Master-Abschluss in Big Data-Analyse und -Visualisierung / Visual Analytics & Big Data
UNIR
Schlüsselinformation
Campus-Standort
Online
Sprachen
Spanisch
Studienformat
Fernunterricht
Dauer
1 Jahr
Tempo
Teilzeit
Studiengebühren
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Bewerbungsschluss
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frühestes Startdatum
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Einführung
Nehmen Sie Ihren Master in Big Data online bei UNIR
Der Master in Big Data online bildet Sie zum BIG DATA-Experten aus, einem der gefragtesten Berufe heute. Mit dieser Schulung sind Sie in der Lage, Systeme zu entwerfen und zu implementieren, die einen Prozess überwachen, relevante Informationen daraus extrahieren und diese eloquent und effizient kommunizieren.
Dieser universitäre Masterstudiengang in Visual Analytics und Big Data befasst sich mit den modernsten Technologien von Big Data und maschinellem Lernen:
- Datenerfassung und -speicherung: Verwaltung und Datenverarbeitung mit MongoDB.
- Künstliche Intelligenz Techniken: Clustering-Techniken und Design von Expertensystemen, die in der Lage sind, neues Wissen abzuleiten.
- Engineering für die Massive Verarbeitung von Daten (Machine Learning): Hadoop Tools und Datenanalyse und Text Mining mit R.
- Visualisierungstools: Google Charts, JQuery-Plug-Ins für Visualisierungen und D3.js
Dank dieses offiziellen Online-Masterstudiengangs in Big Data beherrschen Sie die drei Schlüsseltechniken perfekt: Informationserfassung und -speicherung, Data Mining für intelligente Analysen und Informationsvisualisierung.
UNIR bietet Ihnen die Möglichkeit, Ihre Ausbildung durch Spezialisierungen zu personalisieren. Wählen Sie den Studiengang, der Ihren beruflichen Zielen am besten entspricht, und erwerben Sie einen Doppelabschluss, mit dem Sie Ihre Jobchancen erweitern:
- Hochschulspezialist für Industrie 4.0
- Universitätsspezialist für Big Data und Künstliche Intelligenz
- Experte für digitales Projektmanagement
Mit dieser Online-Schulung und den im Laufe des Kurses erworbenen Kenntnissen können Sie Zertifizierungen von den führenden Unternehmen für Cloud-Computing-Lösungen erhalten: Microsoft Certified Azure Fundamentals und AWS Certified Cloud Practitioner. Darüber hinaus erhalten Sie bei Ihrer Anmeldung den Python-Programmierkurs völlig kostenlos.
Mit diesem offiziellen Master in Big Data können Sie sich mit den aktuellsten auf dem Markt verwendeten Tools und Sprachen wie MongoDB, R, Weka, Spark oder Tableau ausbilden und spezialisieren
Allgemeine Informationen
- Allgemeine Informationen
- Credits: 60 ECTS
- Dauer: 1 akademisches Jahr
- Methodik: 100 % Online-Unterricht
- Prüfungen: Online- und/oder Präsenzprüfungen in jedem Semester
- Praktika: Externe Pflichtpraktika (6 ECTS). Anerkennung von ihnen durch akkreditierte Berufserfahrung
- Doktorat Zugang: Dieser offizielle Master-Abschluss ermöglicht die Aufnahme in offizielle Promotionsstudiengänge und verbessert Ihre Punktzahl, sofern sie dem gleichen Wissensgebiet entspricht, im Umfang der Prüfungen, vorläufigen Listen, Transferwettbewerben und Arbeitsbörsen. Überprüfen Sie die Grundlagen des öffentlichen Angebots.
Methodik
Die UNIR Studienmethode ist flexibel, personalisiert und effektiv. Die Methodik basiert auf Online-Live-Kursen und einem persönlichen Tutor, um das beste Training anzubieten.
Das pädagogische Modell des UNIR ist effektiv, da es auf einer vollständigen Online-Methodik basiert, so dass jeder Schüler in seinem eigenen Tempo lernen kann:
- Live-Online-Unterricht: Es gibt jeden Morgen und Nachmittag einen Unterricht an jedem Wochentag, so dass Sie am Unterricht teilnehmen können, wenn es für Sie am besten ist.
- Online-Kurse in "Deferred": Wenn Sie nicht an einem Kurs teilnehmen konnten oder bei Fragen geblieben waren, können Sie auf alle Ihre Kurse in Deferred zugreifen. Sie können sie sehen, wann immer Sie wollen und so oft Sie wollen.
- Persönlicher Tutor: Am ersten Tag erhalten Sie einen persönlichen Tutor. Sie werden mit ihm per Telefon und E-Mail Kontakt aufnehmen. Er wird Sie in Ihrem Alltag unterstützen und eventuelle Zweifel lösen.
- Virtueller Campus: Alles, was du zum Studium an der UNIR brauchst, ist auf dem Campus: Klassen, Lehrer, Klassenkameraden, die Bibliothek, Unterrichtsressourcen, Zeitpläne, Chat, Foren und vieles mehr.
- Lehrmittel: Sie haben Zugang zu verschiedenen Lernressourcen, um Ihr Training zu vervollständigen: ergänzende Lesungen, Diagramme mit Schlüsselideen, Selbsteinschätzungstest, etc.
Bewertungssystem
Um den Grad der Erreichung der allgemeinen und spezifischen Ziele, die im Online-Master-Abschluss definiert sind, zu kennen, ist es notwendig, die während des Studiums erworbenen Kompetenzen zu bewerten.
Die Bewertung des Lernens erfolgt unter Berücksichtigung der erworbenen Qualifikation in folgenden Punkten:
- Kontinuierliche Evaluation: 40% (Evaluationstests, Teilnahme und Beteiligung des Studenten in Foren, Debatten und anderen kollaborativen Mitteln und Lösung von praktischen Fällen).
- Endgültige Face-to-Face-Untersuchung: 60%.
- Masterarbeit
Karrierechancen
Für Positionen von "Data Scientist" und "Business Intelligence" suchen Unternehmen und Institutionen nach dynamischen Experten, die das Wissen des Unternehmens, das Management von Big Data-Technologien und fortgeschrittene Analysefähigkeiten kombinieren. Nur ein Profil dieser Merkmale kann die Daten identifizieren, sammeln, analysieren, interpretieren und in relevante Informationen umwandeln.
Einige professionelle Ergebnisse dieses Meisters:
- Business Intelligence Manager
- Senior Analyst
- BI-Berater
- Big Data Analyst
- Business Intelligence Techniker
- Senior BI Berater
- Big Data-Projektmanager
Lehrplan
Lehrplan
Erstes Semester 30 ECTS
- Methoden zur Erfassung und Speicherung von Informationen
- Privatsphäre und Datenschutz
- Datenanalyse und -interpretation
- Techniken der künstlichen Intelligenz
- Engineering für massive Datenverarbeitung
- Interaktive Informationsanzeige
Zweites Semester 30 ECTS
- Visualisierungstools
- Strategisches Marketing und Kundenanalyse
- Business Intelligence zur Entscheidungsfindung
- Unternehmenspraxis
- Abschlussprojekt des Masters
Programmergebnis
Graduate Profil
Nach Abschluss des Masterstudiums sind die Studierenden in der Lage:
- Identifizieren Sie die verschiedenen Phasen, die die Ausarbeitung einer guten Visualisierung erfordert: Datensammlung, -verarbeitung und -darstellung.
- Entwerfen Sie eine Datenerfassungsmethode, die es schafft, eine Aktivität, Aufgabe oder einen Prozess in bestimmte Daten abzubilden.
- Nutzen Sie vorhandene Techniken und Tools für Data Mining, Statistik und Informationsvisualisierung.
- Entwerfen und entwickeln Sie interaktive, nutzbare und aussagekräftige Visualisierungen.
- Entwerfen und entwickeln Sie ein System zur Entscheidungsunterstützung unter Berücksichtigung des gesamten Prozesses: Datenerfassung, Verarbeitung und Visualisierung.