MSc suur infosüsteemid

Üldine

Programmi kirjeldus

Programmi kohta

Programm on keskendunud raha aspekt Big Andmed suurettevõtetele ja rakendamise Big Andmed tehnoloogia ettevõte.

Väärtus on üks tähtsamaid omadusi, mis eristavad Big Seisuga uus nähtus. See on otseselt seotud majandusliku mõjuga, et Big Andmed tehnoloogia annab kasutajatele. Big Andmetalletus valdkonnas finants-, telekommunikatsiooni-, kaubandus-ja valitsusjuhtide Administration kasutati lahendada erinevate ettevõtete probleeme juba aastaid.

Big andmesidepesahoidik võib vähendada IT infrastruktuuri ja tarkvara, tööjõukulude vähendamiseks tõhusamate meetodite andmete integratsioon, juhtimine, analüüs ja otsuse tegemist, suurendada tulu ja kasum uusi või paremaid viise äri.

See muudab rolli süsteemid kogumist, koostamist ja kasutamist, muudab alusel ettevõtte äristrateegiat. See nõuab spetsialistide uusi oskusi.

Programm annab õpilastele teadmisi ja arusaamist aluspõhimõtteid ja tehnoloogia osa Big andmed, valmistades neid ette karjääri jooksul ettevõtted või teadustöös.

Programmi sisu

Programm koosneb tuum kursused, valikaineid, sõna raamat (esimene aasta), teadus seminar ja magistritöö (teist aastat).

Вridging kursused esimesel perspektiivis võimaldab teil täita lüngad teadmistes ja võtta kursusi, sõltumata oma eelmise kraadi distsipliini.

Sild kursused (sõltub õpilase):

  • Andmebaasid
  • Enterprise Architecture
  • Andmete analüüs

Core couses:

  • System Analysis & Organization Design 4 AP
  • Majandus- ja Matemaatika Modeling 3 AP
  • Enterprise Architecture modelleerimine 3 AP
  • Täpsem Andmete analüüs ja Big Andmed Business Intelligence 5 krediiti
  • Big Data Systems arendamine ja rakendamine 5 krediiti

Valikained

Valikained (5 7)

  1. Teadmiste omandamine Data kell Scale Technologies 3 AP
  2. Cloud computing 3 AP
  3. Andmete visualiseerimise 4 AP
  4. Täpsem Data Management 3 AP
  5. Big Andmete kogumine, ladustamine ja töötlemine heterogeenses Distributed arvutivõrgud 5 krediiti
  6. Natural Language Processing 3 AP
  7. Applied Machine Learning 4 AP

Valikained (3 5)

  1. Luua ja hallata ettevõtte infovarade 6 krediiti
  2. Modelleerimise 6 krediiti
  3. Big andmed, mis põhinevad Marketing Analytics 6 krediiti
  4. Big andmed, mis põhinevad Risk Analytics 6 krediiti
  5. Data Driven Process Control 6 krediiti

Valikkursus Ülikooli Set 3 AP

Teaduslikud ja Teadusministeerium Praktika 12 krediidi Referaat 5 krediiti Teaduslikud ja uurimisseminar 17 krediiti magistritöö 24 ainepunkti

Õpetamine ja õppimine

Programm on esitatud läbi koos loengute, õpetused ja seminarid. Loengud on sageli toetatud üksikisiku ja grupi projektitöö kasutades tarkvara tööriistu. Student tulemuslikkust hinnatakse kirjalike eksamite, testide, kursuste ja väitekirja.

Teadmisi ja oskusi

Kavandatav programm on interdistsiplinaarne. Kursus moodustab nelja rühma pädevuse.

  1. Matemaatika ja tehnilisi teadmisi ja oskusi valdkonna uurimine, modelleerimine, analüüs ja kasutades uusimat Big Andmete tööriistu ja tehnikaid.
  2. Arusaamine äri, seost äri ja IT arusaam, kuidas võimaldada ettevõttel hallata tõhusamalt kasutades uut Big Andmed tehnoloogiaid, väärtusahelad, mis on toodetud nende rakendamist.
  3. Juhtimise oskusi ala Big Andmesüsteemid rakendamist, Big Andmed teenused
  4. Research oskusi valdkonna analüüsi ja optimeerimise oskusi, mis on keskendunud stohhastilise optimeerimise, ennustav modelleerimine, prognoosimine, andmekaeve, ärianalüüsi, turustamine analüüsi ja teised.

Oluline eelis on see sätestatud pädevuse on tekkinud sünergiat, majanduslike, tehniliste ja juhtimisoskuste. See võimaldab teil tuvastada ja hinnata võimalust kasutada Big andmed vastavasse äri kontekstis, et õigustada kasu see tehnoloogia; arendada arhitektuuri Big Data System ja rakendada seda olemasoleva ettevõtte arhitektuuri.

Programmi õppekava näeb ette meetodi külg-külje kõrval teket pädevusi nelja rühma, mis põhineb interdistsiplinaarset projektitöö.

Programm annab õpilastele teadmisi ja arusaamist aluspõhimõtteid ja tehnoloogia osa BigData, valmistades neid ette karjääri teadusuuringute või ettevõtetes

Teadusnõukogu

Programm kontrollib rahvusvaheline teadusnõukogu, mis sisaldab kõrgkoolide esindajad, kus on teaduslaborid või koolitusprogramme BigData ja ettevõtete esindajad, pakkudes BigData tooteid ja tehnoloogiaid.

Tehnilist ja metoodilist tuge

Õpilased kasutavad IBMi tarkvara andmete analüüsi ja modelleerimise.

Partner ülikoolid:

University of Munster (Saksamaa)

Esitatavate nõuete

Valiku protsess põhineb portfelli konkurentsi. Kandidaadid peavad esitama järgmised dokumendid:

  1. Skaneerimist esimesest lehel passi
  2. Bakalaureuse- (spetsialist või magistriõppe) diplom ja ametliku ärakirja varem omandatud uuringud. (Kui sa ei ole veel saanud oma bakalaureuse diplomi, lisage ametlik koopia oma viimasest akadeemiline õiend) Hea tausta diskreetne matemaatika, Lineaaralgebra, matemaatilise analüüsi, tõenäosusarvutust, majandus, tarkvaratehnika, andmebaasid on vaja. Sissepääs komitee võtab arvesse tundide arv ja lõplik hindamine.
  3. Motivatsioonikiri (kirjeldab oma taotlemise põhjused seoses oma pikaajalise karjääri ja tausta, 500 sõna) Kiri peaks kirjeldama kandidaadi taotlemise põhjustest See magistriprogrammi raames kandidaadi pikaajalist karjääri ja tausta.
  4. Projekt ja praktilisi kogemusi IT valdkonnas Kandidaadid peavad andma koopiad tööraamatuid ja / või töölepingutes. Kui kandidaat töötanud ülikooli laboratoorium, kinnitus Uuring Ameti (Curriculum Tugiamet) on vaja. Kui kandidaat osales IT-projekti eraettevõte, kinnitus projektijuht on vajalik.
  5. Jätka / CV (sh teavet oma hariduse, kutse ja teadusliku taustaga, samuti keeleoskus ja muud oskused)
  6. Eksami kinnitades keele oskus (vabatahtlik)
Viimati uuendatud märts 2020

Keystone'i stipendium

Tutvu meie stipendiumi võimalustega

Teave kooli kohta

Consistently ranked as one of Russia’s top three universities, the National Research University Higher School of Economics (HSE University) sets itself apart by its internationally-minded, research-dr ... Loe edasi

Consistently ranked as one of Russia’s top three universities, the National Research University Higher School of Economics (HSE University) sets itself apart by its internationally-minded, research-driven approach to higher education. Based in the vibrant centre of Moscow, with campuses in St. Petersburg, Nizhny Novgorod and Perm, HSE offers outstanding academics at all levels and includes more than 40 English-taught Master’s programmes and 8 English-taught Bachelor's degree programmes. Näita vähem
Moskva , Nižni Novgorod , Peterburi + 2 Rohkem Vähem