Data ScienceTech Institute Applied Master of Science in Data Analytics

Programul de masterat aplicat de Data ScienceTech Institute (DSTI) în domeniul analizei datelor urmărește să stimuleze competențele de afaceri și de luare a deciziilor prin analiza datelor. Acest program urmărește să învețe elevii cu privire la tehnicile și instrumentele necesare pentru efectuarea de analize împreună cu rapoarte relevante și structurate. Elevii vor dezvolta o gândire analitică și competențe în materie de baze de date pe tot parcursul acestui program. În plus, aceștia vor învăța despre programele de bază, învățarea automată și gestionarea IT și a software-ului.

Există diverse opțiuni de studiu pentru acest program. Acestea includ:

• În campus cu 8 luni de cursuri urmate de 5-6 luni de stagiu
• În afara campusului cu normă întreagă, cu 8 luni de studiu online și 5-6 luni de stagiu
• Ucenicie în cadrul căreia studenții pot alege să studieze online sau în campus și să dobândească experiență profesională timp de 12 luni
• SPOC – mod asincron conceput pentru ca profesioniștii să studieze într-un ritm care să le corespundă pe o perioadă de 36 luni
• Program accelerat cu 8 luni de cursuri și un stagiu obligatoriu de 6 luni
• Program nominal de repartizare a programului pe o perioadă de 2 ani, cu 2 perioade de stagiu în fiecare an

Indiferent de modul în care studenții aleg să studieze, aceștia vor fi evaluați în diverse moduri pe parcursul programului lor. Aceasta include un chestionar cu variante multiple de răspuns la o estimare matematică negativă sau zero, un examen intern DSTI, un examen extern de certificare industrială (dacă este cazul) și un stagiu de 6 luni în câmpul de date.

Curriculum

Programa pentru acest program este împărțită în mai multe module compuse din cursuri specifice.

Încălzire

• Matematică aplicată și structuri de date
• Introducere în sistemele informatice
• Introducere în informatica
• Introducere în rețele
• Sisteme computerizate

Analiza datelor

• Matematică aplicată pentru știința datelor
• Fundamentele analizei statistice și ale învățării automate partea 1
• Prelucrarea volumelor mari de date cu R
• Tehnologii web semantice pentru dezvoltarea științei datelor
• Laboratoare de învățare automată Python

Baze de date

• Intervalul de date cu SQL
• Baze de date privind documentele – NoSQL partea 1
• Baze de date privind documentele – NoSQL partea 2
• „Datawarehousing” și ETL
• Conducta de date Partea 1

Gestionarea și vizualizarea datelor

• Excel avansat pentru analiza datelor și învățarea automată
• Ecosistemul de date și de vizualizare automată a învățării
• Gestionarea datelor CRM
• Raportare și visualizare

Metodologii operaționale

• Managementul proiectelor informatice – abordări PMP-PMI și Agile
• Legi și reglementări în materie de date – filosofii, geopolitică și etică

Cerințe de admitere

Nu există cerințe academice pentru a candida la acest program. Cu toate acestea, sunt necesare cerințe în materie de IT și engleză pentru a participa la acest program. Și anume un PC Windows cu minimum i5 Intel, minim RAM de 8 GB și minim de stocare de 512 GB. În plus, solicitanții trebuie să aibă un nivel C1 de limba engleză la scară europeană, care va fi evaluat în cadrul interviului de admitere, pentru a se asigura că solicitanții sunt capabili să urmeze programul.