Описание на програмата
Всяка компания се нуждае от специализирани специалисти, които съчетават аналитични умения със стратегическа визия. За вашите цели имате този магистър по наука за данни и информационни системиКакво споменава магистърът по информационни системи в науката за данниИзправянето пред нови професионални предизвикателства, които ни позволяват да трансформираме средата, в която живеем, изисква солидно обучение. Иновативно и качествено обучение, като магистър по информационни системи, споменати от Science Science от Universidad de Los Hemisferios-IMF Global University.
Програма от четвърто ниво, която предоставя на професионалистите знания, умения и точни инструменти за работа, анализ и интерпретация на големи обеми информация, необходима за постигане на бизнес цели, специализирани професионалисти, които съчетават аналитичен капацитет и стратегическа визия.
Заедно с техническите или статистическите профили, дизайнът и съдържанието на тази магистърска степен позволява на мениджърите и други професионалисти в организацията да идентифицират, улавят, трансформират, анализират и интерпретират данни и задвижват стратегия, иновации и стойността на техния бизнес.
възможности за работаМножество умения, които ще ви отворят врати
Завършилите магистърска степен ще могат да поемат функции и задачи, свързани с анализа на данни, като могат да разработят различни професионални профили, като например:Учен по данни
Анализатор на данни
Бизнес анализатор
Експерт по бизнес разузнаванеВ случай на тези профили с предишен опит в лидерството и управлението на екипи, програмата ще ги обучи в технически аспекти за изпълнение на роли, свързани с управлението и ръководството на проекти, базирани на данни. Например:Мениджър на аналитични проекти
Мениджър на бизнес анализи
Мениджър бизнес интелигентност
Главен служител по даннизнаниеМагистърът по информационни системи, споменавайки науката за данни, предлага на бизнес мениджъра или техническия специалист възможността за:Извличайте, обработвайте и анализирайте всички видове информационни източници, прилагайки техники за наука за данни и основните инструменти, използвани в момента в компаниите.
Овладяване на техниките на традиционния бизнес интелект и разширяването им с новите възможности, предлагани от големите данни и изкуствения интелект.
Откриване на причини, модели и тенденции с помощта на предсказуем анализ, базиран на техники за машинно обучение.
Проектирайте експерименти и A / B тестове за тестване на хипотези и вземане на решения въз основа на данни.
Генерирайте ефективни отчети и табла за управление.
Управлявайте проекти, базирани на големи данни и наука за данни, поддържайки подходящ диалог с всички профили на екипа.
Подгответе предложения, както и насърчавайте и ръководете инициативи, базирани на разширени анализи в различни бизнес области.
Разберете, създайте и развийте нови бизнес модели, базирани на стойността на данните.
Правилно управлявайте управлението на данните, за да гарантирате качество и правилно прилагате различните регулаторни (RGPD) и етични изисквания.
Придобийте визия и опит в основните области на приложение и случаи на употреба, които се разглеждат в различни области като маркетинг и управление на клиенти, банки и финанси, операции, интернет на нещата (IoT), анализи на хора и др.Предимства на онлайн методологията100% онлайн методологията, позволяваща взаимодействия в реално време между учители и ученици.
Чрез Виртуалния кампус студентът получава по прост, приятелски и интуитивен начин всички ресурси и съдържание, необходими за постигане на развитието на необходимите компетентности и умения. Дидактически ресурси, които по дизайн оптимизират времето и по този начин позволяват да се постигне ефективно учебно преживяване.
Следвайки дизайна и дидактическата последователност, студентът определя натоварването и ритъма, като е в състояние по всяко време чрез платформата да поиска насоки и подкрепа от учителите и преподавателите. Моделът се допълва с уроци, класове и виртуални практически преживявания в реално време, като ученикът взаимодейства с учителя, за да развие или задълбочи практически и подходящи аспекти на съдържанието на предмета.
Магистърската степен организира единадесетте предмета, от които е съставена, в два обикновени академични периода с продължителност 18 седмици, така че студентът да има пет седмици за постигане на учебните цели на всеки предмет.
Уроците, класовете и виртуалните практически преживявания в реално време се дават на всеки две седмици, в четвъртък следобед, петък следобед и събота. (* Графикът ще бъде съобразен с учебната последователност, като се стреми да бъде съвместим с работната дейност).
съдържаниеИнструменти на Data ScientistОснови на Python.
Библиотеки за наука за данни: Numpy, Pandas и др.
Обработка на данни и визуализация с Python.
Основи на R.
R.
Обработка на данни и визуализация с R.Въздействие и стойност на големите данниВъведение в света на големите данни
Бизнес интелигентност срещу голяма информация.
Технологии за големи данни.
Въздействие върху организацията.
Стойността на данните и приложенията по сектори.Наука за данните Техники за анализ, добив и визуализацияЖизненият цикъл на данните.
Качество на данните.
Подготовка и предварителна обработка на данни.
Аналитични модели.
Инструменти и техники за визуализация.Бизнес интелигентност и визуализацияВъведение в бизнес разузнаването.
Дизайн на база данни.
SQL стандарт.
Хранилището за данни.
Инструменти и процеси за извличане, преобразуване и зареждане (ETL).
Ефективен информационен дисплей.План за степенПроектиране и изпълнение на проекти с приложни изследвания и / или компоненти за развитие.
Дизайн и писане на професионални статии на високо ниво.
Анализ на практически модели за разработване на комплексния изпит.Технологии за големи данни и облачни решенияHadoop и неговата екосистема.
Искра. Основи и приложения.
NoSQL бази данни.
Облачна платформа.Статистика за учените по данниВъведение в статистиката.
Вероятност и вземане на проби.
Заключение.
Регресия.
Проектиране на експерименти.Машинно обучениеИнструменти за машинно обучение.
Техники и приложения на контролирано обучение.
Техники и приложения на ученето без надзор.
Дълбоки методи на обучение и техники.
Облачни решения за машинно обучениеИзкуствен интелект за компаниятаВъведение в изкуствения интелект.
Техники и приложения за вземане на решения.
Укрепващо обучение и приложения.
Техники и приложения на обработката на естествен език (NLP).
Системи за препоръки и приложения.Големи данни в компаниятаСтандарти за управление на проекти.
Agile управление на проекти.
Регулаторни и етични аспекти.
Управление на даннитеПрофесионална етикаХуманистична визия за технически мениджмънт и професионална етика.
Етика на публичната служба, изправена пред рисковете от произвол и злоупотреба с власт.
Етична отговорност за грижата за околната среда и други глобални проблеми.
Обхват на отговорността на професионалиста.Профил за влизанеКато се има предвид естеството на програмата, ще влязат завършили трето ниво.
С предпочитание са тези специалисти, чиито степени принадлежат към широката област на информационните и комуникационни технологии (ИКТ) в съответствие с номенклатурата на професионалните звания и достъпа до академични степени.
Други специалисти, които имат степен на трето ниво в различна широка област, акредитираща опит в използването и професионалното приложение на информационни и комуникационни технологии, фокусирани върху управлението на данни и информация чрез бази данни, могат да получат достъп до магистърската степен.
