201 Επιστήμη Δεδομένων και Μεγάλα Δεδομένα Master's Degree Programs

Οι μεγάλοι όγκοι πληροφοριών που αποθηκεύονται από τους περισσότερους οργανισμούς αποτελούν σημαντικό πλεονέκτημα. Μέσα στις βάσεις δεδομένων βρίσκονται τα χαρακτηριστικά του οργανισμού, η συμπεριφορά των πελατών, οι δομές παραγωγής, τα αποτελέσματα διαφόρων αποφάσεων και πολλά κλειδιά για τη βελτίωση της απόδοσης.

Αυτό είναι ένα πτυχίο έρευνας που απαιτεί μια πρωτότυπη και σημαντική συμβολή στη γνώση στον τομέα της αναλυτικής μάθησης. Παρέχει την ευκαιρία στους αποφοίτους να αποκτήσουν ερευνητικές δεξιότητες υψηλού επιπέδου και να εμβαθύνουν ουσιαστικά τις γνώσεις τους σε αυτόν τον τομέα. Αυτό το μάθημα αναπτύχθηκε ως απάντηση σε ένα παγκόσμιο χάσμα ταλέντων για άτομα με γνώσεις επιστήμης δεδομένων, όπως προσδιορίστηκε και αναφέρθηκε από τη μελέτη McKinsey Global Institute (2011). Η μελέτη προέβλεψε ένα έλλειμμα έως το 2018 σχεδόν 200.000 επιστημόνων δεδομένων και 1,5 εκατομμυρίου διαχειριστών με την ικανότητα να λαμβάνουν αποφάσεις χρησιμοποιώντας μεγάλα δεδομένα μόνο στις Ηνωμένες Πολιτείες. Η δραματική αύξηση των δεδομένων σε κάθε πιθανό κλάδο, από την ωκεανογραφία έως την έρευνα αγοράς, αποτελεί μια άλλη σημαντική κινητήρια δύναμη στη δημιουργία πρωτοφανούς παγκόσμιας ζήτησης για δεξιότητες επιστήμης δεδομένων.

Αλλάξτε τον τρόπο με τον οποίο αναλύετε την εταιρεία σας για να την μετατρέψετε σε εταιρεία που βασίζεται σε δεδομένα. Online πρόγραμμα με δυνατότητα προσωπικής διαμονής στη Βαρκελώνη.

Ψάχνετε να αξιοποιήσετε τις γνώσεις των ειδικών της επιστήμης των δεδομένων για να προωθήσετε την καριέρα σας στην επιχείρηση ή την έρευνα; Το Master of Data Science του Πανεπιστημίου James Cook είναι ένα καινοτόμο, πλήρως ηλεκτρονικό μάθημα που θέτει επαγγελματίες που αναγνωρίζουν την ισχύ των δεδομένων και των αριθμών μπροστά από το πακέτο, σε έναν από τους ταχύτερα αναπτυσσόμενους τομείς στον κόσμο.

Ο τεράστιος όγκος δεδομένων που παράγονται κάθε μέρα επαναπροσδιορίζει τον κόσμο μας: σύμφωνα με την IBM, το 90 τοις εκατό όλων των τρεχόντων δεδομένων έχει δημιουργηθεί μόνο τα τελευταία δύο χρόνια. Η συλλογή και η αξιολόγηση αυτών των δεδομένων μπορεί να μεταμορφώσει συμπεριφορές, επιχειρηματικά μοντέλα, αγορές και κάθε οργανωτική δομή που μπορεί να φανταστεί κανείς. Το Πρόγραμμα Επιστήμης Δεδομένων στο Dalarna University σας προετοιμάζει να βρεθείτε στο επίκεντρο αυτού του μετασχηματισμού σε ιδιωτικές εταιρείες, δημόσιους οργανισμούς και ερευνητικά ιδρύματα.

Ένα από τα ταχύτερα αναπτυσσόμενα επαγγέλματα είναι η επιστήμη δεδομένων και τα αναλυτικά στοιχεία. Αυτός ο νέος βαθμός, μια συνεργασία μεταξύ του Κολλεγίου Επιχειρήσεων και του Κολλεγίου Επιστημών του Clemson, έχει σχεδιαστεί για να καλύψει τις ανάγκες ενός ολοένα και περισσότερο προσανατολισμένου στην τεχνολογία οικοσυστήματος. Το πρόγραμμα παράγει αποφοίτους που μπορούν να χρησιμοποιήσουν στατιστική συλλογιστική για να βοηθήσουν στην παρακίνηση επιχειρηματικών αποφάσεων. Τα μαθήματα συνδυάζουν θέματα στα στατιστικά, τα μαθηματικά και τη διαχείριση για να εκπαιδεύσουν τους μαθητές να χρησιμοποιούν και να εφαρμόζουν την επιστήμη δεδομένων και τα αναλυτικά στοιχεία σε μια ποικιλία τομέων, συμπεριλαμβανομένου του μάρκετινγκ, της κατασκευής και του στρατού.

Το πρόγραμμα σπουδών Ανάλυση Δεδομένων και Τεχνητή Νοημοσύνη είναι ένα διεπιστημονικό πρόγραμμα σπουδών που συνδυάζει με ισορροπημένο τρόπο τη γνώση των μαθηματικών και της επιστήμης των υπολογιστών. Η διεπιστημονικότητα δίνει στους απόφοιτους μεγαλύτερες ευκαιρίες στην επιλογή προγραμμάτων σπουδών παρακολούθησης ή στην πράξη.

Είμαστε το πρώτο Μεταπτυχιακό στην Επιστήμη Δεδομένων στην Κολομβία που περιλαμβάνει γνώσεις σε προηγμένα εργαλεία MLOps (Machine Learning Operations), ένα στοιχείο που απαιτείται ιδιαίτερα από τις εταιρείες για την κατασκευή προγνωστικών μοντέλων που βασίζονται σε σύννεφο.

Το Master in Statistics, Data Intelligence και το Foundations of the Sciences προσφέρουν μια μοναδική ευκαιρία να αποκτήσετε όχι μόνο τεχνική επάρκεια στις τεχνικές ανάλυσης και επεξεργασίας δεδομένων μέσω πρακτικών σεμιναρίων σε μερικές από τις πιο δημοφιλείς πλατφόρμες (Python, STATA, R, Matlab ) αλλά και να κατανοήσουν την γνωσιολογική τους λογική και θεμελίωση.