Master în Big Data

Masterul în Big Data, co-dezvoltat cu multinaționala tehnologică Indra, oferă o privire de ansamblu asupra tehnologiilor Big Data și utilizarea acestora, precum și pregătire aplicată și practică în tehnici analitice pentru afaceri (Business Analytics), adică în aplicarea de la Tehnici de știință a datelor la problemele de afaceri.

Astfel, programul răspunde nevoii de a cunoaște în mod practic și aplicat utilizarea tehnologiilor și metodelor de analiză a datelor. Înțelegerea utilizării tehnice completează viziunea de afaceri, astfel încât absolvenții programului vor fi capabili să raționeze în profunzime despre aplicabilitatea tehnologiilor, precum și să aplice tehnici și instrumente analitice în situații specifice.

De ce să studiezi la School of Artificial Intelligence & Big Data?

experți activi

Profesioniștii activi de la Indra și Minsait vă vor învăța abilitățile și cunoștințele pe care le caută pentru echipele lor

Proiectați-vă antrenamentul personalizat

Programele noastre sunt structurate în jurul a 2 axe principale, profilul dumneavoastră și experiența profesională, astfel încât să puteți accesa piața profesională dintr-un profil tehnic (Hard tech) sau de business (Soft Tech).

Învățând făcând

Funcționează cu norii principalii jucători din sector, ecosisteme și platforme open source care deservesc + 500 de milioane de oameni

Accesul la practici

Preferință pentru acces la stagii profesionale cu un număr minim de stagii pentru fiecare program

titrări

Prin finalizarea acestui program veți obține o diplomă triplă de Master în Big Data de la IMF Smart Education , certificare profesională de la Indra și Master of Big Data de la UCAV.

Triplu grad: IMF Smart Education + certificare profesională Indra + UCAV

Posibilitatea de a angaja stagii de practica si acces preferential la procesele de selectie

Programul se adresează profesioniștilor și proaspeților absolvenți de diferite profiluri care doresc să-și orienteze sau să-și reorienteze cariera profesională către una dintre profesiile emergente legate de analiza datelor. Profilurile pot fi de trei tipuri:

1. Profiluri TIC: informaticieni, sau inginerie conexe, sau profesioniști care și-au dezvoltat cariera în dezvoltarea de software sau în administrarea sistemelor IT.
2. Profiluri cantitative: absolvenți în cariere cu o puternică componentă cantitativă, precum statistica și matematica, care doresc să-și extindă abilitățile cu tehnici de achiziție, stocare și gestionare a datelor, precum și să dobândească noi abilități analitice.
3. Profiluri de afaceri: absolvenți și profesioniști din diferite domenii ale afacerilor și economiei care doresc să se specializeze în business analytics, dobândind o experiență solidă în utilizarea limbajelor statistice și în înțelegerea tehnologiei, nu numai la nivel de afaceri, ci și în ceea ce privește aplicația dumneavoastră tehnică

• Înțelegeți valoarea datelor și analiza acestora în organizații și să fiți capabil să ideați și să concepe soluții de analiză a datelor.
• Să știe și să știe să enunțe valoarea de business a principalelor tehnologii de procesare paralelă și de stocare a datelor scalabile, precum și să știe să explice utilizarea lor în scopuri specifice în cadrul organizației.
• Să fie capabil să aplice tehnici și metode de analiză a datelor la problemele de afaceri folosind tehnici de programare statistică.
• Aplicați tehnici de învățare automată și de extragere a textului pentru a extrage valoare din date și pentru a construi modele predictive.
• Cunoașteți și știți cum să aplicați instrumente de business intelligence și vizualizare pentru a sprijini analiza și luarea deciziilor.
• Analist de date (Big Data Analyst).
• Data Scientist.
• Profesionişti în Business Intelligence.
• Chief Data Officer (CDO).
• Arhitectul Big Data.
• Inginer de date
• Profesor la cursuri de Business Intelligence
• Profesor la cursul Analiza datelor
• Profesor în cauză Qlik

Programul oferă pregătire de bază pentru a vă orienta către diferite profesii din domeniul analizei și managementului datelor; mai exact: Consultant Transformare Digitală

• Analisti de date.
• Profesionişti în Business Intelligence.
• cercetătorii de date.

În cazul acelor profiluri cu experiență anterioară în conducere și management de echipă, programul îi va pregăti pentru poziții precum Chief Data Officer (CDO). În cele din urmă, pentru profesioniștii care au profiluri computerizate, va oferi baza pentru oportunități profesionale precum arhitectul Big Data sau Data Engineer.

Master conceput de un comitet de experți format din medici și profesioniști activi de la companii de top din domeniul Inteligenței Artificiale și Big Data precum Indra și Minsait. Experiența lor garantează adecvarea studiilor și a competențelor dobândite, fie pentru intrarea în lumea muncii, fie pentru perfecționarea profesională în sector. Această echipă de experți, pe lângă participarea în comitetul de proiectare a programului de formare, colaborează la îndrumarea și livrarea sesiunilor de master.

Fundamentele procesării datelor pentru știința datelor

1. Folosind mașini virtuale și shell de comandă
2. Fundamentele programării Python
3. Bazele bazelor de date relaționale
4. Fundamentele tehnologiilor internetului
5. Partajați date, cod și resurse în depozite
6. Fundamentele procesării datelor cu stiva științifică Python

Business Intelligence

1. Introducere în business intelligence
2. Depozite de date și baze de date analitice
3. Instrumente de demontare și încărcare
4. Aplicații de informații de afaceri
5. Analiza Big Data aplicată afacerilor
6. Inteligența clienților (CRM)

Învățare automată aplicată

1. Introducere în învățarea automată
2. Modele supravegheate
3. Modele nesupravegheate
4. Ingineria caracteristicilor și selecția modelului
5. Modele conexioniste
6. Regulile de asociere și analiza coșului de piață

Exploatarea textului și procesarea limbajului natural (NLP)

1. Introducere istorică și tehnologică
2. Instrumente NLP I: NLTK
3. Instrumente NLP II: Brat și Gate
4. minarea textului
5. Alte aplicații și tehnici NLP

Business intelligence și vizualizare

1. Introducere în business intelligence
2. BI vs. raportare tradițională
3. Baze tehnologice pentru prelucrarea și analiza datelor
4. Fundamentele vizualizării datelor
5. Vizualizare avansată a datelor
6. Instrumente de vizualizare

Infrastructură de date mari

1. Prelucrarea datelor cu Hadoop
2. Instrumentele ecosistemului Hadoop
3. Prelucrarea datelor cu Spark
4. Transmiterea arhitecturilor
5. Componente ale arhitecturilor de streaming
6. Platforme cloud și API-uri

Stocarea și integrarea datelor

1. Baze de date neconvenționale
2. Modele de baze de date bazate pe documente
3. Modele de baze de date orientate pe coloane
4. Modele de baze de date orientate pe grafic
5. Modele de baze de date cheie-valoare
6. Achizitie de date

Valoarea și contextul Big Data Analytics

1. Cazul afacerii big data
2. Proiecte de date mari
3. Aplicații analitice pe sectoare
4. Tehnologii emergente în analiză
5. Managementul echipei și metode agile
6. Aspecte de reglementare ale procesării datelor

Aplicații analitice. Cazuri practice

1. Analiză scalabilă: analiză cu tehnologii de calcul paralele și scalabile
2. Analiza rețelelor sociale
3. Internetul lucrurilor (IoT)
4. Analize financiare (evaluarea companiei)
5. Analiza clienților: analiza locației
6. Tehnici de recuperare a informațiilor

teză de master (TFM)

Curs de Metodologii Agile

1. Ce este Scrum și cum se aplică
2. Cadrul Scrum
3. Echipe auto-organizate
4. Rolul clienților și părților interesate
5. Management agil de produse și proiecte
6. Dezvoltare și integrare continuă
7. Cum să evoluezi către o organizație agilă

Curs pentru începători în Python

• Introducere în Python
• Condiționale în Python
• Structuri repetate în Python
• Colecții. Liste
• Funcții șiruri
• Colecții. Dicționare
• funcții
• Gestionarea fișierelor
• orientarea obiectelor

Curs introductiv la R

• Introducere în R
• Vectori
• matrici
• liste
• Cadre de date
• Structuri de control
• funcții

curs de limba engleză

• De bază, pre-intermediar, intermediar sau avansat
• Elevul poate alege unul dintre cele patru niveluri.