danych, po główne algorytmy uczenia maszynowego. Skorzystasz z narzędzi takich jak Tensorflow, Numpy, Prophet, Spark, Pandas, Keras itp. możliwość pracy z zestawami danych, a także narzędziami Business Intelligence, takimi jak Qlikview i Tableau.
Możliwości związane z karierą
Tak nazywa się Twoja przyszłość
Oto niektóre z najbardziej ekscytujących możliwości kariery, które będą w Twoim zasięgu po ukończeniu tego programu.
- Analityk danych
- business Intelligence
- Analityk biznesowy
- Menedżer danych
- Konsultant biznesowy
Program
Czego dowiesz się na studiach magisterskich z analityki biznesowej
Opowiadanie danych Strategie łączenia analizy danych z celami biznesowymi, tworzenia historii, które łączą się z różnymi typami odbiorców oraz metod kreatywnego prezentowania danych. | Zarządzanie danymi i etyka Przyjrzymy się najlepszym praktykom zarządzania danymi, pełnemu zakresowi obowiązków związanych z wykorzystaniem danych w zautomatyzowanym podejmowaniu decyzji, w tym bezpieczeństwu danych, prywatności i przejrzystości. |
Strategia i analityka danych Zarządzanie danymi w celu osiągnięcia przewagi analitycznej i osiągnięcia naszych celów rozwojowych. | Narzędzia BI: Power BI, Qlikview, Tableau i Excel Przeanalizujemy dane z doskonałą warstwą wizualizacji i prezentacji w zrozumiałej, łatwej i intuicyjnej formie. |
Wizualizacja danych Jak wyświetlić różne typy danych? Jakich technik użyć? Wykorzystanie między innymi matplotlib, bokeh i seaborn. | Analiza danych w Pythonie Python jako framework dla specjalisty Data Analytics. Tworzenie notatników, korzystanie z pand i numpy. Przetwarzanie danych ze źródeł ustrukturyzowanych (CSV, REST, Logs) i nieustrukturyzowanych (Web). |
Podstawy nauki o danych Wprowadzenie do podstawowych koncepcji analityki danych. Przedstawienie ogólnych ram odniesienia. | Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się Problemy klasyfikacyjne. Jak ocenić wyniki? Jak budować zbiory danych? Główne algorytmy (knn, drzewa decyzyjne, maszyny wektorów nośnych, głębokie sieci neuronowe, xgboost). |
Wstępne przetwarzanie danych Jak prawidłowo wstępnie przetworzyć dane? Zastosowanie filtrów, anonimizacja danych, selekcja atrybutów, próbkowanie i redukcja wymiarowości. Wstępne przetwarzanie źródeł danych w trybie tekstowym. | Ostateczny projekt Temat może zostać zaproponowany przez studenta lub wybrany z listy udostępnionej przez MIOTI. |
Bazy danych i SQL Opanuj główne bazy danych i język SQL, poznaj najnowsze techniki przechowywania, manipulowania i wydobywania danych zapisanych w relacyjnych bazach danych. |
Galeria
Rekrutacja
Opłata za program
Stypendia i Finansowanie
Mamy plan stypendialny MIOTI.
Posiadamy stypendia Fundacji Universia.
Posiadamy stypendia Fundacji ONCE.
Bonus od Fundae.
Możesz także podzielić płatność bez odsetek.