Magistrikraad Big Data Technologies
Glasgow Caledonian University - The School of Computing, Engineering and Built Environment
Põhiteave
Ülikooli asukoht
Glasgow, Suurbritannia
Keeleteadus
Inglise keel
Õppevorm
Ülikoolilinnakus
Kestvus
1 - 2 aasta
Tempo
Päevane õpe, Osakoormus
Õppemaks
GBP 5500 / per year *
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Võta kooliga ühendust
Varaseim alguskuupäev
Võta kooliga ühendust
* Kodu, RUK ja ELi üliõpilased; 12600 £ Rahvusvahelised üliõpilased
Stipendiumid
Uurige stipendiumivõimalusi oma õpingute rahastamiseks
Sissejuhatus
Alusta karjääri tipptasemel valdkonnas ja juhtida põnevat ja väljakutseid pakkuvat suurte andmete maailma!
Suured andmetöötlusviisid muudavad pöördeid selle kohta, kuidas organisatsioonid ja tööstused omandavad ja analüüsivad andmeid, pakkudes väärtuslikku teavet inimeste elamise, töö, mängimise, reisimise, ostmise ja kasutamise kohta. Need teadmised on väärtuslikud turundajatele, teadlastele, disaineritele, linnaplaneerijatele, rakenduste arendajatele, kasvatajatele ja paljudele teistele.
GCU MSc in Big Data Technologies aitab õpilastel luua põhilisi teadmisi ja praktilisi oskusi edu saavutamiseks selles kiiresti kasvavas valdkonnas. Te arendate pädevust mitmete uute tehnoloogiatega: suured andmed, pilvandmetöötlus ja asjade internet. Õppige ekspertidelt; GCU on rahvusvaheliselt tunnustatud selle teadustöö tugevuse tõttu põnevates teemades, mis juhivad 21. sajandi innovatsiooni.
Nii täiskoormusega kui ka osalise tööajaga õppetööga on programm ideaalne kellegi jaoks, kellel on taust infotehnoloogia, tarkvaratehnika, veebitehnoloogia või arvutitehnika valdkonnas, kes soovib oma oskusi täiustada või uuendada. Need, kellel on matemaatika ja elektroonika taust, sobivad ka hästi.
Uuendatud õppekava hoiab karjäärile orienteeritud lähenemisviisi, nii et võite omandada väärtuslikke oskusi, mida saate tööstuses kohe tööle panna.
- Rakenda tipptasemel tööriistu ja tehnoloogiaid sellistest ettevõtetest nagu IBM, Microsoft ja SAS
- Avastage tööstusharusisesed avatud lähtekoodiga arendusplatvormid nagu Hadoop
- Saavutage tööstuse tunnustust SASi ühise sertifitseerimisega programmi Data Analytics moodulis
Suured andmeedastused võimaldavad teil anda uut teavet inimeste käitumise ja psühholoogia kohta, mis aitab meil luua tugevamaid ja õnnelikumaid ühiskondi kogu maailmas. Teie töö võib kujundada targad ja jätkusuutlikud linnad; kõrvaldada hariduse tõkked; aidata inimestel tervislikumaid valikuid teha igapäevaselt; parandada rahvatervist ... ja palju muud. Kõik mõtestatud viisid ühist kasu panustamiseks.
Graduate väljavaated
Lõpetamisel võite olla raadioreklaami kandidaat andmete ja analüütiliste süsteemide arendaja, arhitekti või administraatorina. Leiad võimalusi erinevates tööstusharudes: inseneri-, farmaatsia-, rahandus-, tervishoiu-, jaekaubanduse, turvalisuse, arukate keskkondade jms kohta.
Mida sa õpid
Täisajaga õpilased täidavad kuus õpetatud mooduleid; kolmel trimestril A ja kolm trimester B ning magistriõppeprojekt trimester C. Osalise tööajaga õpilased täidavad kuus õpetatud mooduleid; kolm aastal 1. aastal, kolm aastal 2. aastal ja MSc projekt 3. aastal.
Cloud Computing ja veebiteenused
See moodul pakub analüütilist ja praktilist pilvandmetöötluse ja veebiteenuste katvust. See keskendub tehnoloogia, raamistike ja nendega seotud standarditele: pilvmudelid, pilveplatvormid ja mastaapsuse suurendamine. Samuti on see hõlmatud praeguse veebiteenuste tehnoloogia ja andmeedastuse ja integreeritud pilve- ja veebiteenuste rakenduste väljatöötamisega. Kogu tööstuses kasutatakse tänapäevaseid näiteid tööstuse tehnoloogiast.
Big Data Landscape
See moodul hõlmab Big Data haldamise protsessi kogu selle elutsükli jooksul, alates nõudest pensionile jäädes. Elutsükkel liigub erinevate rakendussüsteemide, andmebaaside ja andmekandjate vahel. Õpilased saavad arusaamise kogu Big Data väärtusahelast. Nad suudavad analüüsida Big Datai läbivate erinevate etappidega seotud väljakutseid ja võimalusi.
Andmete analüüs
See moodul hõlmab statistiliste põhikontseptsioone, mis on vajalikud andmetöötluse, masinloetuse ja ennustavate analüüside kriitiliste mõistete mõistmiseks, mida kasutatakse andmete, eriti suurte andmete visualiseerimiseks ja analüüsimiseks. Õpilased saavad arusaama andmete ettevalmistamisest, analüüsimeetodites kasutatavatest protsesside mudelitest, algoritmidest ja nende vajadustest, nende algoritmide rakendamisest praeguste tehnoloogiate abil ja nende rakendatavuse erinevatele stsenaariumi tüüpidele. Samuti omandavad nad suuremaid praktilisi oskusi Big Data analüüsiga seotud probleemide kavandamisel, rakendamisel ja hindamisel.
Suured andmeplatvormid
See moodul hõlmab platvorme, mis toetavad andmete salvestamist, töötlemist ja analüüsimist Big Data stsenaariumides. See keskendub väga laiendatavale platvormile, mis pakuvad operatiivseid võimalusi reaalajas, interaktiivsel töötlemisel ja platvormidel, mis pakuvad analüütilisi võimalusi tagasiulatuva ja keeruka analüüsi jaoks. Õpilased saavad arenenud teadmisi nende platvormide aluseks olevatest põhimõtetest ning nende tugevatest külgedest, nõrkadest külgedest ja rakendatavusest erinevatele stsenaariumi tüüpidele. Samuti saavad nad laialdased praktilised oskused skaalautuvatel Big Data platvormi lahenduste kavandamisel ja rakendamisel.
Asjade internet
See moodul pakub fundamentaalset ja praktilist leviala, mis on seotud asjade internetiga (IoT) lähenevate tehnoloogiatega. See keskendub tüüpiliste IOT rakenduste, tehnoloogiate, raamistike ja nendega seotud standarditele, mis toetavad ja toetavad IoT-rakendusi, nagu andurivõrgud, sõnumiedastuse protokollid, turvalisus, andmete salvestamine, analüüsimine, teenused ja inimestevaheline suhtlus. Moodul pakub põhjalikku praktilist ülevaadet representatiivsetest IoT rakendusraamistikest, sealhulgas pilvepõhistest teenuste osutamise mudelitest.
IT professionaalsed probleemid ja projekti meetodid
Selle mooduli eesmärk on arendada välja arusaamatud ja praktilised oskused arenenud projekteerimismeetodite puhul, mis on kooskõlas tööstusharu eeskirjade, standardite ja tavadega ning mida kohaldatakse keerukate IT-projektide suhtes. Uuring viiakse läbi integreeritult, tagamaks, et nende raamistikud, mille raames selliseid projekte arendatakse, juurutatakse ja hallatakse, on täielikult mõistetavad.
Magistritöö
Õpilased uurivad pilvandmetöötluse või sellega seotud tehnoloogiate aktuaalset või esilekerkivat teemat. Väitekiri on vahend õpilase ja tehnikakogukonna teadmiste ja arusaamade laiendamiseks mõnes spetsialiseerunud tehnikavaldkonnas. See teenib oma pikkust, keerukust ja rangust kui sobivat vahendit õpilaste personaalse, suhtlemisoskuse ja suhtlemisoskuse laiendamiseks. Lisaks aitab see välja töötada ja laiendada mitmesuguseid kõrgetasemelisi mõtlemisoskusi, sealhulgas oskuste analüüsimist ja sünteesimist ning annab üliõpilasel võimaluse näidata algupärast ja loovust suuremas tehnilises töös.
Sisenemise nõuded
Suurbritannia autasud 2: 2 (või samaväärne) arvutustehnika või arvutitehnika / elektroonika või sugulaspetsialistiga
Muu akadeemiline ja kutsekvalifikatsioon
Iga taotlust GCU-le käsitletakse individuaalselt. Kui teil ei ole harilikke akadeemilisi kraadiõppe vorme, kuid nad suudavad näidata tunnustatud kutseorganisatsioonide asjakohast töökogemust ja / või krediiti, võidakse teil selle kursuse omandamiseks lubada ülikooli eelõppekava tunnustamist.
- inglise keel
- Akadeemiline IELTS skoor 6.0 (või samaväärne), mille elementi pole alla 5.5.
Pange tähele: kui olete pärit enamuselt inglise keelt kõnelevast riigist, ei pruugi teilt nõuda täiendavat tõestust oma inglise keele oskuse kohta.
Siin loetletud kõik sisenemisnõuded tuleks kasutada juhendina ja need peavad vastama minimaalsele sisestamise tingimustele. Taotlejaid, kes on teinud koha tingimusliku pakkumise, võidakse paluda saavutada rohkem, kui on öeldud.
Lisainformatsioon
Muud akadeemilised ja kutsekvalifikatsioonid
Iga taotlust GCU-le käsitletakse individuaalselt. Kui teil ei ole harilikke akadeemilisi kraadiõppe vorme, kuid nad suudavad näidata tunnustatud kutseorganisatsioonide asjakohast töökogemust ja / või krediiti, võidakse teil selle kursuse omandamiseks lubada ülikooli eelõppekava tunnustamist.
Rahvusvahelised Pathways
Kui te ei vasta inglisekeele nõuetele, võite saada inglise keele omandamiseks ülikooliõppeprogrammi.
Tasud ja rahastamine
Õppemaksu, mida maksate, määravad enamasti teie tasu staatus. Mis on minu õppetoetuse staatus?
Õppemaks 2018/19
- Kodu: 5500 naela
- RUK: 5500 £
- EL: 5500 £
- Rahvusvaheline: 12600 krooni
Kui alustate oma õpinguid 2018. aasta septembris või 2019. aasta jaanuaris, siis need on iga-aastased või moodulitasud, mis kehtivad teie kursuse kestuse kohta; Tasud võivad siiski muutuda. Lisateabe saamiseks selle kohta, kuidas tasud võivad muutuda, lugege meie tasusid ja tagasimakse eeskirju.
Lisakulud
Lisaks kursuse õppemaksudele võite ülikoolis oma aja jooksul kogeda lisakulusid.
Stipendiumid
Data Lab stipendium
Andmebaasi stipendium pakub täistööajaga kodu-või ELi üliõpilastele täielikku rahastamist oma õppemaksudest ning kogu aasta jooksul Data Labi koolitusüritustel osalemist. Neid pakutakse koostöös Šotimaa Rahastamisnõukoguga ja Euroopa Sotsiaalfondiga 2018. aasta septembri sisenemiseks. Stipendiumid põhinevad akadeemilistel saavutustel, motivatsioonil ja finantsoludel. Avalduse esitamise tähtaeg on esmaspäev, 25. juuni 2018. Lisateabe saamiseks külastage meie veebisaiti .
Pakume kvaliteetset haridust õiglase hinna eest; kui ühist heaolu ülikool, oleme võtnud endale kohustuse pakkuda andekatele õpilastele juurdepääsetavat kõrgharidust, hoides oma õppemaksu madalalt ja pakkudes laiaulatuslikku stipendiumipaketti üle 2,5 miljoni naela aastas.
Kui teil on küsimusi või küsitlusi stipendiumide kohta, mis on saadaval 2018./19. Aastaks, võtke kindlasti ühendust üliõpilaspäringute meeskonnaga.
Rahvusvaheline õpilase alguskuupäev
Uute rahvusvaheliste üliõpilaste jaoks algavad orientatsiooniüritused 14. septembril 2018 . See lisaaeg on spetsiaalselt ette nähtud uute rahvusvaheliste üliõpilaste abistamiseks Suurbritannia ja GCU juures enne üldise üliõpilaste juhendamise ja õpetamise alustamist.
Sel perioodil toimus terve hulk lõbusaid ja informatiivseid tegevusi, sealhulgas ülikoolilinnak ja linnaekskursioonid, samuti tervitusüritused, kus võite kohtuda teiste rahvusvaheliste üliõpilastega.
Lisateavet saate meie auhinnatud sisserändepoliitika toetusest
Miks valida see programm?
See programm õpetab õpilastele põhitehnoloogia põhiteadmisi ja -oskusi, et rakendada suuri andmeküsimusi, sealhulgas hõivata, hõivata, salvestada, integreerida, jagada, otsida, analüüsida ja laialdaselt levitada struktureerimata andmekogusid. Uuringuid selle programmi kohta toetavad ja täiustavad unikaalselt ülikooli rahvusvaheliselt head teadustöö tugevad küljed, eriti pilvandmetöötluse, küberjulgeoleku, asjade Interneti ja küber-füüsiliste süsteemide valdkonnas.
Programmis on paralleelne tähtsus selle nimel, et arendada professionaalsust, mida tööstuses oodatakse. Kõigi tulevaste tõendamisvõimalustega sünteesitakse ühtselt, Big Data Technologies'i magistrikraadide lõpetajate hulgas on üks kõrgelt kvalifitseeritud IKT lõpetanuid, vastates kindlalt erinevate suurte andmetöötlusdomeenide vajadustele ja väljakutsetele.
Tööpraktika
Õpilasi teavitatakse meie tööstuse partnerite pakutavatest paigutusvõimalustest. Tavaliselt toimub praktika pärast magistriõppeprogrammi lõpetamist, kuid mõnikord võib õpilastele võimalused teha oma MSc distsipliini koostöös äriettevõttega.
Hindamismeetodid
Hindamist kasutatakse õpitulemuste saavutamiseks. Hindamismeetodid hõlmavad klassi testid, kursuste ülesanded, praktilised testid ja tehnilised aruanded. Praktiline rakendamine ja hindamine moodustavad olulise osa õpetatavate moodulite hindamisest ja MSc dissertatsiooni tööle.
Sisseastumised
Õppekava
Mida sa õpid
Täisajaga õpilased täidavad kuus õpetatud mooduleid; kolmel trimestril A ja kolm trimester B ning magistriõppeprojekt trimester C. Osalise tööajaga õpilased täidavad kuus õpetatud mooduleid; kolm aastal 1. aastal, kolm aastal 2. aastal ja MSc projekt 3. aastal.
Cloud Computing ja veebiteenused
See moodul pakub analüütilist ja praktilist pilvandmetöötluse ja veebiteenuste katvust. See keskendub tehnoloogia, raamistike ja nendega seotud standarditele: pilvmudelid, pilveplatvormid ja mastaapsuse suurendamine. Samuti on see hõlmatud praeguse veebiteenuste tehnoloogia ja andmeedastuse ja integreeritud pilve- ja veebiteenuste rakenduste väljatöötamisega. Kogu tööstuses kasutatakse tänapäevaseid näiteid tööstuse tehnoloogiast.
Big Data Landscape
See moodul hõlmab Big Data haldamise protsessi kogu selle elutsükli jooksul, alates nõudest pensionile jäädes. Elutsükkel liigub erinevate rakendussüsteemide, andmebaaside ja andmekandjate vahel. Õpilased saavad arusaamise kogu Big Data väärtusahelast. Nad suudavad analüüsida Big Datai läbivate erinevate etappidega seotud väljakutseid ja võimalusi.
Andmete analüüs
See moodul hõlmab statistiliste põhikontseptsioone, mis on vajalikud andmetöötluse, masinloetuse ja ennustavate analüüside kriitiliste mõistete mõistmiseks, mida kasutatakse andmete, eriti suurte andmete visualiseerimiseks ja analüüsimiseks. Õpilased saavad arusaama andmete ettevalmistamisest, analüüsimeetodites kasutatavatest protsesside mudelitest, algoritmidest ja nende vajadustest, nende algoritmide rakendamisest praeguste tehnoloogiate abil ja nende rakendatavuse erinevatele stsenaariumi tüüpidele. Samuti omandavad nad suuremaid praktilisi oskusi Big Data analüüsiga seotud probleemide kavandamisel, rakendamisel ja hindamisel.
Suured andmeplatvormid
See moodul hõlmab platvorme, mis toetavad andmete salvestamist, töötlemist ja analüüsimist Big Data stsenaariumides. See keskendub väga laiendatavale platvormile, mis pakuvad operatiivseid võimalusi reaalajas, interaktiivsel töötlemisel ja platvormidel, mis pakuvad analüütilisi võimalusi tagasiulatuva ja keeruka analüüsi jaoks. Õpilased saavad arenenud teadmisi nende platvormide aluseks olevatest põhimõtetest ning nende tugevatest külgedest, nõrkadest külgedest ja rakendatavusest erinevatele stsenaariumi tüüpidele. Samuti saavad nad laialdased praktilised oskused skaalautuvatel Big Data platvormi lahenduste kavandamisel ja rakendamisel.
Asjade internet
See moodul pakub fundamentaalset ja praktilist leviala, mis on seotud asjade internetiga (IoT) lähenevate tehnoloogiatega. See keskendub tüüpiliste IOT rakenduste, tehnoloogiate, raamistike ja nendega seotud standarditele, mis toetavad ja toetavad IoT-rakendusi, nagu andurivõrgud, sõnumiedastuse protokollid, turvalisus, andmete salvestamine, analüüsimine, teenused ja inimestevaheline suhtlus. Moodul pakub põhjalikku praktilist ülevaadet representatiivsetest IoT rakendusraamistikest, sealhulgas pilvepõhistest teenuste osutamise mudelitest.
IT professionaalsed probleemid ja projekti meetodid
Selle mooduli eesmärk on arendada välja arusaamatud ja praktilised oskused arenenud projekteerimismeetodite puhul, mis on kooskõlas tööstusharu eeskirjade, standardite ja tavadega ning mida kohaldatakse keerukate IT-projektide suhtes. Uuring viiakse läbi integreeritult, tagamaks, et nende raamistikud, mille raames selliseid projekte arendatakse, juurutatakse ja hallatakse, on täielikult mõistetavad.
Magistritöö
Õpilased uurivad pilvandmetöötluse või sellega seotud tehnoloogiate aktuaalset või esilekerkivat teemat. Väitekiri on vahend õpilase ja tehnikakogukonna teadmiste ja arusaamade laiendamiseks mõnes spetsialiseerunud tehnikavaldkonnas. See teenib oma pikkust, keerukust ja rangust kui sobivat vahendit õpilaste personaalse, suhtlemisoskuse ja suhtlemisoskuse laiendamiseks. Lisaks aitab see välja töötada ja laiendada mitmesuguseid kõrgetasemelisi mõtlemisoskusi, sealhulgas oskuste analüüsimist ja sünteesimist ning annab üliõpilasel võimaluse näidata algupärast ja loovust suuremas tehnilises töös.