Program leírás
Minden vállalatnak speciális szakemberekre van szüksége, akik ötvözik az analitikai készségeket a stratégiai elképzelésekkel. Céljai érdekében megvan ez az adattudományi és információs rendszerek mestereMit említ az információs rendszerek mestere az adattudománybanAz új szakmai kihívásokkal való szembenézés, amely lehetővé teszi számunkra, hogy átalakítsuk a környezetet, amelyben élünk, komoly képzést igényel. Egy innovatív és minőségi képzés, mint például az Információs Rendszerek Mestere, említi az adattudomány az Universidad de Los Hemisferios-IMF Globális Egyetemen.
A negyedik szintű program, amely a szakemberek számára biztosítja az üzleti célok eléréséhez szükséges nagy mennyiségű információ kezeléséhez, elemzéséhez és értelmezéséhez szükséges ismereteket, készségeket és pontos eszközöket, speciális szakemberek, akik ötvözik az analitikai kapacitást és a stratégiai jövőképet.
A mester fokozat kialakítása és tartalma a műszaki vagy statisztikai profilokkal együtt lehetővé teszi a vezetőknek és a szervezet más szakembereinek, hogy azonosítsák, rögzítsék, átalakítsák, elemezzék és értelmezzék az adatokat, és ösztönözzék a stratégiát, az innovációt és az üzleti értéküket.
Karrier lehetőségekTöbbféle képesség, amely ajtókat nyit meg előtted
A mesterképzésben végzett diplomások képesek vállalni az adatelemzéssel kapcsolatos funkciókat és feladatokat, képesek különböző szakmai profilok kidolgozására, például:Adatkutató
Adatelemző
Üzleti elemző
Üzleti intelligencia szakértőAzoknál a profiloknál, akiknek korábbi tapasztalataik vannak a vezetésben és a csapatmenedzsmentben, a program technikai szempontból képezi őket az adatalapú projektek irányításához és irányításához kapcsolódó szerepek teljesítéséhez. Például:Analytics projektmenedzser
Business Analytics menedzser
Üzleti intelligencia menedzser
Adatvédelmi főigazgatótudásAz információs rendszerek mestere, megemlítve az adattudományt, felajánlja az üzleti menedzsernek vagy a műszaki szakembernek a következő lehetőségeket:Mindenféle információforrás kinyerése, feldolgozása és elemzése az adattudományi technikák és a vállalatoknál jelenleg alkalmazott főbb eszközök alkalmazásával.
A hagyományos üzleti intelligencia technikáinak elsajátítása és kibővítése a big data és a mesterséges intelligencia által kínált új lehetőségekkel.
Gépi tanulási technikákon alapuló prediktív elemzés segítségével fedezze fel az okokat, mintázatokat és trendeket.
Tervezési kísérletek és A / B tesztek a hipotézisek tesztelésére és az adatok alapján történő döntések meghozatalára.
Készítsen hatékony jelentéseket és irányítópultokat.
A big data és az adattudományon alapuló projektek kezelése, megfelelő párbeszéd fenntartása az összes csapatprofillal.
Készítsen javaslatokat, valamint mozdítsa elő és vezesse a fejlett elemzéseken alapuló kezdeményezéseket a különböző üzleti területeken.
Az üzleti értékek megértése, létrehozása és fejlesztése az adatok értéke alapján.
Az adatok kezelésének megfelelő kezelése a minőség garantálása érdekében, valamint a különböző szabályozási (RGPD) és etikai követelmények megfelelő alkalmazása.
Szerezzen elképzeléseket és tapasztalatokat a főbb alkalmazási területekről, és használja azokat az eseteket, amelyekkel különféle területek foglalkoznak, mint például a marketing és a CRM, a banki és pénzügyi, a műveletek, a tárgyak internete (IoT), az emberek elemzése stb.Az online módszertan előnyeiA 100% online módszertan, amely valós idejű interakciókat tesz lehetővé a tanárok és a diákok között.
A virtuális egyetemen keresztül a hallgató egyszerű, barátságos és intuitív módon fér hozzá az összes erőforráshoz és tartalomhoz, amelyek szükségesek a szükséges kompetenciák és készségek fejlesztéséhez. Didaktikai erőforrások, amelyek a tervezésük révén optimalizálják az időt, és így hatékony tanulási tapasztalatokat tesznek lehetővé.
A tervezést és a didaktikai sorrendet követve a hallgató meghatározza a terhelést és a ritmust, a platformon keresztül bármikor kérheti a tanárok és oktatók útmutatását és támogatását. A modellt oktatóanyagok, órák és virtuális gyakorlati tapasztalatok egészítik ki valós időben, a hallgató kölcsönhatásba lép a tanárral a tantárgy tartalmának gyakorlati és releváns szempontjainak fejlesztése vagy elmélyítése érdekében.
A mesterképzés a tizenegy tantárgyat két hétköznapi, 18 hetes tanulmányi időszakban szervezi, így a hallgatónak öt hete van az egyes tantárgyak tanulási céljainak elérésére.
Az oktatóprogramokat, órákat és a virtuális gyakorlati tapasztalatokat valós időben kéthetente, csütörtök délután, péntek délután és szombaton tartják. (* Az ütemtervet a tanítási sorrendhez igazítják, és igyekeznek kompatibilis lenni a munkával.)
tartalomData Scientist ToolsA Python alapjai.
Könyvtárak az adattudomány számára: Numpy, Pandas stb.
Adatfeldolgozás és vizualizáció Python segítségével.
R. alapjai
R.
Adatfeldolgozás és vizualizáció R-velA nagy adatok hatása és értékeBevezetés a big data világba
Üzleti intelligencia vs. nagy adat.
Big data technológiák.
A szervezetre gyakorolt hatás.
Az adatok és alkalmazások értéke ágazatonként.Adattudomány Elemzési, bányászati és vizualizációs technikákAz adatok életciklusa.
Adat minőség.
Adatok előkészítése és előfeldolgozása.
Analitikai modellek.
Vizualizációs eszközök és technikák.Üzleti intelligencia és vizualizációBevezetés az üzleti intelligenciába.
Adatbázis tervezés.
SQL szabvány.
Az Adattár.
Kihúzási, átalakítási és betöltési (ETL) eszközök és folyamatok.
Hatékony információmegjelenítés.Fokozat tervAlkalmazott kutatási és / vagy fejlesztési elemekkel rendelkező projektek tervezése és megvalósítása.
Magas szintű szakmai cikkek tervezése és írása.
Gyakorlati modellek elemzése a komplex vizsga kidolgozásához.Nagy adat technológia és felhő megoldásokHadoop és ökoszisztémája.
Szikra. Alapismeretek és alkalmazások.
NoSQL adatbázisok.
Felhő platform.Statisztika az adatkutatók számáraBevezetés a statisztikába.
Valószínűség és mintavétel.
Következtetés.
Regresszió.
Kísérletek megtervezése.Gépi tanulásEszközök a gépi tanuláshoz.
A felügyelt tanulás technikái és alkalmazásai.
A felügyelet nélküli tanulás technikái és alkalmazásai.
Mély tanulási módok és technikák.
Felhő megoldások a gépi tanuláshozMesterséges intelligencia a vállalat számáraBevezetés a mesterséges intelligenciába.
Technikák és alkalmazások a döntéshozatalhoz.
Megerősítő tanulás és alkalmazások.
A természetes nyelv feldolgozásának (NLP) technikái és alkalmazásai.
Ajánlási rendszerek és alkalmazások.Big Data a társaságbanProjektmenedzsment szabványok.
Agilis projektmenedzsment.
Szabályozási és etikai szempontok.
AdatirányításSzakmai deontológiaHumanisztikus elképzelés a műszaki menedzsmentről és a szakmai etikáról.
A közszolgálat etikája az önkény és a hatalommal való visszaélés kockázatával szemben.
Etikai felelősség a környezetvédelemért és más globális problémákért.
A szakember felelősségének köre.Belépési profilA program jellegét figyelembe véve a harmadik szintű diplomások lépnek be.
Előnyben részesülnek azok a szakemberek, akiknek diplomája az információs és kommunikációs technológiák (IKT) széles körébe tartozik, a szakmai címek és a tudományos fokozatok hozzáférhetőségének megfelelően.
Azok a szakemberek, akik harmadik szintű diplomával rendelkeznek egy másik tág területen, akkreditálják az információs és kommunikációs technológiák használatával és szakmai alkalmazásával kapcsolatos tapasztalatokat, amelyek az adatbázisok révén az adatkezelésre és az információkezelésre összpontosítanak, hozzáférhetnek a mesterképzéshez.
