MSc datatieteessä ja Big Data Analyticsissa
Wrexham Glyndwr University
Keskeiset tiedot
Kampuksen sijainti
Wrexham, Yhdistynyt kuningaskunta
Kieli (kielet
Englanti
Opintomuoto
Kampuksella
Kesto
1 - 2 vuosi
Vauhti
Täysaikainen, Osa-aikainen
Lukukausimaksut
GBP 5 940 / per year
Hakemuksen määräaika
Pyydä tietoja
Aikaisin aloituspäivä
Sep 2024
Johdanto
Erikoistut tietotieteen ja Big Data -teknologioiden vaativiin alueisiin.
Tutustu siihen, kuinka voit käyttää erilaisia malleja, menetelmiä, työkaluja ja tekniikoita tietojen muuntamiseksi tiedoksi ja tiedoksi, jota ei-asiantuntijat ymmärtävät.
Mahdollisuudet työskennellä skenaarioiden ja tapaustutkimusten parissa, jolloin voit kokea todellisia tilanteita, ongelmanratkaisua ja päätöksentekoa.
Kurssin tärkeimmät ominaisuudet
- Tämä kurssi on suunniteltu muunnosmaisteriksi, joka antaa sinulle mahdollisuuden aiemmasta aihealueestasi riippumatta jatkaa uraa tietotekniikassa.
- Se antaa sinulle taidot, tiedot, työkalut ja teknologian varmistaaksesi sujuvan siirtymisen tälle erikoisalalle.
- Data Science on alusta, jossa on monimutkainen sekoitus teknologiaa, algoritmien kehitystä ja datahäiriöitä. Olemme kehittäneet kurssimme varmistaaksemme, että sinulla on huippuosaamista ja tunnistat alan nykyisen ja ennustetun tulevaisuuden.
- Muutamme ymmärrystäsi aiheesta ja inspiroimme sinua tekemään tietoisia päätöksiä arvioimalla kriittisesti turvallisuus-, laki-, eettisiä ja tietosuojakysymyksiä sekä nykyisten ja nousevien big data -tekniikoiden ja -sovellusten ympäristövaikutuksia.
- Tiimimme ovat johtavia tutkimusaktiivisia ammattilaisia, jotka ovat valmiina koko kurssin ajan tukemaan oppimistasi tietämyksillä ja asiantuntemuksella.
Opetussuunnitelma
Mitä opiskelet
Opiskelijat suorittavat 6 ydinmoduulia, joista jokainen on 20 opintopistettä, ja sen jälkeen 60 opintopisteen arvoinen väitöskirjaprojekti, yhteensä 180 opintopistettä.
Moduulit
- Jatko-opiskelu ja tutkimusmenetelmät
- Kehittyneet tietorakenteet ja algoritmit
- Tietokantajärjestelmät ja tietoanalyysi
- Big Datan haasteet ja mahdollisuudet
- Tietojen analysointi ja visualisointi
- Koneoppiminen
- Väitöskirja
Tässä osiossa luetellut tiedot ovat yleiskatsaus ohjelman akateemisesta sisällöstä, joka on joko ydin- tai vaihtoehtomoduulien muodossa. Moduulit on nimetty keskeisiksi tai vaihtoehdoiksi ammatillisen elimen vaatimusten ja sisäisen akateemisen kehyksen tarkistuksen mukaisesti, joten niitä voidaan muuttaa.