ปริญญาโทด้านข้อมูลขนาดใหญ่
IMF Smart Education
ข้อมูลสำคัญ
ที่ตั้งวิทยาเขต
Online Spain
ภาษา
สเปน
รูปแบบการเรียน
การเรียนทางไกล
ระยะเวลา
24 เดือน
ก้าว
ไม่เต็มเวลา
ค่าเทอม
EUR 850 / per year *
หมดเขตรับสมัคร
ขอข้อมูล
วันที่เริ่มต้นเร็วที่สุด
Sep 2024
* ราคาพื้นฐาน: 8,500 ยูโร
ทุนการศึกษา
สำรวจโอกาสในการมอบทุนการศึกษาเพื่อช่วยสนับสนุนการศึกษาของคุณ
บทนำ
Master in Big Data ซึ่งได้รับการพัฒนาร่วมกับ Indra ข้ามชาติทางเทคโนโลยีให้ภาพรวมของเทคโนโลยี Big Data และการใช้งานตลอดจนการฝึกประยุกต์และการปฏิบัติในเทคนิคการวิเคราะห์สำหรับธุรกิจ (Business Analytics) นั่นคือในแอปพลิเคชันจาก เทคนิค Data Science สู่ปัญหาทางธุรกิจ
ดังนั้นโปรแกรมจึงตอบสนองต่อความต้องการที่จะรู้ในทางปฏิบัติและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูล ความเข้าใจในการใช้งานด้านเทคนิคช่วยเสริมวิสัยทัศน์ทางธุรกิจ เพื่อให้ผู้สำเร็จการศึกษาหลักสูตรสามารถให้เหตุผลเชิงลึกเกี่ยวกับการประยุกต์เทคโนโลยี ตลอดจนใช้เทคนิคและเครื่องมือในการวิเคราะห์ในสถานการณ์เฉพาะ
ทำไมต้องเรียนที่ School of Artificial Intelligence & Big Data?
ผู้เชี่ยวชาญที่กระตือรือร้น
ผู้เชี่ยวชาญที่กระตือรือร้นจาก Indra และ Minsait จะสอนทักษะและความรู้ที่พวกเขาแสวงหาสำหรับทีมของพวกเขา
ออกแบบการฝึกอบรมของคุณเอง
โปรแกรมของเรามีโครงสร้างเป็น 2 แกนหลัก คือ โปรไฟล์และประสบการณ์ทางวิชาชีพของคุณ เพื่อให้คุณสามารถเข้าถึงตลาดมืออาชีพได้จากโปรไฟล์ทางเทคนิค (ฮาร์ดเทค) หรือธุรกิจ (ซอฟต์เทค)
การเรียนรู้โดยการทำ
ทำงานร่วมกับระบบคลาวด์ของผู้เล่นหลักในภาคส่วนนี้ ระบบนิเวศ และแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่ให้บริการผู้คนกว่า 500 ล้านคน
เข้าถึงข้อปฏิบัติ
การตั้งค่าสำหรับการเข้าถึงการฝึกงานแบบมืออาชีพโดยมีจำนวนการฝึกงานขั้นต่ำสำหรับแต่ละโปรแกรม
ไตเตรท
เมื่อสำเร็จหลักสูตรนี้ คุณจะได้รับปริญญาโทด้าน Big Data สามระดับจาก IMF Smart Education ใบรับรองวิชาชีพจาก Indra และ Master of Big Data จาก UCAV
สามปริญญา: IMF Smart Education + การรับรองมืออาชีพของ Indra + UCAV
ความเป็นไปได้ในการจ้างฝึกงานและสิทธิพิเศษในการเข้าถึงกระบวนการคัดเลือก
นักเรียนในอุดมคติ
โปรแกรมนี้มุ่งเป้าไปที่มืออาชีพและผู้สำเร็จการศึกษาล่าสุดที่มีโปรไฟล์ที่แตกต่างกันที่ต้องการปรับทิศทางหรือปรับทิศทางอาชีพการงานของตนให้เป็นหนึ่งในอาชีพใหม่ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูล โปรไฟล์สามารถมีได้สามประเภท:
- โปรไฟล์ ICT: นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์หรือวิศวกรที่เกี่ยวข้องหรือผู้เชี่ยวชาญที่พัฒนาอาชีพด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์หรือการบริหารระบบไอที
- โปรไฟล์เชิงปริมาณ: ผู้สำเร็จการศึกษาจากหลักสูตรที่มีองค์ประกอบเชิงปริมาณที่แข็งแกร่ง เช่น สถิติและคณิตศาสตร์ ที่ต้องการขยายทักษะของตนด้วยการเก็บข้อมูล เทคนิคการจัดเก็บและการจัดการ ตลอดจนได้รับความสามารถด้านการวิเคราะห์ใหม่ๆ
- โปรไฟล์ธุรกิจ: ผู้สำเร็จการศึกษาและผู้เชี่ยวชาญในสาขาธุรกิจและเศรษฐศาสตร์ต่างๆ ที่ต้องการเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ธุรกิจ ได้รับพื้นฐานที่มั่นคงในการใช้ภาษาเชิงสถิติ และในการทำความเข้าใจเทคโนโลยีไม่เพียงแต่ในระดับธุรกิจ แต่ยังรวมถึงด้านเทคนิคของคุณด้วย แอปพลิเคชัน
การรับสมัคร
ทุนการศึกษาและเงินทุน
ผลลัพธ์ของโปรแกรม
- เข้าใจคุณค่าของข้อมูลและการวิเคราะห์ในองค์กร และสามารถคิดและสร้างสรรค์โซลูชันการวิเคราะห์ข้อมูลได้
- รู้และรู้วิธีระบุมูลค่าทางธุรกิจของการประมวลผลแบบขนานหลักและเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ ตลอดจนรู้วิธีอธิบายการใช้งานเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะภายในองค์กร
- สามารถใช้เทคนิคและวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลกับปัญหาทางธุรกิจโดยใช้เทคนิคการเขียนโปรแกรมเชิงสถิติ
- ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและการขุดข้อความเพื่อดึงคุณค่าจากข้อมูลและสร้างแบบจำลองการคาดการณ์
- รู้และรู้วิธีการประยุกต์ใช้ระบบธุรกิจอัจฉริยะและเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลเพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์และการตัดสินใจ
- นักวิเคราะห์ข้อมูล (Big Data Analyst)
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ผู้เชี่ยวชาญด้านระบบธุรกิจอัจฉริยะ
- ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายข้อมูล (CDO)
- สถาปนิกข้อมูลขนาดใหญ่
- วิศวกรข้อมูล
- ครูหลักสูตร Business Intelligence
- อาจารย์ประจำหลักสูตรการวิเคราะห์ข้อมูล
- ครูผู้สงสัย Qlik
โอกาสในการทำงาน
โปรแกรมนี้ให้การฝึกอบรมขั้นพื้นฐานเพื่อปรับทิศทางอาชีพต่าง ๆ ภายในขอบเขตการวิเคราะห์และการจัดการข้อมูล โดยเฉพาะ: ที่ปรึกษาด้าน Digital Transformation
- นักวิเคราะห์ข้อมูล
- ผู้เชี่ยวชาญด้านระบบธุรกิจอัจฉริยะ
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ในกรณีของโปรไฟล์ที่มีประสบการณ์ในการเป็นผู้นำและการบริหารทีมมาก่อน โปรแกรมจะฝึกอบรมพวกเขาสำหรับตำแหน่งต่างๆ เช่น Chief Data Officer (CDO) สุดท้ายนี้ สำหรับมืออาชีพที่มีโปรไฟล์คอมพิวเตอร์ หลักสูตรนี้จะมอบพื้นฐานสำหรับโอกาสทางวิชาชีพ เช่น สถาปนิก Big Data หรือวิศวกรข้อมูล
หลักสูตร
ปริญญาโทที่ออกแบบโดยคณะกรรมการผู้เชี่ยวชาญซึ่งประกอบด้วยแพทย์และผู้เชี่ยวชาญจากบริษัทชั้นนำในสาขาปัญญาประดิษฐ์และข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น พระอินทร์และมินไซท์ ประสบการณ์ของพวกเขารับประกันความเหมาะสมของการศึกษาและทักษะที่ได้รับ ไม่ว่าจะเพื่อเข้าสู่โลกแห่งการทำงานหรือเพื่อการพัฒนาวิชาชีพในภาคส่วนนี้ ทีมผู้เชี่ยวชาญนี้ นอกเหนือจากการเข้าร่วมในคณะกรรมการออกแบบโปรแกรมการฝึกอบรมแล้ว ยังร่วมมือกันในการสอนและการส่งมอบภาคการศึกษาระดับปริญญาโทด้วย
พื้นฐานการประมวลผลข้อมูลสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- การใช้เครื่องเสมือนและเชลล์คำสั่ง
- พื้นฐานการเขียนโปรแกรม Python
- ความรู้พื้นฐานของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์
- พื้นฐานของเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ต
- แบ่งปันข้อมูล รหัส และทรัพยากรในที่เก็บข้อมูล
- พื้นฐานของการประมวลผลข้อมูลด้วยสแต็กทางวิทยาศาสตร์ของ Python
ระบบธุรกิจอัจฉริยะ
- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับข่าวกรองธุรกิจ
- คลังข้อมูลและฐานข้อมูลการวิเคราะห์
- เครื่องมือถอดและโหลด
- แอพพลิเคชั่นทางธุรกิจ
- การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่นำไปใช้กับธุรกิจ
- ข้อมูลลูกค้าอัจฉริยะ (CRM)
การเรียนรู้ของเครื่องประยุกต์
- ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง
- แบบจำลองภายใต้การดูแล
- รุ่นที่ไม่ได้รับการสนับสนุน
- คุณสมบัติทางวิศวกรรมและการเลือกรุ่น
- โมเดลการเชื่อมต่อ
- กฎสมาคมและการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด
การทำเหมืองข้อความและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
- การแนะนำทางประวัติศาสตร์และเทคโนโลยี
- เครื่องมือ NLP I: NLTK
- เครื่องมือ NLP II: เด็กเหลือขอและประตู
- การขุดข้อความ
- แอปพลิเคชันและเทคนิค NLP อื่นๆ
ระบบธุรกิจอัจฉริยะและการแสดงภาพ
- ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับข่าวกรองธุรกิจ
- บีไอ กับ การรายงานแบบดั้งเดิม
- รากฐานทางเทคโนโลยีสำหรับการประมวลผลและการวิเคราะห์ข้อมูล
- พื้นฐานการแสดงภาพข้อมูล
- การแสดงภาพข้อมูลขั้นสูง
- เครื่องมือแสดงภาพ
โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลขนาดใหญ่
- การประมวลผลข้อมูลด้วย Hadoop
- เครื่องมือระบบนิเวศ Hadoop
- การประมวลผลข้อมูลด้วย Spark
- สถาปัตยกรรมสตรีมมิ่ง
- ส่วนประกอบของสถาปัตยกรรมสตรีมมิ่ง
- แพลตฟอร์มคลาวด์และ API
การจัดเก็บข้อมูลและการบูรณาการ
- ฐานข้อมูลที่ผิดปกติ
- โมเดลฐานข้อมูลที่ใช้เอกสาร
- โมเดลฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์
- โมเดลฐานข้อมูลเชิงกราฟ
- แบบจำลองฐานข้อมูลคีย์-ค่า
- การได้มาซึ่งข้อมูล
คุณค่าและบริบทของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
- กรณีธุรกิจข้อมูลขนาดใหญ่
- โครงการข้อมูลขนาดใหญ่
- การใช้งานเชิงวิเคราะห์ตามภาคส่วน
- เทคโนโลยีใหม่ในการวิเคราะห์
- การบริหารทีมและวิธีการแบบคล่องตัว
- แง่มุมของการประมวลผลข้อมูล
การใช้งานเชิงวิเคราะห์ กรณีปฏิบัติ
- การวิเคราะห์ที่ปรับขนาดได้: การวิเคราะห์ด้วยเทคโนโลยีการประมวลผลแบบขนานและแบบปรับขนาดได้
- การวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย
- อินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง (IoT)
- การวิเคราะห์ทางการเงิน (อันดับบริษัท)
- การวิเคราะห์ลูกค้า: การวิเคราะห์ตำแหน่ง
- เทคนิคการกู้คืนข้อมูล
วิทยานิพนธ์ระดับปริญญาโท (TFM)
หลักสูตรระเบียบวิธีแบบ Agile
- Scrum คืออะไร และนำไปใช้อย่างไร
- กรอบการต่อสู้
- ทีมที่จัดตนเอง
- บทบาทของลูกค้าและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
- การจัดการผลิตภัณฑ์และโครงการแบบคล่องตัว
- การพัฒนาและการบูรณาการอย่างต่อเนื่อง
- จะพัฒนาไปสู่องค์กรที่คล่องตัวได้อย่างไร
หลักสูตรเบื้องต้นของ Python
- รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับหลาม
- เงื่อนไขใน Python
- โครงสร้างที่ซ้ำกันใน Python
- คอลเลกชัน รายการ
- ฟังก์ชันสตริง
- คอลเลกชัน พจนานุกรม
- ฟังก์ชั่น
- การจัดการไฟล์
- การวางแนววัตถุ
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับหลักสูตร R
- รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับร
- เวกเตอร์
- การฝึกอบรม
- รายการ
- เฟรมข้อมูล
- โครงสร้างการควบคุม
- ฟังก์ชั่น
คอร์สภาษาอังกฤษ
- ระดับพื้นฐาน ระดับกลาง ระดับกลาง หรือระดับสูง
- นักเรียนสามารถเลือกหนึ่งในสี่ระดับได้
ค่าเล่าเรียนหลักสูตร
ได้รับการรับรอง
แกลลอรี่
เกี่ยวกับโรงเรียน
คำถาม
หลักสูตรที่คล้ายกัน
ความคล่องตัวทางธุรกิจ
- Online
PG Dip Business and Management (การวิเคราะห์ธุรกิจ)
- Online United Kingdom
PG Cert ธุรกิจและการจัดการ (การวิเคราะห์ธุรกิจ)
- Online United Kingdom