Einführung
Jedes Unternehmen benötigt spezialisierte Fachkräfte, die analytische Fähigkeiten mit strategischer Vision verbinden. Für Ihre Ziele haben Sie diesen Master in Data Science und InformationssystemenWas ist der Master in Informationssystemen in Data Science zu erwähnenDie Bewältigung neuer beruflicher Herausforderungen, die es uns ermöglichen, das Umfeld, in dem wir leben, zu verändern, erfordert eine solide Ausbildung. Ein innovatives und qualitativ hochwertiges Training, wie der Master in Informationssystemen, Data Science, erwähnt von der Universidad de Los Hemisferios-IWF Global University.
Ein Programm der vierten Ebene, das Fachleuten das Wissen, die Fähigkeiten und die präzisen Werkzeuge zur Handhabung, Analyse und Interpretation großer Informationsmengen zur Verfügung stellt, die zur Erreichung der Geschäftsziele erforderlich sind. Fachleute, die Analysekapazität und strategische Vision kombinieren.
Zusammen mit den technischen oder statistischen Profilen ermöglichen das Design und der Inhalt dieses Master-Abschlusses Managern und anderen Fachleuten in der Organisation, Daten zu identifizieren, zu erfassen, zu transformieren, zu analysieren und zu interpretieren und Strategie, Innovation und den Wert ihres Geschäfts voranzutreiben.
KarrierechancenMehrere Fähigkeiten, die Ihnen Türen öffnen
Absolventen des Master-Abschlusses können Funktionen und Aufgaben im Zusammenhang mit der Datenanalyse übernehmen und verschiedene berufliche Profile entwickeln, wie z.Datenwissenschaftler
Datenanalytiker
Geschäftsanalytiker
Business Intelligence-ExperteBei Profilen mit Erfahrung in Führung und Teammanagement werden sie im Rahmen des Programms in technischen Aspekten für die Wahrnehmung von Rollen im Zusammenhang mit der Verwaltung und Leitung datenbasierter Projekte geschult. Zum Beispiel:Analytics-Projektmanager
Business Analytics Manager
Business Intelligence Manager
Chief Data OfficerWissenDer Master in Informationssystemen, Data Science genannt, bietet dem Geschäftsführer oder technischen Fachmann die Möglichkeit:Extrahieren, verarbeiten und analysieren Sie alle Arten von Informationsquellen unter Anwendung datenwissenschaftlicher Techniken und der wichtigsten derzeit in Unternehmen verwendeten Tools.
Beherrschen Sie die Techniken der traditionellen Business Intelligence und erweitern Sie sie mit den neuen Möglichkeiten, die Big Data und künstliche Intelligenz bieten.
Erkennen Sie Ursachen, Muster und Trends mithilfe von Predictive Analytics, die auf Techniken des maschinellen Lernens basieren.
Entwerfen Sie Experimente und A / B-Tests, um Hypothesen zu testen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
Generieren Sie effektive Berichte und Dashboards.
Verwalten Sie Projekte auf Basis von Big Data und Data Science und pflegen Sie einen angemessenen Dialog mit allen Teamprofilen.
Bereiten Sie Vorschläge vor und fördern und leiten Sie Initiativen auf der Grundlage fortschrittlicher Analysen in verschiedenen Geschäftsbereichen.
Neue Geschäftsmodelle verstehen, erstellen und entwickeln, die auf dem Wert von Daten basieren.
Ordnungsgemäße Verwaltung der Datenverwaltung, um die Qualität zu gewährleisten und die unterschiedlichen regulatorischen (RGPD) und ethischen Anforderungen korrekt anzuwenden.
Erwerben Sie Visionen und Erfahrungen in den wichtigsten Anwendungsbereichen und Anwendungsfällen, die in verschiedenen Bereichen wie Marketing und CRM, Bank- und Finanzwesen, Betrieb, Internet der Dinge (IoT), Personenanalyse usw. behandelt werden.Vorteile der Online-MethodikDie 100% Online-Methode ermöglicht Echtzeit-Interaktionen zwischen Lehrern und Schülern.
Über den virtuellen Campus greift der Student auf einfache, freundliche und intuitive Weise auf alle Ressourcen und Inhalte zu, die zur Entwicklung der erforderlichen Kompetenzen und Fähigkeiten erforderlich sind. Didaktische Ressourcen, die die Zeit optimieren und so eine effektive Lernerfahrung ermöglichen.
Nach dem Entwurf und der didaktischen Abfolge bestimmt der Schüler die Arbeitsbelastung und den Rhythmus und kann jederzeit über die Plattform die Anleitung und Unterstützung der Lehrer und Tutoren anfordern. Das Modell wird durch Tutorials, Klassen und virtuelle praktische Erfahrungen in Echtzeit ergänzt, wobei der Schüler mit dem Lehrer interagiert, um praktische und relevante Aspekte des Inhalts des Fachs zu entwickeln oder zu vertiefen.
Der Master-Abschluss organisiert die elf Fächer, aus denen er besteht, in zwei normalen akademischen Perioden von 18 Wochen Dauer, so dass der Student fünf Wochen Zeit hat, um die Lernziele jedes Fachs zu erreichen.
Die Tutorials, Kurse und virtuellen praktischen Erfahrungen in Echtzeit werden alle zwei Wochen am Donnerstagnachmittag, Freitagnachmittag und Samstag angeboten. (* Der Stundenplan wird an die Unterrichtssequenz angepasst, um mit der Arbeitsaktivität kompatibel zu sein.)
InhaltData Scientist ToolsPython-Grundlagen.
Bibliotheken für Data Science: Numpy, Pandas usw.
Datenverarbeitung und Visualisierung mit Python.
Grundlagen von R.
R.
Datenverarbeitung und Visualisierung mit R.Auswirkungen und Wert von Big DataEinführung in die Big Data-Welt
Business Intelligence vs. Große Daten.
Big Data-Technologien.
Auswirkungen auf die Organisation.
Der Wert der Daten und Anwendungen nach Sektoren.Datenwissenschaft Analyse-, Mining- und VisualisierungstechnikenDer Lebenszyklus der Daten.
Datenqualität.
Datenaufbereitung und Vorverarbeitung.
Analytische Modelle.
Visualisierungswerkzeuge und -techniken.Business Intelligence und VisualisierungEinführung in Business Intelligence.
Datenbank Design.
SQL-Standard.
Das Data Warehouse.
Tools und Prozesse zum Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL).
Effektive Informationsanzeige.StudienplanEntwurf und Durchführung von Projekten mit angewandten Forschungs- und / oder Entwicklungskomponenten.
Design und Schreiben von hochrangigen Fachartikeln.
Analyse praktischer Modelle zur Entwicklung der komplexen Prüfung.Big Data-Technologie und Cloud-LösungenHadoop und sein Ökosystem.
Funke. Grundlagen und Anwendungen.
NoSQL-Datenbanken.
Cloud-Plattform.Statistiken für DatenwissenschaftlerEinführung in die Statistik.
Wahrscheinlichkeit und Stichprobe.
Inferenz.
Regression.
Versuchsplanung.Maschinelles LernenWerkzeuge für maschinelles Lernen.
Techniken und Anwendungen des überwachten Lernens.
Techniken und Anwendungen des unbeaufsichtigten Lernens.
Deep-Learning-Modalitäten und -Techniken.
Cloud-Lösungen für maschinelles LernenKünstliche Intelligenz für das UnternehmenEinführung in die künstliche Intelligenz.
Techniken und Anwendungen zur Entscheidungsfindung.
Reinforcement Learning und Anwendungen.
Techniken und Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Empfehlungssysteme und Anwendungen.Big Data im UnternehmenProjektmanagement-Standards.
Agiles Projektmanagement.
Regulatorische und ethische Aspekte.
DatenamtProfessionelle DeontologieHumanistische Vision für technisches Management und Berufsethik.
Ethik des öffentlichen Dienstes, die den Risiken von Willkür und Machtmissbrauch ausgesetzt ist.
Ethische Verantwortung für Umweltschutz und andere globale Probleme.
Verantwortungsbereich des Fachmanns.EintrittsprofilAufgrund der Art des Programms werden Absolventen der dritten Stufe teilnehmen.
Bevorzugt diejenigen Fachkräfte, deren Abschlüsse gemäß der Nomenklatur der Berufsbezeichnungen und des Zugangs zu akademischen Abschlüssen zum breiten Feld der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) gehören.
Andere Fachkräfte mit einem Abschluss der dritten Stufe in einem anderen breiten Fachgebiet, die Erfahrung in der Nutzung und professionellen Anwendung von Informations- und Kommunikationstechnologien mit Schwerpunkt auf Daten- und Informationsmanagement über Datenbanken akkreditieren, können auf den Master-Abschluss zugreifen.