Privater Master-Abschluss in Big Data Analytics
Universidad Europea
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Online Spain
Sprachen
Englisch, Spanisch
Studienformat
Auf dem Campus
Dauer
10 Monate
Tempo
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Studiengebühren
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Bewerbungsschluss
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frühestes Startdatum
18 Oct 2024
Einführung
Master in Big Data Analytics
Der Master in Big Data ist ein Kurs, der Big Data Analytics abdeckt. Ein Abschluss für Ingenieure, Statistiker und Mathematiker oder Datenanalysten mit einer Berufung im Bereich IKT, die ihre Kenntnisse in Speichertechniken und verteilter Informationsverarbeitung sowie Big Data Analytics und Visualisierung erweitern möchten.
Sie lernen, Spitzentechnologien in Data Science und Machine Learning anzuwenden und werden Experte für das Management großer Datenmengen und Infrastrukturen, maschinelles Lernen und die Analyse betriebswirtschaftlicher Prozesse.
Sie haben Zugang zur AWS Academy, um sich während des Moduls zu Cloud-Architekturen auf den AWS Certified Cloud Practitioner und während des Moduls zu Datenverarbeitung und maschinellem Lernen auf die AWS Certified Machine Learning Specialty vorzubereiten.
Admissions
Stipendien und Finanzierung
Es stehen mehrere Stipendienoptionen zur Verfügung. Weitere Informationen finden Sie auf der Website der Universität.
Programmergebnis
Credits:60 ECTS
Am Ende dieses Programms erhalten Sie einen privaten Master-Abschluss in Big Data Analytics.
Das Big Data Analytics-Programm ist um ein Curriculum herum aufgebaut, in dem Sie sich intensiv mit Datenmanagement, -analyse, -verarbeitung und -visualisierung vertraut machen und Ihr Masterstudium mit der Präsentation eines Projekts abschließen, in dem das erworbene Wissen und der Stand der Technik angewendet werden -Kunstwerkzeuge.
Studiengebühren für das Programm
Karrierechancen
- Datenwissenschaftler. Verantwortlich für die Definition der Datenanalysefragen und -prozesse, um Daten in Wert für das Unternehmen umzuwandeln.
- Datenarchitekt. Verantwortlich für die Definition und den Rollout der notwendigen Infrastruktur für Big-Data-Projekte.
- Experte für Datenanalyse und maschinelles Lernen, verantwortlich für die Programmierung von Datenverarbeitungs- und maschinellen Lernsystemen.