MSc Büyük Veri
University of Stirling
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Stirling, Birleşik Krallık
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Kampüste
Süre
12 - 24 aylar
Adımlamak
Tam zamanlı, Yarı zamanlı
Öğrenim ücretleri
Bilgi talebi
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Sep 2024
* Güncel ücret bilgileri için lütfen web sitesine bakın
Tanıtım
Büyük veri, günümüzün ticari ortamında giderek daha önemli hale geliyor. Büyük verilerde uzmanlaşmış bir veri bilimcisi olarak, şirketlerin daha iyi ve daha hızlı kararlar almalarını sağlayan hızlı içgörüler sağlayarak büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri anlamalarına yardımcı olacaksınız.
Bizimle çalışmak için en önemli nedenler
#1 Data Analytics, Hadoop, NoSQL ve Machine Learning dahil en son teknolojileri öğreneceksiniz
#2 Veri Yüksek Lisansımız, İskoçya'daki Datalab programlarının en büyüğü ve en başarılısıdır
#3 Mezunlarımız, becerileri ve bilgileri nedeniyle işverenler nezdinde mükemmel bir üne sahiptir.
Müfredat
Yüksek Lisans Büyük Veri, Büyük Veri teknolojisini ve veri analitiği bilimini kapsayan, öğretilen ileri düzey bir Yüksek Lisans derecesidir. Büyük veri teknolojisi, ileri analitik ve endüstriyel ve bilimsel uygulamalarda pratik beceriler kazanacaksınız.
Kurs size bilim veya ticaret için büyük, hızlı hareket eden verileri nasıl toplayacağınızı, yöneteceğinizi ve analiz edeceğinizi öğretecektir. Veri Analitiği, R, Hadoop, NoSQL ve Makine Öğrenimi gibi son teknolojilerdeki becerileri öğreneceksiniz. Aynı zamanda önemli matematik ve hesaplama teorilerini derinlemesine inceleyecek ve veri bilimi alanındaki kariyerinizi geliştirmek için ihtiyaç duyduğunuz ileri hesaplama tekniklerini öğreneceksiniz.
Yüksek Lisansımız, veri bilimcilerini istihdam eden küresel ve yerel şirketlerle ortaklaşa geliştirilmiştir. Kursun başlatıldığı 2012 yılından bu yana, öğrettiğimiz becerileri arayan işverenlerle harika bir ilişki geliştirdik.
Kurs Hedefleri
MSc Big Data'nın müfredatı şunları içerir:
- Veri Bilimi için Matematik ve İstatistik
- Python'da Verileri Temsil Etme ve Değiştirme
- İlişkisel ve İlişkisel Olmayan Veritabanları
- Ticari ve Bilimsel Uygulamalar
- Makine öğrenme
- Küme Bilişimi
- Seçtiğiniz Tez Projesi
Bu Master kursunda şunları kazanacaksınız:
- Veritabanlarının ölçeklenebilirlik, veri analizi, arama ve optimizasyon konularının anlaşılması
- Veritabanları, mimariler ve bulut hizmetleri dahil olmak üzere büyük verileri içeren ticari bir görev için doğru çözümü seçme yeteneği.
- Çok miktarda verinin görselleştirilmesi ve otomatik olarak öğrenilmesi için yöntemler de dahil olmak üzere büyük verilerin analizinin anlaşılması
- MapReduce gibi büyük veri teknolojilerini ve NoSQL için komut dosyası oluşturmayı kullanarak çözümler oluşturmaya yönelik programlama becerileri ve çok işlemcili yürütme için paralel algoritmalar yazma becerisi
İş yerleşimleri
Kurs, genellikle bir şirket veya teknoloji sağlayıcısı ile ortaklaşa yürütülen önemli bir yaz projesini içerir.
Ders yapısı
Matematik Temeller
Bu ders öğrencilere bazı temel matematik bilgileri ve problem çözme becerileri kazandıracaktır.
Veri Bilimi için İstatistik
Dersin öğrencilere şunları kazandırması amaçlanmaktadır:
- niceliksel bilgilerin analizi ve yorumlanması için bir temel
- Giriş düzeyinde istatistiksel yöntemlerin altında yatan temel fikirlerin anlaşılması
- Büyük veri kümelerini analiz ederken sorunların nasıl aşılacağının anlaşılması
İlişkisel ve İlişkisel Olmayan Veritabanları
İlişkisel veritabanlarını ve SQL'i ele aldıktan sonra bu kurs sizi MongoDB gibi belge depoları, Cassandra gibi sütun depoları ve Neo4j gibi grafik veritabanları dahil olmak üzere çeşitli NoSQL veritabanlarına yönlendirir. Uygulamanız için doğru veritabanını seçmeyi ve içindeki verileri nasıl oluşturacağınızı, arayacağınızı ve dağıtacağınızı öğreneceksiniz.
Makine öğrenme
Veri madenciliği, makine öğrenimi, istatistik ve veri görselleştirme teknikleriyle büyük veri analitiğinin pratikliklerini öğreneceksiniz. Finans, pazarlama ve sosyal medyadan elde edilen verilerle bilgisayarları bugünü anlayacak ve geleceği tahmin edecek şekilde nasıl eğittiğimizi keşfedeceksiniz. Sinir ağları ve karar ağaçları gibi makine öğrenimi tekniklerini pratik problemlere nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz.
Küme Bilişimi
Bu ders, dağıtılmış hesaplama için Condor'un kullanımına ek olarak Hadoop ve MapReduce ile dağıtılmış veri işlemeyi de kapsamaktadır.
Bilimsel ve Ticari Uygulamalar
Bilim ve endüstriden konuk konuşmalarıyla, bu derste Büyük Veri'nin bir dizi vaka çalışması sunulmaktadır. Şirketler, bankacılık, seyahat, telekom, genetik ve nörobilim gibi alanlarda büyük veriyi nasıl kullandıklarını ilk elden öğreneceksiniz.
Ocak ayında başlamak isteyenler için kursun süresinin 21 ay olacağını lütfen unutmayın. Örneğin, Ocak 2023'te başlayan öğrenciler Kasım 2024'te mezun olacaklar. Bu karar, öğrencilerin esnek bir şekilde öğrenmelerine ve öğretimin mümkün olmadığı yaz aylarında diğer becerilerini geliştirmelerine olanak sağlamak için alındı.
öğretim
Size Büyük Veri teorilerini öğreten dersler, seminerler ve eğitimlerin yanı sıra laboratuvarlarda ve atölyelerde öğretilen pratik teknoloji oturumlarının gerçek bir karışımı var.
Seçtiğiniz bir Büyük Veri teknolojisini kullanarak bir proje gerçekleştireceksiniz. Personelimizin desteğiyle uzman bir konu seçecek ve gerçek bir uzman olacaksınız. Konunun ve teknolojisinin derinlemesine analiziyle başlayacaksınız. Daha sonra becerilerinizi işverenlere sergileyecek ve size üst düzey, yüksek maaşlı bir işi kazanmanızı sağlayacak bilgiyi verecek bir çözüm oluşturacaksınız.
Her gün veri bilimi yapan kişilerin sorularını sorma fırsatı veren sektörden davetli bir programımız var. Son katılımcılar MongoDB, SkyScanner ve HSBC'yi içerir.
Galeri
Kariyer fırsatları
Büyük veri becerileri yüksek talep görmektedir. Çok çeşitli sektörlerden veri odaklı şirketlerle fırsatlara sahip olacaksınız ve genellikle BT ortalamasından daha yüksek bir maaşa sahip olacaksınız. Büyük Veri mezunu olarak, dijital teknolojiler, enerji ve kamu hizmetleri, finansal hizmetler, kamu sektörü ve sağlık hizmetleri gibi çok çeşitli sektörlerde çalışabileceksiniz.