Büyük Veri Analitiğinde MSc: Uygulamalı Modelleme ve Kantitatif Yöntemler
Trent University
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Peterborough, Kanada
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Kampüste
Süre
16 aylar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
CAD 21.077 / per year *
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Sep 2024
* Akademik yıl için toplam ortalama harç 9,626 $ - 9,980 $ (yurt içi) ve 20.166 $ (uluslararası)
burslar
Çalışmalarınızı finanse etmenize yardımcı olacak burs fırsatlarını keşfedin
Tanıtım
genel bakış
Hızla gelişen veri bilimi alanına gir.
Trent, Kanada'da veri bilimindeki profesyoneller için eğitim boşluğunu doldurmak için çalışan ilk üniversitelerden biridir. İş dünyasının yanı sıra, bilimlerin tüm alanlarında günümüzün giderek karmaşıklaşan veri kümelerini analiz etmek ve analiz etmek için ihtiyaç duyduğunuz araç ve tekniklerle benzersiz bir şekilde hazırlanacaksınız. Bu profesyonel program 16 ayda tamamlanabilir ve görselleştirme, veri madenciliği, bulut tabanlı yaklaşımlar ve paralel programlama becerilerindeki pratik becerileri vurgular. Baş Veri Sorumlusu, Veri Bilim Adamı, Veri Çözümleri Mimarı, İş Yöneticisi ve İş Analisti dahil olmak üzere kariyer için hazırlanın.
program
Programın üç temel amacı vardır:
- Çok sayıda niceliksel alanda araştırma için gerekli olan temel ve ortak analitik modelleme tekniklerinin öğretilmesi.
- Fikirleri diğer disiplinlerdeki araştırmacılarla paylaşmaktan kaynaklanan çapraz döllenme ve bunun için gerekli iletişim becerilerinin gelişmesi.
- Öğrencinin seçtiği disiplin içinde, ders ve araştırma tezi de dahil olmak üzere, disiplin doktora ilerlemesine izin verecek yeterli eğitimi. başka bir kurumda program.
Tez temelli akış için, öğrenciler hem “tez çalışması” hem de “ev” disiplinlerinde ve disiplinler arası çalışmada yer alırlar. Kantitatif modelleme temelleri ve yöntemlerinde ders yürütürler ve disiplinler arası bir seminere katılırlar. Bu seminerde, öğrenci, izleyiciyle anlaşılır bir şekilde, modellenen sistem, geliştirilen model ve modelin geçerliliğini ifade eder; Burada vurgu, sonuçların araştırmanın disipline uygunluğundan ziyade, modelleme sürecinin kendisidir. Bu seminer aracılığıyla, öğrenciler kendi disiplinleri dışında araştırmacılarla iletişim kurmak için gereken becerileri geliştirir ve tek disiplin bağlamında elde edilemeyen kendi ve diğer disiplinleri hakkında bir bakış açısı geliştirir.
Deneyim
Araştırmalarınıza Modelleme Tekniklerini Keşfederken ve Uyguladığınızda Disiplinler Arası Sınırlar
Tez temelli: Bir MA veya bir Yüksek Lisans kazanın. modelleme teorisi ve doğal bilimler ya da sosyal bilimlerdeki tekniklerin uygulanması. Disiplinler arası işbirliği, ekonomi ve bilgisayar bilimi ile ilgili öğrencilerin matematik ve psikoloji ve ötesindekiler ile bir araya geldiği bu programın merkezinde yer almaktadır. Derslerinizi tamamlayıp araştırmanızı yaparken, bir dizi disiplinden sınıf arkadaşlarıyla fikir paylaşacaksınız. Bu multidisipliner ortamın içine dalmış, geleceğe iyi bakacak yeni bakış açıları geliştireceksiniz.
- Çok çeşitli disiplinlerde öğretim üyeleri ile bireyselleştirilmiş, disiplinlerarası araştırmalar üzerinde işbirliği yapın.
- Biyoloji, İşletme, Kimya, Bilgisayar Bilimleri, İktisat, Coğrafya, Beşeri Bilimler, Matematik, Felsefe, Fizik bölümünden seçme
- Doktora programına geçmenizi sağlayacak modelleme becerilerini sağlam bir temel oluşturun. Disiplinde program.
İki ders bazlı seçenek:
- Büyük Veri Analizi
- Finansal Analizler
İngilizce Dil Gereksinimleri
Duolingo İngilizce Testi ile İngilizce yeterliliğinizi onaylayın! DET, dünya çapında 4.000'den fazla üniversite (bunun gibi) tarafından kabul edilen kullanışlı, hızlı ve uygun maliyetli bir çevrimiçi İngilizce sınavıdır.
Okul Hakkında
sorular
Benzer Kurslar
İşletmeler için Veri Analitiğinde Bilim Ustası (MSc)
- Bordeaux, Fransa
Yüksek Lisans Büyük Veri Analitiği
- Sheffield, Birleşik Krallık
Analitik ve Yapay Zeka Yüksek Lisans
- Berlin, Almanya