Nauka o danych i analityka MSc

Brunel University - Brunel University

Od sieci społecznościowych, handlu elektronicznego i rządów po czujniki, inteligentne liczniki i sieci komórkowe, dane są gromadzone z niespotykaną dotąd szybkością i skalą. Jednak duże zbiory danych są mało przydatne bez "dużego wglądu". Umiejętności wymagane do rozwijania takiego wglądu są niewystarczające, a niedobór wykwalifikowanych pracowników na rynku analizy danych jest wymieniany jako kluczowa bariera w odblokowaniu wszystkiego, co dane mają do zaoferowania.

Program Data Science and Analytics MSc zapewnia te umiejętności, łącząc solidny kurs akademicki z praktycznym doświadczeniem w wiodącej technologii komercyjnej i szansą na zdobycie certyfikatu branżowego. Rozwiniesz zarówno swoją krytyczną świadomość najnowszych osiągnięć w dziedzinie nauki o danych, jak i praktyczne umiejętności, które pomogą Ci skuteczniej stosować naukę o danych w wielu różnych sektorach, w tym w finansach, handlu detalicznym i administracji.

Zdobędziesz wiedzę na temat kluczowych pojęć i niuansów skutecznej analizy danych. Zyskasz zaufanie do własnego krytycznego zrozumienia wyzwań i kwestii wynikających z przyjmowania heterogenicznych danych w dużej ilości i skali, zrozumienia tego, co reprezentują, i przekształcenia tego zrozumienia w wgląd w innowacje biznesowe, naukowe lub społeczne. Rozwiniesz praktyczne zrozumienie umiejętności, narzędzi i technik niezbędnych do skutecznego stosowania nauki o danych.

Kurs ma na celu zaoferowanie Ci możliwości zdobycia praktycznego doświadczenia w zakresie kilku narzędzi do analizy danych (np. Hadoop, Spark, Tableau), języków programowania (R, Python) i bibliotek uczenia maszynowego.

Seria sesji w Pythonie jest oferowana w celu wsparcia studentów, którzy są mniej zaznajomieni z programowaniem.

Będziesz mieć również możliwość uzyskania certyfikatu SAS, takiego jak SAS Base Programming, który jest uznaną kwalifikacją branżową, po dwutygodniowym obozie certyfikacyjnym SAS.

Jeśli nie chcesz angażować się w studia magisterskie w pełnym lub niepełnym wymiarze godzin, możesz rozwijać swoje portfolio edukacyjne przez dłuższy czas, podejmując studia etapowe, które prowadzą do uzyskania certyfikatu podyplomowego (PGCert in Data Science), dyplomu podyplomowego (PGDip in Data Science and Analytics) oraz magistra nauk o danych i analityki w oddzielnych etapach.