Big Data'st tulenev digitaalne revolutsioon tähendab ettevõtetele ja organisatsioonidele põnevaid väljakutseid ja võimalusi. Järelikult nõuab tööturg selles valdkonnas üha rohkem spetsialiste.

Juhtiv Master Big Data Science (MEBDS) sündis vastuseks sellele uuele reaalsusele: see pakub tehnilist programmi ja samal ajal väga praktilist: ta on multidistsiplinaarne õppejõud professorite ja teadlaste hulgast Universidad de Navarra , suure prestiižiga suurte rahvusvaheliste ettevõtete Big Data ala eksperdid . Eesmärk on otsida ülikoolile omast teaduslikku rangust, rikastades seda spetsialistide kogemustega ja tegelike äritegevustega erinevates valdkondades.

Pealkirja Executive- vorming, kus reedel pärastlõunal ja laupäeva hommikul toimuvad näost näkku istungid, on lihtsam ühendada professionaalne tulemuslikkus klassikalisega ja edendada võrgustike loomist spetsialistide ja ettevõtete vahel.

MEBDS-i koordineerivad Universidad de Navarra Kultuuri ja ühiskonna instituudi, teadus- ja ühiskonnateaduste uurimiskeskus.

eesmärgid

Executive Data andmeedastuse magistrikraad püüab tuua ettevõtlusstatistikat ettevõtete tehnoloogilisele reaalsusele lähemale, pakkudes spetsialistidele tööriistu tulemuste kogumiseks, ettevalmistamiseks, analüüsimiseks ja tõlgendamiseks. Lisaks saavad õpilased juhtida uute Big Data projektide elluviimist reaalses keskkonnas, rakendades kontseptsioone huvipakkuvale ärisektorile.

Kuigi MEBDS ei ole mõeldud kõrgematele juhtidele, on oodata, et nende ametialases tulevikus jõuavad nad lõpuks, kui on teada, mida ettevõte peab potentsiaalselt genereeritavast teabest kasu saama. Seetõttu saate programmi lõpus hästi teada, milliseid nõudeid peab inimene oma meeskonda integreerima, kuni nad teavad täpselt, milliseid vahendeid või koolitust igaüks peaks omandama.

Kas teie eesmärk on professionaalselt kasvada , alustada ja luua oma firma või suunata oma karjääri, vastab see Magister teie motivatsioonidele.

"Kõigi ettevõttes tehtud otsuste puhul vajate andmeid. Ma sain teada, kuidas kasulik teave on ja kuidas seda kasutada.

- Gabriela García, Hewlett Packard

õppekava

Akadeemiline plaan on jagatud nelja plokki.

Blokid

1. Andmete analüüs

Traditsioonilised statistilised meetodid, nagu regressioonimudelid, otsustuspuud või mõõdetavuse vähendamine, mis on tõestatud rakendused praktiliselt kõikides valdkondades, kus üliõpilane suudab probleemi ära tunda, hüpoteesi kontrollida, esitada, läbi viia, valideerida ja tõlgendada a. statistilise mudeli abil.

Uurime ka uuemaid ja uuemaid meetodeid, mis on seotud masinõppega. Muuhulgas uuritakse RandomForesti, K-vahendeid ja närvivõrke.

2. Programmeerimine ja andmetöötlus

Algtasemest lähtuvalt on mõeldud, et üliõpilane omandab kesktasemel teadmised ja suudab jälgida teisi õppeaineid ning arendada teatud iseseisvust isiklikule õppimisfaasile, mis eelneb kaptenile. Õpetatud programmeerimiskeeled on R ja Python, mis on professionaalses valdkonnas kõige populaarsemad ja nõudlikumad.

See plokk sisaldab andmete eraldamise etappi, kus üliõpilane omandab koolituse, et tulla toime traditsiooniliste andmebaasidega, mis on praegu ettevõtetes kõige levinumad. See hõlmab ka korralikult mõistetavate keskkondade, nagu näiteks Big Data, nagu Hadoop või Spark, haldamist ning andmete kogumise tehnikat sotsiaalsetes võrgustikes, nagu Twitter või Facebook, veebi kirjutamine või pildikogu.

Lõpuks läheneb visualiseerimismeetoditele kõige nõudlikumad vahendid, mida praegu ärikeskkond pakub.

3. Projektid

Magister püüab anda kindla kujunemise tehniliste teadmiste poolest, kuid püüab pakkuda ka äri visiooni ja verbaalset ülekannet, nii et lõpetaja saaks silla täitekihi ja projekti tehnilise kihi vahel. Seansi ajal näidatakse õpilastele, kuidas kasutada reaalsetes olukordades omandatud tehnikaid ja rakendada neid erinevates sektorites.

See osa sisaldab seminare ettevõtjatega , kus osalevad prestiižsete ettevõtete ja asutuste spetsialistid, kellel on selles valdkonnas laialdased kogemused. Oma istungitel esitlevad nad reaalseid kasutusjuhtumeid ja praktilisi näiteid.

Eesmärk on tuua tehnoloogiline reaalsus õpilastele lähemale, et nad teaksid esmakordselt, mida tehakse kõige juhtivates ja mainekates rahvusvahelistes ettevõtetes.

4. Lõplik magistritöö, TFM
See on programmis olulise tähtsusega. Koostöös Universidad de Navarra ettevõtlusalaste spetsialistidega on üliõpilasel suurepärane võimalus juhtida mõjuprojektide rakendamist oma töökeskkonnas.

sissepääs

Sissepääsu taotlemiseks on vajalik, et kandidaat täidaks järgmisi samme:

  • · Online registreerimine miUNAVis veebi kaudu.

  • · Kandideerimise taotluse vormi täitmine, skaneeritava õpilase akadeemilise ja isikut tõendava dokumendi lisamine.

  • · Töötlemistasu eest tuleb tasuda 100 eurot.

Töötlemiskulude maksmise vormid:

  • · Interneti kaudu, miUNAV portaali kaudu.

  • · Pangaülekandega allpool näidatud kontole. Maksetõend tuleb lisada koos ülejäänud dokumentatsiooniga miUNAV portaali kaudu ning see peab sisaldama taotleja täielikku nime ja sõna „ADMISSION”.

  • Kui sissepääsutaotlus on laekunud, hindab ja väljastab Executive Master's Big Data Board lõpliku vastuvõtuaruande. Ülikooli vastuvõtuasutus edastab vastuvõtu taotluse lahenduse.

Professionaalne projektsioon

Universidad de Navarra on tööalase konkurentsivõime järjekorras QS 2019 edetabelis nr 1 Hispaanias ja 61 maailmas

" Andmete teaduse ja suurandmetega seotud positsioonid on Hispaania ettevõtetes kõige raskem katta "
Ettevõtte kõige nõudlikumate professionaalsete profiilide ja pädevuste uurimine - EpyCE, 2018

Suurandmetega seotud kutsealadel on rahvusvahelisel tööturul kõige kõrgem tööjõu sisestamise määr.

  • Andmeteadlane
  • Andmete analüütik
  • Big Data konsultant
  • Andmebaasi juht (CDO)
  • Masinaõppe insener
  • Loodusliku keele töötlemise insener
  • Arvuti visiooni insener
  • Big Data Developer
  • Big Data Architect
  • Big Data Engineer
  • Äri analüütik
  • Business Intelligence Consultant
Programmi õpetamise keel:
Hispaania

Vaata veel 8 kursust University of Navarrais »

Viimati uuendatud April 23, 2019
See kursus on Ülikoolilinnas
Start Date
okt 4, 2019
Duration
10 kuud
Päevane õpe
Deadline
sept 30, 2019
Asukohtade järgi
Kuupäeva järgi
Start Date
okt 4, 2019
End Date
Juuni 27, 2020
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
sept 30, 2019

okt 4, 2019

Location
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
sept 30, 2019
End Date
Juuni 27, 2020