MSc suurandmed
University of Stirling
Põhiteave
Ülikooli asukoht
Stirling, Suurbritannia
Keeleteadus
Inglise keel
Õppevorm
Ülikoolilinnakus
Kestvus
12 - 24 Kuud
Tempo
Päevane õpe, Osakoormus
Õppemaks
Võta kooliga ühendust
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Võta kooliga ühendust
Varaseim alguskuupäev
Sep 2024
* Ajakohase teabe saamiseks tasude kohta vaadake veebisaiti
Sissejuhatus
Suurandmed on tänapäeva ärimaastikul üha olulisemad. Suurandmetele spetsialiseerunud andmeteadlasena aitate ettevõtetel mõista suuri struktureeritud ja struktureerimata andmeid, pakkudes kiiret ülevaadet, mis võimaldab neil teha paremaid ja kiiremaid otsuseid.
Peamised põhjused meie juures õppimiseks
#1 Õpid uusimaid tehnoloogiaid, sealhulgas andmeanalüüsi, Hadoopi, NoSQL-i ja masinõpet
#2 Meie Data MSc on Šotimaa Datalabi programmidest suurim ja edukaim
#3 Meie lõpetajatel on tööandjate seas oma oskuste ja teadmiste poolest suurepärane maine
Õppekava
MSc Big Data on õpetatud edasijõudnud magistrikraad, mis hõlmab suurandmete tehnoloogiat ja andmeanalüütika teadust. Saate praktilisi oskusi suurandmete tehnoloogia, täiustatud analüütika ning tööstuslike ja teaduslike rakenduste vallas.
Kursusel õpetatakse, kuidas koguda, hallata ja analüüsida suuri ja kiiresti liikuvaid teaduse või kaubanduse andmeid. Õpid oskusi tipptehnoloogias, nagu Data Analytics, R, Hadoop, NoSQL ja masinõpe. Samal ajal süvenete olulisesse matemaatikasse ja andmetöötlusteooriasse ning õpite täiustatud arvutustehnikaid, mida vajate oma andmeteaduse karjääri arendamiseks.
Meie magistrikraad on välja töötatud koostöös ülemaailmsete ja kohalike ettevõtetega, kus töötavad andmeteadlased. Alates kursuse käivitamisest 2012. aastal oleme loonud suurepärased suhted tööandjatega, kes otsivad oskusi, mida me õpetame.
Kursuse eesmärgid
Magistrikraadi Big Data ainekava sisaldab järgmist:
- Andmeteaduse matemaatika ja statistika
- Andmete esitamine ja manipuleerimine Pythonis
- Relatsioonilised ja mitterelatsioonilised andmebaasid
- Kaubanduslikud ja teaduslikud rakendused
- Masinõpe
- Klasterarvutus
- Teie valitud doktoritöö projekt
Sellel magistrikursusel saate:
- Arusaamine andmebaaside mastaapsuse, andmeanalüüsi, otsingu ja optimeerimise probleemidest
- Võimalus valida suurandmeid sisaldava äriülesande jaoks sobiv lahendus, sealhulgas andmebaasid, arhitektuurid ja pilveteenused.
- Arusaamine suurte andmete analüüsist, sealhulgas visuaalsete ja automaatselt õppimise meetodid suurtest andmekogudest
- Programmeerimisoskused suurte andmetehnoloogiate (nt MapReduce ja NoSQL-i skriptimine) abil lahenduste loomiseks ning oskus kirjutada paralleelseid algoritme mitme protsessori täitmiseks
Tööpraktika
Kursusel on oluline suveprojekt, tavaliselt koostöös ettevõtte või tehnoloogia pakkujaga
Kursuse ülesehitus
Matemaatilised sihtasutused
See kursus annab õpilastele mõned põhilised matemaatilised teadmised ja probleemide lahendamise oskused.
Andmeteaduse statistika
Kursuse eesmärk on anda õpilastele:
- kvantitatiivse teabe analüüsi ja tõlgendamise alus
- statistiliste meetodite aluseks olevate põhiideede mõistmine sissejuhataval tasemel
- arusaam sellest, kuidas suurte andmehulkade analüüsimisel probleeme ületada
Relatsioonilised ja mitterelatsioonilised andmebaasid
Pärast relatsiooniandmebaaside ja SQL-i käsitlemist viib see kursus teid läbi erinevate NoSQL-i andmebaaside, sealhulgas dokumendipoodide (nt MongoDB), veerupoodide (nt Cassandra) ja graafikute andmebaaside (nt Neo4j) kaudu. Õpid valima oma rakenduse jaoks õiget andmebaasi ning kuidas neis olevaid andmeid luua, otsida ja levitada.
Masinõpe
Õpid suurandmete analüütika praktilisi aspekte andmekaevandamise, masinõppe, statistika ja andmete visualiseerimise tehnikate abil. Saate uurida, kuidas me õpetame arvuteid mõistma olevikku ja ennustama tulevikku rahanduse, turunduse ja sotsiaalmeedia andmete abil. Saate teada, kuidas rakendada praktilistes probleemides masinõppetehnikaid, nagu närvivõrgud ja otsustuspuud.
Klasterarvutus
See kursus hõlmab jaotatud andmetöötlust koos Hadoopi ja MapReduce'iga lisaks Condori kasutamisele hajutatud arvutamiseks.
Teaduslikud ja kaubanduslikud rakendused
Külalisesti loengutega teaduse ja tööstuse kohta tutvustab see kursus suuremahuliste andmete juhtumisi. Sa õpid esimest korda, kuidas ettevõtted kasutavad suuri andmeid sellistes valdkondades nagu pangandus, reisimine, telekommunikatsioon, geneetika ja neuroteadus.
Pange tähele, et jaanuarikuu alguse huvilistele on kursuse kestus 21 kuud. Näiteks 2023. aasta jaanuaris alustavad õpilased lõpetavad kooli 2024. aasta novembris. See otsus tehti selleks, et suvekuudel, mil õppetööd ei toimu, saaksid õpilased paindlikult õppida ja täiendada muid oskusi.
Õpetamine
Seal on tõeline segu praktilistest tehnoloogiaseanssidest, mida õpetatakse laborites ja töötubades ning loenguid, seminare ja õpetusi, mis õpetavad teile suurandmete teooriaid.
Te viite projekti läbi enda valitud Big Data tehnoloogia abil. Meie töötajate toel saate valida spetsialistide teema ja saada tõeliseks eksperdiks. Alustate teema ja selle tehnoloogia põhjaliku analüüsiga. Seejärel loote lahenduse, mis tutvustab teie oskusi tööandjatele ja annab teile teadmised kõrgetasemelise ja kõrgepalgalise töökoha võitmiseks.
Meil on tööstuse kutsutud kõnelejate programm, mis annab teile võimaluse küsida iga päev andmeteadlasi puudutavaid inimesi. Hiljutised osalejad on MongoDB, SkyScanner ja HSBC.
Galerii
Aktuaalset
Suurandmete oskuste järele on suur nõudlus. Teil on võimalused töötada andmepõhiste ettevõtetega erinevatest sektoritest ja teil on palk, mis on tavaliselt kõrgem kui IT keskmine. Suurandmete eriala lõpetanuna saate töötada paljudes sektorites, nagu digitehnoloogia, energeetika ja kommunaalteenused, finantsteenused, avalik sektor ja tervishoid.