MSc in Big Data Analytics: Angewandte Modellierung und quantitative Methoden

Überblick

Tauchen Sie ein in das schnell wachsende Gebiet der Datenwissenschaft.

Trent ist eine der ersten Universitäten in Kanada, die daran arbeitet, die Ausbildungslücke für Datenwissenschaftler zu schließen. Sie werden auf einzigartige Weise mit den Werkzeugen und Techniken vorbereitet, die Sie benötigen, um mit den immer komplexeren Datensätzen von heute in allen Bereichen der Wissenschaft und der Geschäftswelt zu arbeiten und diese zu analysieren. Dieses professionelle Programm kann in 16 Monaten abgeschlossen werden und betont praktische Fähigkeiten in der Visualisierung, Data Mining, Cloud-basierte Ansätze und parallele Programmierkenntnisse. Bereiten Sie sich auf Karrieren vor, darunter Chief Data Officer, Data Scientist, Data Solution Architect, Business Manager und Business Analyst.

Programm

Es gibt drei Hauptziele des Programms:

• Die Vermittlung grundlegender und gemeinsamer analytischer Modellierungstechniken, die für die Forschung in einer Vielzahl quantitativer Felder benötigt werden.
• Die gegenseitige Befruchtung, die sich aus dem Austausch von Ideen mit Forschern anderer Disziplinen ergibt, und die Entwicklung der dafür erforderlichen Kommunikationsfähigkeiten.
• Ausreichende Ausbildung des Studenten in seiner / ihrer gewählten Disziplin, einschließlich Studienarbeit und einer Forschungsthese, um den Übergang zu einem disziplinären Ph.D. Programm an einer anderen Institution.

Für den thesisgestützten Strom sind die Studierenden sowohl in der Dissertationsforschung als auch in der Studienarbeit in ihrer "Heim" -Disziplin und im interdisziplinären Studium involviert. Sie führen Kursarbeit in den Grundlagen und Methoden der quantitativen Modellierung durch und nehmen an einem interdisziplinären Seminar teil. In diesem Seminar diskutiert der Student das System, das modelliert wird, das entwickelte Modell und die Mittel zur Validierung des Modells auf eine für das Publikum verständliche Art und Weise; hier liegt der Schwerpunkt eher auf dem Modellierungsprozess selbst als auf der Relevanz der Ergebnisse für die Forschungsdisziplin. Durch dieses Seminar entwickeln die Studenten die Fähigkeiten, um mit Forschern außerhalb ihrer eigenen Disziplin zu kommunizieren und eine Perspektive auf ihre eigenen und andere Disziplinen zu entwickeln, die nicht innerhalb eines disziplinären Kontexts erhältlich sind.

Die Erfahrung

Cross-Disciplinary Boundaries bei der Erforschung und Anwendung von Modellierungstechniken für Ihre Forschung

Thesis-based: Verdienen Sie einen MA oder einen M.Sc. in der Theorie der Modellierung und der Anwendung von Techniken in den Naturwissenschaften oder Sozialwissenschaften. Interdisziplinäre Zusammenarbeit steht im Mittelpunkt dieses Programms, da Studenten mit einem Hintergrund in Wirtschaft und Informatik mit denen aus Mathematik und Psychologie und darüber hinaus zusammenkommen. Wenn Sie Ihre Kursarbeit abschließen und Ihre Forschung durchführen, werden Sie Ideen mit Klassenkameraden aus einer Reihe von Disziplinen teilen. In diesem multidisziplinären Umfeld werden Sie neue Perspektiven entwickeln, die Sie für die Zukunft gut positionieren.

• Zusammenarbeit an individualisierter, interdisziplinärer Forschung mit Fakultätsmitgliedern in einer Vielzahl von Disziplinen.
• Wählen Sie aus Biologie, Betriebswirtschaft, Chemie, Informatik, Wirtschaftswissenschaften, Geographie, Geisteswissenschaften, Mathematik, Philosophie, Physik
• Erstellen Sie eine solide Grundlage für Modellierungsfähigkeiten, die es Ihnen ermöglichen, zu einem Ph.D. Programm in Ihrer Disziplin.

Zwei kursbasierte Optionen:

• Big-Data-Analyse
• Finanzanalyse