Опис програми
Кожна компанія потребує спеціалізованих фахівців, які поєднують аналітичні навички зі стратегічним баченням. Для ваших цілей ви маєте цього магістра в галузі науки про дані та інформаційних системПро що згадує магістр інформаційних систем у галузі науки про даніПостачання нових професійних викликів, які дозволяють нам перетворити середовище, в якому ми живемо, вимагає міцної підготовки. Інноваційне та якісне навчання, таке як магістр з інформаційних систем, наука про дані, згадане від Universidad de Los Hemisferios-IMF Global University.
Програма четвертого рівня, яка надає професіоналам знання, навички та точні інструменти для обробки, аналізу та інтерпретації великого обсягу інформації, необхідної для досягнення бізнес-цілей, спеціалізовані фахівці, які поєднують аналітичний потенціал та стратегічне бачення.
Разом із технічними або статистичними профілями, дизайн та зміст цього ступеня магістра дозволяє менеджерам та іншим спеціалістам в організації виявляти, збирати, трансформувати, аналізувати та інтерпретувати дані та керувати стратегією, інноваціями та цінністю свого бізнесу.
можливості кар'єрного ростуБезліч навичок, які відкриють вам двері
Випускники ступеня магістра зможуть виконувати функції та завдання, пов'язані з аналізом даних, будучи в змозі розробити різні професійні профілі, такі як:Дані вченого
Аналітик даних
Бізнес-аналітик
Експерт з питань бізнес-аналітикиУ випадку з тими профілями, які мають попередній досвід керівництва та управління командою, програма навчатиме їх технічним аспектам для виконання ролей, пов'язаних з управлінням та керівництвом проектів на основі даних. Наприклад:Менеджер проектів Analytics
Менеджер бізнес-аналітики
Менеджер бізнес-аналітики
Головний керівник данихЗнанняМайстер в галузі інформаційних систем, згадавши Data Science, пропонує менеджеру бізнесу або технічному професіоналу можливість:Видобувати, обробляти та аналізувати всі типи джерел інформації із застосуванням методів науки про дані та основних інструментів, що використовуються в даний час у компаніях.
Оволодіння техніками традиційного бізнес-інтелекту та їх розширення новими можливостями, що пропонуються великими даними та штучним інтелектом.
Виявляйте причини, закономірності та тенденції за допомогою інтелектуальної аналітики на основі методів машинного навчання.
Спроектуйте експерименти та A / B тести для перевірки гіпотез та прийняття рішень на основі даних.
Створюйте ефективні звіти та інформаційні панелі.
Керуйте проектами на основі великих даних та науки про дані, підтримуючи відповідний діалог з усіма профілями команд.
Готуйте пропозиції, а також просувайте та керуйте ініціативами на основі передової аналітики у різних сферах бізнесу.
Зрозумійте, створіть та розробляйте нові бізнес-моделі на основі цінності даних.
Правильно керувати управлінням даними, щоб гарантувати якість та правильно застосовувати різні нормативні (RGPD) та етичні вимоги.
Отримайте бачення та досвід основних галузей застосування та випадки використання, які розглядаються в різних сферах, таких як маркетинг та CRM, банківська справа та фінанси, операції, Інтернет речей (IoT), аналітика людей тощо.Переваги Інтернет-методології100% методологія в Інтернеті, що дозволяє взаємодіяти в реальному часі між викладачами та студентами.
Завдяки Віртуальному містечку студент отримує простий, дружній та інтуїтивно зрозумілий доступ до всіх ресурсів та вмісту, необхідних для розвитку необхідних компетенцій та навичок. Дидактичні ресурси, які за задумом оптимізують час і таким чином дозволяють досягти ефективного досвіду навчання.
Дотримуючись дизайну та дидактичної послідовності, студент визначає навантаження та ритм, маючи можливість постійно через платформу запитувати керівництво та підтримку вчителів та викладачів. Модель доповнена навчальними посібниками, заняттями та віртуальним практичним досвідом у реальному часі, коли студент взаємодіє з викладачем для розробки або поглиблення практичних та відповідних аспектів змісту предмета.
Ступінь магістра організовує одинадцять предметів, з яких він складається, у два звичайні академічні періоди тривалістю 18 тижнів, щоб студент мав п’ять тижнів для досягнення цілей навчання кожного предмета.
Підручники, заняття та віртуальний практичний досвід в режимі реального часу проводяться кожні два тижні, в четвер вдень, в п’ятницю вдень та в суботу. (* Розклад буде пристосовано до послідовності викладання, прагнучи бути сумісним із робочою діяльністю).
змістData Scientist ToolsОснови Python.
Бібліотеки з даних: Numpy, Pandas тощо.
Обробка та візуалізація даних за допомогою Python.
Основи Р.
Р.
Обробка та візуалізація даних за допомогою R.Вплив та значення великих данихВступ до світу великих даних
Бізнес-аналітика проти великі дані.
Технології великих даних.
Вплив на організацію.
Значення даних та додатків за секторами.Наука про дані Методи аналізу, майнінгу та візуалізаціїЖиттєвий цикл даних.
Якість даних.
Підготовка та попередня обробка даних.
Аналітичні моделі.
Інструменти та методи візуалізації.Бізнес-аналітика та візуалізаціяВступ до бізнес-аналітики.
Дизайн бази даних.
Стандарт SQL.
Склад даних.
Інструменти та процеси вилучення, перетворення та завантаження (ETL).
Ефективне відображення інформації.План ступеняРозробка та реалізація проектів із прикладними дослідженнями та / або компонентами розробки.
Дизайн та написання професійних статей високого рівня.
Аналіз практичних моделей для розробки комплексного іспиту.Технологія великих даних та хмарні рішенняHadoop та його екосистема.
Іскра. Основи та програми.
Бази даних NoSQL.
Хмарна платформа.Статистика для вчених данихВступ до статистики.
Імовірність та вибірка.
Висновок.
Регресія.
Створення експериментів.Машинне навчанняІнструменти для машинного навчання.
Техніка та застосування навчання під наглядом.
Техніка та застосування навчання без нагляду.
Методи та методи глибокого навчання.
Хмарні рішення для машинного навчанняШтучний інтелект для компаніїВступ до штучного інтелекту.
Методи та програми для прийняття рішень.
Підкріплення навчання та додатки.
Прийоми та програми обробки природної мови (НЛП).
Системи рекомендацій та додатки.Великі дані в компаніїСтандарти управління проектами.
Швидке управління проектами.
Нормативно-етичні аспекти.
Управління данимиПрофесійна деонтологіяГуманістичне бачення технічного управління та професійної етики.
Етика державної служби, яка стикається з ризиками свавілля та зловживання владою.
Етична відповідальність за екологічну турботу та інші глобальні проблеми.
Сфера відповідальності професіонала.Вхідний профільВраховуючи характер програми, вступлять випускники третього рівня.
Переважно ті професіонали, наукові ступені яких належать до широкої галузі Інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) відповідно до номенклатури професійних звань та доступу до наукових ступенів.
Інші фахівці, які мають ступінь третього рівня в іншій широкій галузі, акредитуючи досвід використання та професійного застосування інформаційно-комунікаційних технологій, орієнтованих на управління даними та інформацією через бази даних, можуть отримати доступ до магістратури.
