Master of Science in Data Science

Starten Sie Ihre Reise in die Datenwissenschaft mit einem weltweit anerkannten Master der Liverpool John Moores University.

Schlüssel-Höhepunkte

• Kostenloses Bootcamp zur Python-Programmierung
• Career Essential Soft Skills Programm
• WES anerkannt
• 500+ Stunden Lernen
• 60+ Fallstudien und Projekte
• Vierzehntägiges Gruppen-Mentoring mit Branchen-Mentoren
• Einzelgespräch mit Branchen-Mentoren
• Rechtzeitige Zweifelsauflösung
• Support ist jeden Tag von 9:00 bis 21:00 Uhr IST für Rückfragen verfügbar
• IIIT Bangalore & LJMU Alumni-Status

Top-Fähigkeiten, die Sie lernen werden

Statistik, Predictive Analytics mit Python, Machine Learning, Datenvisualisierung, Big Data Analytics, etc.

Master-Abschluss der LJMU

Mit einem Erbe, das bis ins Jahr 1823 zurückreicht, ist die Liverpool John Moores University, UK, heute eine der größten und etabliertesten Universitäten im Vereinigten Königreich. Es wurde von Student Satisfaction in die Top 100 World Young Universities & Top 50 in Großbritannien aufgenommen.

• Schließen Sie alle Kurse ab, um diesen renommierten M.Sc. Abschluss an der LJMU, UK, um Ihre Karriere in der Datenwissenschaft zu starten.
• Erhalten Sie Zugriff auf die vollständige digitale Bibliothek der LJMU, um Ihre Dissertation zu recherchieren und zu schreiben.
• Erwerben Sie einen von WES anerkannten Master-Abschluss zu 1/10 der Kosten eines Offline-Programms.

Erstklassige Inhalte von führenden Fakultäten und Branchenführern in Form von Videos, Fällen und Projekten, Aufgaben und Live-Sitzungen.

Vorbereitender Inhalt des Programms

• Datenanalyse in Excel
• Analytics-Problemlösung

Daten-Toolkit

• Einführung in Python
• Programmierung in Python
• Python für Data Science
• Datenvisualisierung in Python
• Explorative Datenanalyse
• Credit EDA-Fallstudie
• Inferenzstatistik
• Hypothesentest
• Datenanalyse mit SQL
• Fortgeschrittenes SQL und Best Practices
• SQL-Aufgabe: RSVP-Filme

Maschinelles Lernen

• Lineare Regression
• Lineare Regressionszuordnung
• Logistische Regression
• Klassifizierung mit Entscheidungsbäumen
• Unüberwachtes Lernen: Clustering
• Grundlagen von NLP und Text Mining
• Lösung von Geschäftsproblemen
• Fallstudie: Lead-Scoring

Spezialisierung - Deep Learning

• Absacken & Random Forest
• Erhöhen
• Modellauswahl und allgemeine ML-Techniken
• Hauptkomponentenanalyse
• Erweiterte Regression
• Fortgeschrittene ML-Fallstudie
• Zeitreihenanalyse
• Einführung in neuronale Netze und KNN
• Neuronale Netzwerkzuweisung
• Faltungsneuronale Netze
• Convolutional Neural Networks – Industrielle Anwendungen
• Objekterkennung und Bildsegmentierung (optional)
• Wiederkehrende neuronale Netze
• Gestenerkennung
• Capstone-Projekt

Spezialisierung - Business Intelligence/Datenanalyse

• Visualisierung mit Tableau
• Fortgeschrittenes Excel
• Visualisierung mit PowerBI
• Strukturierte Problemlösung mit Frameworks
• Geschichtenerzählen von Daten
• Airbnb-Fallstudie
• Datenmodellierung
• Fortgeschrittenes SQL und Best Practices
• Einführung in Big Data und Cloud
• Analytik mit Spark
• Big-Data-Fallstudie
• Datenstrukturen - Sätze, Wörterbücher, Stapel, Warteschlangen
• Suchen und Sortieren
• Algorithmusanalyse + Rekursion
• Fortgeschrittene Datenbankprogrammierung mit Pandas
• Python- und SQL-Labor
• Capstone-Projekt

Spezialisierung - Data Engineering

• Datenmanagement und Modellierung relationaler Datenbanken
• Einführung in Big Data (optional)
• Einführung in die Cloud- und AWS-Einrichtung
• Einführung in die Hadoop- und MapReduce-Programmierung
• Zuweisung (optional)
• NoSQL-Datenbanken und Apache HBase und NoSQL-Datenbanken und MongoDB (optional)
• Data Warehousing (optional)
• Datenaufnahme mit Apache Sqoop und Apache Flume
• Karte reduzieren Programmierauftrag
• Hive & Abfragen
• Zuweisung (optional)
• Amazon Redshift
• Einführung in Apache Spark
• Projekt: ETL-Datenpipeline
• AWS Cloud-Infrastruktur (optional)
• Optimieren von Spark für die Datenverarbeitung im großen Maßstab
• Apache Flink (Optional)
• Echtzeit-Datenstreaming mit Apache Kafka
• Echtzeit-Datenverarbeitung mit Spark Streaming
• Zuweisung (optional)
• Erstellen automatisierter Datenpipelines mit Airflow
• Analytik mit PySpark
• Projekt: Echtzeit-Datenverarbeitung
• Capstone-Projekt

Forschungsmethoden

• Einführung in die Forschung und den Forschungsprozess
• Forschungsdesign
• Literaturrezension
• Management von Forschungsprojekten
• Fähigkeiten zum Schreiben und Präsentieren von Berichten
• Wissenschaftliche Ethik

Masterarbeit

• Untersuchen Sie Ernährungsmuster und Metaboliten-Fingerabdrücke von Imbiss- (Fast-)Food-Konsumenten mit PCA- und Clustering-Methoden
• Untersuchen Sie eine Diagnose von Augenkrankheiten anhand bildgebender ophthalmischer Daten
• Strukturieren Sie medizinische Bilder mit Informationsgeometrie
• Verwendung eines Social-Media-Feeds, um Tweets zu Naturkatastrophen auf einer Karte zu platzieren
• Kreditkartenbetrug durch Mustererkennung verhindern
• Entwicklung eines Empfehlungssystems für einen Mediengiganten
• Risikomodellierung für Finanzaktivitäten und Investment Banking

Für wen ist dieses Programm?

Jede Spezialisierung kann unabhängig vom Hintergrund gewählt werden. Das Programm richtet sich an Ingenieure, Marketing- und Vertriebsfachleute, Studienanfänger, Datenexperten, Domänenexperten, Software- und IT-Experten

Fördern Sie Ihre Karriere in

• Daten Analyst,
• Datenwissenschaftler,
• Produktanalyst,
• Ingenieur für maschinelles Lernen,
• Business Analyst