Ülevaade

Suured andmed on üha olulisemad tänapäeva kommertsmaastikul. Suurte andmete spetsialiseerunud andmeteadlana aitavad ettevõtetel mõista suure hulga struktureeritud ja struktureerimata andmeid, pakkudes kiireid teadmisi, mis võimaldavad neil paremini ja kiiremini otsuseid teha.

MSc Big Data on õpetanud arenenud magistrikraadi, mis hõlmab Big Data tehnoloogiat ja andmeanalüütika teadust. Te omandate praktilisi oskusi suurtes andmetöötluses, täiustatud analüüside ning tööstuslikes ja teaduslikes rakendustes.

Kursus õpetab teile, kuidas koguda, hallata ja analüüsida suuri ja kiireid andmeid teaduse või kaubanduse jaoks. Sa õpid oskusi tipptasemel tehnoloogias, nagu Python, R, Hadoop, NoSQL ja Machine Learning. Samal ajal võtate te ka olulisi matemaatika ja arvutustehnika teooriaid ning õpiksite arenenud arvutusmeetodeid, mida on vaja arendada oma karjääri andmeteadustes.

Meie MSc on välja töötatud koostöös globaalsete ja kohalike firmadega, kes teenivad andmeteadlasi. HSBC-l on Stirlingis arenduskeskus ja oleme esitanud meie üliõpilastele mõned väga huvitavad Big Data-projektid. Amazoni arenduskeskus Šotimaal asub Edinburghi lähedal.

University of Stirling Labi , Innovatsioonikeskuse liige, mille eesmärk on arendada Andmeteaduste talente ja oskusi Šotimaal tööstuses. Samuti toetab see meie õpilastele rahastamist, võrgustike loomist ja töökohtade loomist.

Lõpetanud Big Data saate töötada paljudes valdkondades, nagu digitaaltehnoloogia, energeetika ja kommunaalteenused, finantsteenused, avalik sektor ja tervishoid.

Peamised põhjused meiega õppimiseks

# 1 Õppida tipptasemel tehnoloogiaid, sealhulgas Python, Hadoop, NoSQL ja Machine Learning

# 2 Meie andmed MSc on Šotimaal Datalabi programmide suurim ja edukas

# 3 Meie lõpetajal on tööandjate jaoks suurepärane maine nende oskuste ja teadmiste osas

Kursuse eesmärgid

Magistriõpe Big Data ainekava sisaldab järgmist:

  • Suurte andmete matemaatika ja statistika
  • Pythoni skriptimine
  • Big Data äri- ja teaduslikud rakendused
  • Suured andmebaasid ja NoSQL, sealhulgas MongoDB, Cassandra ja Neo4J
  • Analytics, masin õppimine ja andmete visualiseerimine kasutades Weka, R ja ScikitLearn
  • Cluster computing koos Hadoop, Spark, Hive ja MapReduce
  • Tudengiprojektid, sh tasulised praktikakohad

Selles magistrikursuses saate:

  • arusaam andmebaaside mastaapsuse, andmeanalüüsi, otsingu ja optimeerimise probleemidest
  • võime valida õige lahendus äritegevusele, mis hõlmab suuri andmeid, sealhulgas andmebaase, arhitektuuri ja pilveteenuseid
  • arusaam suurte andmete analüüsist, sealhulgas visuaalsete ja automaatselt suurte andmekoguste õppimise meetodid
  • programmeerimisoskused selliste lahenduste loomiseks, mis kasutavad suuri andmetehnoloogiaid, nagu MapReduce ja skriptimine NoSQL-i jaoks, ja võime kirjutada paralleelselt algoritme multiprotsessorite täitmiseks

Tööpraktika

Kursusel on pikk suveprojekt, mis on tavaliselt koostöös ettevõtte või tehnoloogia pakkujaga.

Kursuse ülesehitus

Suurte andmete matemaatika ja statistika

  • Meie sihtasutus matemaatika ja arvutikursused tagavad, et teil on teoreetiline alus, mis põhineb ülejäänud kursusel.
  • See moodul õpetab põhilist lineaarset algebot, tõenäosusteooriat ja sissejuhatavat statistikat.

Suured andmebaasid

  • Pärast SQL-i kokkuvõtet viib see kursus läbi mitmesugused NoSQL-i andmebaasid, sealhulgas dokumendivarud nagu MongoDB, veergude kauplused nagu Cassandra ja graafilised andmebaasid, näiteks Neo4j. Õpid valima oma rakenduse jaoks õige andmebaasi ja kuidas neid andmeid luua, otsida ja levitada.

Big Data Analytics

  • Saate õppida suurte andmete analüüside praktilisi meetodeid andmete kaevandamise, masin õppe, statistika, andmete visualiseerimine ja veebianalüütika. Sa uurid, kuidas me koolitame arvuteid, et mõista praegust ja ennustada tulevikku finants-, turundus- ja sotsiaalse meedia andmetega.

Analüütilised ja probleemide lahendamise meetodid, mida õpid, on järgmised:

  • Matemaatika ja statistika
    • Tõenäosus ja tõenäosus
    • Teabe teooria
    • Lineaaralgebra
    • Statistika
  • Andmete kaevandamine
  • Närvivõrgud
  • Bayese võrgustikud
  • Otsuse puid
  • DM projektijuhtimine

Hadoop ja MapReduce

  • 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.

Õpetamine

Praktiliselt on praktilise tehnoloogia seansid, mida õpetatakse laborites ja töökodades koos loengute, seminaride ja õpetustega, mis õpetavad teile Big Data teooriaid.

Teete projekti, kasutades teie valitud Big Data-tehnoloogiat. Meie töötajate toetusel valite spetsiaalse teema ja muutute tõeliseks eksperdiks. Alustad teemat ja selle tehnoloogiat põhjalikult analüüsides. Seejärel saate luua lahenduse, mis näitab oma oskusi tööandjatele ja annaks teile teadmisi, et võita kõrge, kõrge palgatöö.

Meil on tööstuse kutsutud kõnelejate programm, mis annab teile võimaluse küsida iga päev andmeteadlasi puudutavaid inimesi. Hiljutised osalejad on MongoDB, SkyScanner ja HSBC.

Hindamine

See on praktiline kursus ja hinnang kajastab seda. Igal moodulil on ülesanne ja eksam, kuid rõhk on kursuste tegemisel.

Kursuse direktor

Dr Kevin Swingler

44 (0) 1786 467676

kms@cs.stir.ac.uk

Tasud - 2018/2019

  • Ülemeremaad 15 250 £
  • Kodu / EU £ 6,300
Programmi õpetamise keel:
Inglise

Vaata veel 72 kursust University of Stirlingis »

See kursus on Ülikoolilinnas
Duration
12 - 24 kuud
Osakoormus
Päevane õpe
Price
6,300 GBP
Kodu / EL: 6 300 £ - ülemere: 15 250 £
Asukohtade järgi
Kuupäeva järgi