Introductie
Elk bedrijf heeft gespecialiseerde professionals nodig die analytische vaardigheden combineren met strategische visie. Voor uw doelstellingen heeft u deze Master in Data Science and Information SystemsWat vermeldt de Master in Information Systems in Data ScienceOm het hoofd te bieden aan nieuwe professionele uitdagingen die ons in staat stellen de omgeving waarin we leven te transformeren, is een gedegen opleiding vereist. Een innovatieve en kwaliteitsvolle opleiding, zoals de Master in Information Systems, Data Science-vermelding van Universidad de Los Hemisferios-IMF Global University.
Een programma op het vierde niveau dat professionals de kennis, vaardigheden en precieze tools biedt om grote hoeveelheden informatie te verwerken, analyseren en interpreteren die nodig zijn om zakelijke doelstellingen te bereiken, gespecialiseerde professionals die analytische capaciteit en strategische visie combineren.
Samen met de technische of statistische profielen stellen het ontwerp en de inhoud van deze masteropleiding managers en andere professionals in de organisatie in staat om gegevens te identificeren, vast te leggen, te transformeren, analyseren en interpreteren en om strategie, innovatie en de waarde van hun bedrijf te stimuleren.
CarrièremogelijkhedenMeerdere vaardigheden die deuren voor je openen
Afgestudeerden van de masteropleiding kunnen functies en taken op zich nemen die verband houden met data-analyse en verschillende professionele profielen kunnen ontwikkelen, zoals:Data wetenschapper
Data-analist
Bedrijfsanalist
Business intelligence-expertIn het geval van die profielen met eerdere ervaring in leiderschap en teammanagement, zal het programma hen trainen in technische aspecten voor het vervullen van rollen met betrekking tot het beheer en de regie van op gegevens gebaseerde projecten. Bijvoorbeeld:Analytics Project Manager
Business Analytics Manager
Business Intelligence Manager
Chief Data OfficerkennisDe Master in Information Systems, vermeld Data Science, biedt de zaakvoerder of technisch professional de mogelijkheid om:Extraheer, verwerk en analyseer alle soorten informatiebronnen met behulp van data science-technieken en de belangrijkste tools die momenteel in bedrijven worden gebruikt.
De technieken van traditionele business intelligence beheersen en uitbreiden met de nieuwe mogelijkheden van big data en kunstmatige intelligentie.
Detecteer oorzaken, patronen en trends met behulp van voorspellende analyses op basis van machine learning-technieken.
Ontwerp experimenten en A / B-tests om hypothesen te testen en beslissingen te nemen op basis van gegevens.
Genereer effectieve rapporten en dashboards.
Beheer projecten op basis van big data en datawetenschap en onderhoud een passende dialoog met alle teamprofielen.
Bereid voorstellen voor en promoot en leid initiatieven op basis van geavanceerde analyses in verschillende bedrijfsgebieden.
Begrijp, creëer en ontwikkel nieuwe bedrijfsmodellen op basis van de waarde van gegevens.
Beheer het beheer van gegevens op de juiste manier om de kwaliteit te garanderen en de verschillende regelgevende (RGPD) en ethische vereisten correct toe te passen.
Verwerf visie en ervaring van de belangrijkste toepassingsgebieden en use cases die worden aangepakt op verschillende gebieden zoals marketing en CRM, bankieren en financiën, operations, internet of things (IoT), people analytics, etc.Voordelen van de online methodologieDe 100% online methodologie, waardoor real-time interacties tussen docenten en studenten mogelijk zijn.
Via de virtuele campus krijgt de student op een eenvoudige, vriendelijke en intuïtieve manier toegang tot alle middelen en inhoud die nodig zijn om de ontwikkeling van de nodige competenties en vaardigheden te bereiken. Didactische middelen die door hun ontwerp de tijd optimaliseren en zo een effectieve leerervaring mogelijk maken.
Volgens het ontwerp en de didactische volgorde bepaalt de student de werkdruk en het ritme, waarbij hij te allen tijde via het platform de begeleiding en ondersteuning kan vragen van de docenten en tutoren. Het model wordt aangevuld met tutorials, lessen en virtuele praktijkervaringen in realtime, waarbij de student interactie heeft met de leraar om praktische en relevante aspecten van de inhoud van het onderwerp te ontwikkelen of te verdiepen.
De masteropleiding organiseert de elf vakken waaruit het is samengesteld in twee gewone academische periodes van 18 weken, zodat de student vijf weken de tijd heeft om de leerdoelen van elk vak te realiseren.
De tutorials, lessen en virtuele praktijkervaringen in real-time worden elke twee weken gegeven, op donderdagmiddag, vrijdagmiddag en zaterdag. (* Het schema wordt aangepast aan de lesvolgorde, waarbij wordt gestreefd naar compatibiliteit met de werkactiviteit).
inhoudTools voor datawetenschapperBasisprincipes van Python.
Bibliotheken voor datawetenschap: Numpy, Panda's, etc.
Gegevensverwerking en visualisatie met Python.
Fundamentals of R.
R.
Gegevensverwerking en visualisatie met R.Impact en waarde van big dataIntroductie tot de big data-wereld
Business intelligence vs. big data.
Big data-technologieën.
Impact op de organisatie.
De waarde van de data en applicaties per sector.Gegevenswetenschap Analyse-, mining- en visualisatietechniekenDe levenscyclus van de gegevens.
Data kwaliteit.
Datavoorbereiding en voorverwerking.
Analytische modellen.
Visualisatietools en -technieken.Business intelligence en visualisatieInleiding tot business intelligence.
Database-ontwerp.
SQL-standaard.
Het datawarehouse.
Extractie, transformatie en laden (ETL) tools en processen.
Effectieve informatieweergave.OpleidingsplanOntwerp en uitvoering van projecten met toegepaste onderzoeks- en / of ontwikkelingscomponenten.
Ontwerp en schrijven van professionele artikelen van hoog niveau.
Analyse van praktijkmodellen voor de ontwikkeling van het complexe examen.Big data-technologie en cloudoplossingenHadoop en zijn ecosysteem.
Vonk. Fundamentals en toepassingen.
NoSQL-databases.
Cloud-platform.Statistieken voor datawetenschappersInleiding tot statistieken.
Waarschijnlijkheid en steekproeven.
Gevolgtrekking.
Regressie.
Ontwerp van proeven.Machine learningTools voor machine learning.
Technieken en toepassingen van begeleid leren.
Technieken en toepassingen van leren zonder toezicht.
Modaliteiten en technieken voor diep leren.
Cloudoplossingen voor machine learningKunstmatige intelligentie voor het bedrijfInleiding tot kunstmatige intelligentie.
Technieken en toepassingen voor besluitvorming.
Versterkend leren en toepassingen.
Technieken en toepassingen van natuurlijke taalverwerking (NLP).
Aanbevelingssystemen en applicaties.Big Data in het bedrijfNormen voor projectbeheer.
Agile projectmanagement.
Regelgevende en ethische aspecten.
GegevensbeheerProfessionele deontologieHumanistische visie op technisch beheer en beroepsethiek.
Ethiek van de openbare dienst die geconfronteerd wordt met de risico's van willekeur en machtsmisbruik.
Ethische verantwoordelijkheid voor milieuzorg en andere mondiale problemen.
Omvang van de verantwoordelijkheid van de professional.Entry profielGezien de aard van de opleiding zullen afgestudeerden van het derde niveau instromen.
Bij voorkeur die professionals wier diploma's behoren tot het brede gebied van informatie- en communicatietechnologieën (ICT) in overeenstemming met de nomenclatuur van beroepstitels en toegang tot academische graden.
Andere professionals met een derde graad in een ander breed vakgebied, die ervaring accrediteren in het gebruik en professionele toepassing van informatie- en communicatietechnologieën gericht op gegevens- en informatiebeheer via databases, hebben toegang tot de masteropleiding.
