Magister technologii Big Data
Glasgow Caledonian University - The School of Computing, Engineering and Built Environment
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Glasgow, Wielka Brytania
Języki
Język angielski
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
1 - 2 Rok
Tempo
Pełny etat, Niepełny etat
Czesne
GBP 5500 / per year *
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* Uczniowie domowi, RUK i UE; 12600 £ Studenci zagraniczni
Stypendia
Poznaj możliwości stypendialne, aby pomóc sfinansować swoje studia
Wstęp
Rozpocznij karierę w wiodącej dziedzinie i opanuj ekscytujący i pełen wyzwań świat wielkich zbiorów danych!
Techniki Big Data rewolucjonizują sposób pozyskiwania i analizowania danych przez organizacje i branże, oferując cenny wgląd w to, jak ludzie żyją, pracują, bawią się, podróżują, robią zakupy i ćwiczą. Te spostrzeżenia są cenne dla marketerów, badaczy, projektantów, urbanistów, twórców aplikacji, nauczycieli i wielu innych.
Mgr GCU w Big Data Technologies pomaga uczniom zdobyć podstawową wiedzę i praktyczne umiejętności do osiągnięcia sukcesu w tej szybko rozwijającej się dziedzinie. Będziesz rozwijać kompetencje w zakresie nowych technologii: big data, cloud computing i internet rzeczy. Dowiesz się od ekspertów; GCU jest rozpoznawalna na całym świecie dzięki sile swoich badań w tych ekscytujących przedmiotach, napędzając innowacje XXI wieku.
Dostępne są zarówno studia stacjonarne, jak i niestacjonarne. Program jest idealny dla osób z doświadczeniem w dziedzinie informatyki, inżynierii oprogramowania, technologii internetowych lub inżynierii komputerowej, która chce ulepszyć lub zaktualizować swoje umiejętności. Osoby z wykształceniem w zakresie matematyki i elektroniki również dobrze się nadają.
Aktualny program prowadzi podejście skoncentrowane na karierze zawodowej, dzięki czemu zdobędziesz cenne umiejętności, które możesz natychmiast zastosować w branży.
- Zastosuj wiodące narzędzia i technologie firm takich jak IBM, Microsoft i SAS
- Przeglądaj branżowe platformy programistyczne o otwartym kodzie źródłowym, takie jak Hadoop
- Zdobądź uznanie w branży dzięki wspólnej certyfikacji SAS w module Data Analytics programu
Twoja wiedza na temat dużych zbiorów danych pozwoli ci uzyskać nowy wgląd w ludzkie zachowania i psychologię, co pomoże nam budować silniejsze i szczęśliwsze społeczności na całym świecie. Twoja praca może kształtować inteligentne, zrównoważone miasta; usuwać przeszkody w edukacji; pomagać ludziom w podejmowaniu zdrowszych wyborów z dnia na dzień; poprawić zdrowie publiczne ... i wiele więcej. Wszystkie znaczące sposoby przyczyniania się do wspólnego dobra.
Perspektywy absolwentów
Po ukończeniu będziesz konkurencyjnym kandydatem do ról jako programista, architekt lub administrator danych i analiz. Znajdziesz możliwości w różnych branżach: inżynierii, farmaceutyki, finansach, opiece zdrowotnej, handlu detalicznym, bezpieczeństwie, inteligentnych środowiskach i wielu innych.
Co będziesz studiować
Studenci stacjonarni wypełniają sześć modułów nauczania; trzy w trymestrze A i trzy w trymestrze B oraz projekt magisterski w trymestrze C. Studenci niestacjonarni wypełniają sześć nauczanych modułów; trzy w roku 1, trzy w roku 2 i projekt magisterski w roku 3.
Przetwarzanie w chmurze i usługi sieciowe
Ten moduł zapewnia analityczne i praktyczne omówienie przetwarzania w chmurze i usług internetowych. Koncentruje się na technologii, frameworkach i powiązanych standardach: modelach chmurowych, platformach chmurowych i skalowalności. Zapewnia również pokrycie aktualnych technologii usług internetowych i reprezentacji transportu danych oraz zintegrowanego tworzenia aplikacji usług internetowych i chmurowych. Obecne przykłady technologii przemysłowej są używane w całym tekście.
Big Data Landscape
Moduł ten obejmuje proces zarządzania Big Data przez cały cykl jego życia, od wymogów przez emeryturę. Cykl życia przecina różne systemy aplikacji, bazy danych i nośniki pamięci. Studenci poznają pełny łańcuch wartości Big Data. Będą mogli analizować wyzwania i możliwości związane z różnymi etapami, przez które przechodzi Big Data.
Analityka danych
Moduł ten obejmuje podstawowe pojęcia statystyki potrzebne do zrozumienia kluczowych pojęć związanych z eksploracją danych, uczeniem maszynowym i analizami predykcyjnymi wykorzystywanymi w wizualizacji i analizie danych, w szczególności danych Big. Studenci zapoznają się z przygotowaniem danych, modelami procesów wykorzystywanymi w analityce, algorytmami i ich wymaganiami, implementacją tych algorytmów z wykorzystaniem aktualnych technologii i ich stosowalności do różnych typów scenariuszy. Będą również zdobywać zaawansowane praktyczne umiejętności w zakresie projektowania, wdrażania i oceny rozwiązań analitycznych do problemów związanych z Big Data.
Platformy Big Data
Moduł ten obejmuje platformy obsługujące przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie danych w scenariuszach Big Data. Koncentruje się na wysoce skalowalnych platformach, które zapewniają możliwości operacyjne w czasie rzeczywistym, interaktywne przetwarzanie i na platformach, które zapewniają możliwości analityczne do retrospektywnej, złożonej analizy. Studenci zyskają zaawansowaną wiedzę na temat zasad, na których oparte są te platformy, a także ich mocne i słabe strony oraz zastosowanie w różnych typach scenariuszy. Zdobędą także zaawansowane praktyczne umiejętności w projektowaniu i wdrażaniu skalowalnych rozwiązań platformowych Big Data.
Internet przedmiotów
Moduł ten zapewnia podstawowe i praktyczne omówienie zestawu technologii zbieżnych zwanych Internetem rzeczy (IoT). Koncentruje się na reprezentatywnych aplikacjach IoT, technologiach, frameworkach i powiązanych standardach, które wspierają i wspierają aplikacje IoT, takie jak sieci czujników, protokoły komunikacyjne, bezpieczeństwo, przechowywanie danych, analizy, usługi i interakcje międzyludzkie. Moduł zapewnia dogłębne praktyczne omówienie reprezentatywnych ram wdrażania IoT, w tym opartych na chmurze modeli dostarczania usług.
Profesjonalne problemy IT i metody projektów
Moduł ten ma na celu rozwinięcie zrozumienia i praktycznych umiejętności w zakresie zaawansowanych metod projektowych, które są zgodne z przepisami branżowymi, normami i praktykami oraz mają zastosowanie do złożonych projektów informatycznych. Badanie jest przeprowadzane w sposób zintegrowany, aby zapewnić pełne zrozumienie profesjonalnych ram, w ramach których takie projekty są opracowywane, wdrażane i zarządzane.
Dyplom magisterski
Studenci będą badać aktualny lub pojawiający się temat w Cloud Computing lub powiązanych technologiach. Rozprawa służy jako narzędzie do poszerzania wiedzy i zrozumienia studenta i środowiska technicznego w niektórych specjalistycznych dziedzinach technicznych. Służy ona jej długości, złożoności i rygorowi jako odpowiednie narzędzie do poszerzania zakresu umiejętności osobistych, interpersonalnych i komunikacyjnych uczniów. Ponadto służy rozwijaniu i rozszerzaniu zakresu umiejętności myślenia na wysokim poziomie, w tym analizowania i syntetyzowania umiejętności, a także daje uczniom okazję do wykazania się inicjatywą i kreatywnością w ważnym dziele technicznym.
Wymagania wstępne
Wielka Brytania Tytuł 2: 2 (lub równoważny) w zakresie informatyki lub inżynierii komputerowej / elektroniki lub pokrewnej dyscypliny
Inne kwalifikacje akademickie i zawodowe
Każda aplikacja do GCU jest rozpatrywana indywidualnie. Jeśli nie posiadasz typowych kwalifikacji akademickich, ale możesz wykazać się odpowiednim doświadczeniem zawodowym i / lub zasługami uznanych organizacji zawodowych, możesz kwalifikować się do uczestnictwa w tym kursie za pośrednictwem systemu uznawania szkół wyższych.
- język angielski
- Akademicki wynik IELTS 6,0 (lub odpowiednik) bez elementu poniżej 5,5.
Uwaga: jeśli jesteś z większoœci kraju anglojęzycznego, możesz nie być zobowiązany do dostarczenia dodatkowego dowodu znajomości języka angielskiego.
Wszystkie wymienione tutaj wymagania dotyczące wpisu powinny być traktowane jako wskazówka i stanowią minimum wymagane do wzięcia pod uwagę przy zgłaszaniu. Wnioskodawcy, którzy złożą warunkową ofertę danego miejsca, mogą zostać poproszeni o osiągnięcie więcej niż podano.
Dodatkowe informacje
Inne kwalifikacje akademickie i zawodowe
Każda aplikacja do GCU jest rozpatrywana indywidualnie. Jeśli nie posiadasz typowych kwalifikacji akademickich, ale możesz wykazać się odpowiednim doświadczeniem zawodowym i / lub zasługami uznanych organizacji zawodowych, możesz kwalifikować się do uczestnictwa w tym kursie za pośrednictwem systemu uznawania szkół wyższych.
Międzynarodowe Pathways
Jeśli nie spełniasz wymagań języka angielskiego, możesz kwalifikować się do programu English for University Study.
Opłaty i finansowanie
Opłaty za studia są w większości zależne od statusu opłaty. Jaki jest mój status opłaty studenckiej?
Czesne 2018/19
- Strona główna: 5500 £
- RUK: 5500 £
- UE: 5500 £
- Międzynarodowe: 12600 £
Jeśli rozpoczniesz studia we wrześniu 2018 lub w styczniu 2019 roku, są to opłaty roczne lub modułowe, które odnoszą się do czasu trwania kursu; jednak opłaty mogą ulec zmianie. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat sposobu zmiany opłat, przeczytaj nasze zasady dotyczące opłat i refundacji.
Dodatkowe koszty
Oprócz opłat za studia, możesz również ponosić dodatkowe koszty w czasie pobytu na uniwersytecie.
Stypendia
Stypendium Laboratorium Danych
The Data Lab Scholarship oferuje studentom w pełnym wymiarze czasu lub studentom z UE pełne finansowanie ich czesnego, a także uczestnictwo w wydarzeniach szkoleniowych The Data Lab przez cały rok. Są one oferowane we współpracy ze Scottish Funding Council i European Social Fund na wrzesień 2018 roku. Stypendia będą oparte na zasługach akademickich, motywacji i warunkach finansowych. Termin składania zgłoszeń upływa w poniedziałek 25 czerwca 2018 r. Więcej informacji można znaleźć na naszej stronie internetowej .
Zapewniamy wysokiej jakości edukację za uczciwą cenę; jako uniwersytet ds. dobra wspólnego zobowiązujemy się do oferowania dostępnego szkolnictwa wyższego dla utalentowanych studentów, utrzymując niskie czesne za naukę i zapewniając hojny pakiet stypendialny w wysokości ponad 2,5 miliona funtów rocznie.
Jeśli masz pytania lub pytania dotyczące stypendiów dostępnych w 2018/19, proszę skontaktować się z zespołem zadawania pytań przez studentów.
Międzynarodowe daty rozpoczęcia studentów
Dla nowych studentów zagranicznych wydarzenia orientacyjne rozpoczynają się 14 września 2018 roku . Ten dodatkowy czas jest specjalnie zaprojektowany, aby pomóc nowym studentom zagranicznym w osiedleniu się w Wielkiej Brytanii i GCU przed rozpoczęciem ogólnej indukcji i nauczania dla studentów.
W tym czasie odbędzie się wiele zabawnych i pouczających zajęć, w tym wycieczki po kampusach i miastach, a także imprezy powitalne, w których można spotkać innych zagranicznych studentów.
Więcej informacji można znaleźć w naszym wielokrotnie nagradzanym serwisie Visa Immigration Support
Dlaczego warto wybrać ten program?
Ten program zapewni uczniom podstawową wiedzę i umiejętności w zakresie podstawowych technologii w celu wykorzystania wyzwań związanych z dużymi danymi, takich jak przechwytywanie, zarządzanie, przechowywanie, integracja, udostępnianie, wyszukiwanie, analiza, wydobywanie dużych rozproszonych niestrukturalnych zestawów danych. Studia nad tym programem są wspierane i ulepszane w wyjątkowy sposób przez międzynarodowe atuty badawcze Uniwersytetu, szczególnie w zakresie przetwarzania w chmurze, cyberbezpieczeństwa, Internetu przedmiotów i systemów cyber-fizycznych.
Równie ważne w naszym programie jest kultywowanie profesjonalizmu, który jest oczekiwany w branży. Wszystkie spójne funkcje syntezy przyszłości będą spójne, absolwenci studiów magisterskich w dziedzinie Big Data Technologies będą jednymi z najbardziej wykwalifikowanych absolwentów kierunków związanych z technologiami informatycznymi i komunikacyjnymi, z przekonaniem reagującymi na potrzeby i wyzwania w różnych domenach aplikacji do dużych zbiorów danych.
Miejsca pracy
Studenci zostaną poinformowani o możliwościach stażów oferowanych przez naszych partnerów branżowych. Zazwyczaj umieszczenie zostanie podjęta po ukończeniu studiów magisterskich, ale czasami można udostępnić studentom możliwość podjęcia pracy magisterskiej we współpracy z firmą komercyjną.
Metody oceny
Ocena służy do wykazania osiągnięcia efektów uczenia się. Metody oceny obejmują testy klas, zadania zajęć, testy praktyczne i raporty techniczne. Praktyczne wdrożenie i ocena stanowią znaczącą część oceny dla modułów nauczania i pracy rozprawy magisterskiej.
Rekrutacja
Program
Co będziesz studiować
Studenci stacjonarni wypełniają sześć modułów nauczania; trzy w trymestrze A i trzy w trymestrze B oraz projekt magisterski w trymestrze C. Studenci niestacjonarni wypełniają sześć nauczanych modułów; trzy w roku 1, trzy w roku 2 i projekt magisterski w roku 3.
Przetwarzanie w chmurze i usługi sieciowe
Ten moduł zapewnia analityczne i praktyczne omówienie przetwarzania w chmurze i usług internetowych. Koncentruje się na technologii, frameworkach i powiązanych standardach: modelach chmurowych, platformach chmurowych i skalowalności. Zapewnia również pokrycie aktualnych technologii usług internetowych i reprezentacji transportu danych oraz zintegrowanego tworzenia aplikacji usług internetowych i chmurowych. Obecne przykłady technologii przemysłowej są używane w całym tekście.
Big Data Landscape
Moduł ten obejmuje proces zarządzania Big Data przez cały cykl jego życia, od wymogów przez emeryturę. Cykl życia przecina różne systemy aplikacji, bazy danych i nośniki pamięci. Studenci poznają pełny łańcuch wartości Big Data. Będą mogli analizować wyzwania i możliwości związane z różnymi etapami, przez które przechodzi Big Data.
Analityka danych
Moduł ten obejmuje podstawowe pojęcia statystyki potrzebne do zrozumienia kluczowych pojęć związanych z eksploracją danych, uczeniem maszynowym i analizami predykcyjnymi wykorzystywanymi w wizualizacji i analizie danych, w szczególności danych Big. Studenci zapoznają się z przygotowaniem danych, modelami procesów wykorzystywanymi w analityce, algorytmami i ich wymaganiami, implementacją tych algorytmów z wykorzystaniem aktualnych technologii i ich stosowalności do różnych typów scenariuszy. Będą również zdobywać zaawansowane praktyczne umiejętności w zakresie projektowania, wdrażania i oceny rozwiązań analitycznych do problemów związanych z Big Data.
Platformy Big Data
Moduł ten obejmuje platformy obsługujące przechowywanie, przetwarzanie i analizowanie danych w scenariuszach Big Data. Koncentruje się na wysoce skalowalnych platformach, które zapewniają możliwości operacyjne w czasie rzeczywistym, interaktywne przetwarzanie i na platformach, które zapewniają możliwości analityczne do retrospektywnej, złożonej analizy. Studenci zyskają zaawansowaną wiedzę na temat zasad, na których oparte są te platformy, a także ich mocne i słabe strony oraz zastosowanie w różnych typach scenariuszy. Zdobędą także zaawansowane praktyczne umiejętności w projektowaniu i wdrażaniu skalowalnych rozwiązań platformowych Big Data.
Internet przedmiotów
Moduł ten zapewnia podstawowe i praktyczne omówienie zestawu technologii zbieżnych zwanych Internetem rzeczy (IoT). Koncentruje się na reprezentatywnych aplikacjach IoT, technologiach, frameworkach i powiązanych standardach, które wspierają i wspierają aplikacje IoT, takie jak sieci czujników, protokoły komunikacyjne, bezpieczeństwo, przechowywanie danych, analizy, usługi i interakcje międzyludzkie. Moduł zapewnia dogłębne praktyczne omówienie reprezentatywnych ram wdrażania IoT, w tym opartych na chmurze modeli dostarczania usług.
Profesjonalne problemy IT i metody projektów
Moduł ten ma na celu rozwinięcie zrozumienia i praktycznych umiejętności w zakresie zaawansowanych metod projektowych, które są zgodne z przepisami branżowymi, normami i praktykami oraz mają zastosowanie do złożonych projektów informatycznych. Badanie jest przeprowadzane w sposób zintegrowany, aby zapewnić pełne zrozumienie profesjonalnych ram, w ramach których takie projekty są opracowywane, wdrażane i zarządzane.
Dyplom magisterski
Studenci będą badać aktualny lub pojawiający się temat w Cloud Computing lub powiązanych technologiach. Rozprawa służy jako narzędzie do poszerzania wiedzy i zrozumienia studenta i środowiska technicznego w niektórych specjalistycznych dziedzinach technicznych. Służy ona jej długości, złożoności i rygorowi jako odpowiednie narzędzie do poszerzania zakresu umiejętności osobistych, interpersonalnych i komunikacyjnych uczniów. Ponadto służy rozwijaniu i rozszerzaniu zakresu umiejętności myślenia na wysokim poziomie, w tym analizowania i syntetyzowania umiejętności, a także daje uczniom okazję do wykazania się inicjatywą i kreatywnością w ważnym dziele technicznym.
Stypendia i Finansowanie
Opłata za program
O szkole
pytania
Podobne kursy
Magister Big Data, marketingu i zarządzania
- Toulouse, Francja
Magister Business Intelligence i Big Data w bezpiecznych środowiskach (Interuniversity) (odległość)
- León, Hiszpania
Prywatny tytuł magistra w zakresie analizy dużych zbiorów danych
- Alcobendas, Hiszpania
- Villaviciosa de Odón, Hiszpania