ماجستير في البيانات الكبيرة

Institución Educativa
وضع متصل
مدة 1500 ساعات
الاعتمادات 60 كر
اللغات الإسبانية
2.995
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

Informationsanfrage

Reconocidos por
Acreditados por

Plan de estudios

ملخص

من خلال البيانات الكبيرة ، يمكن للمؤسسات تحويل كميات كبيرة من البيانات إلى معلومات ذات صلة لإنشاء منتجات جديدة ، ومعرفة عادات المستهلك ، أو تحسين العمليات الداخلية أو حل المشكلات ، على سبيل المثال. من خلال هذا التمكن في البيانات الكبيرة ، يمكنك معرفتها وفهم جميع تفاصيل وأهداف مشروع البيانات الضخمة وستمنحك إمكانية العمل في المشاريع التي يتم فيها البحث عن أفضل حل دون إهمال قابلية التوسع في البيانات وأمنها. سيسمح لك أيضًا بالتعرف على الأدوات والتقنيات الأكثر تقدماً في السوق ، مع التأكد من أنه يمكنك استخراج معلومات مفيدة بكفاءة ، والتي ستعيدك للمشاركة في المشاريع التي يتم فيها البحث عن أفضل حل فني.

الأهداف

- تعلم مبادئ البيانات الضخمة وتطوير مراحل مشروع البيانات الضخمة. - تعرف على الأدوات الحالية واستخدامها لتحليل واستغلال البيانات الضخمة. - استغلال البيانات وتصور النتائج من خلال تقنية علم البيانات. - فهم واستخدام البرمجة الإحصائية مع R و Python. - تعرف على ما يتكون منه استخراج البيانات وتطبيقه بشكل صحيح. - تعرف على كيفية استخدام تحليلات الويب للبيانات الكبيرة وتطبيقها من خلال Google Analytics. - قم بتطبيق معرفة البيانات الكبيرة بالحوسبة السحابية مع Linux و Azure.

المخارج المهنية

بفضل درجة الماجستير في البيانات الضخمة ، يمكن للطلاب العمل في وظائف مختلفة داخل القطاع ، كما هو الحال في أنظمة البيانات/البيانات الكبيرة ، وتحليل البيانات ، والهندسة المعمارية في حلول البيانات الكبيرة ، أو استراتيجيات التطوير من خلال البيانات الضخمة ، أو برمجة التطبيقات في Python و R ، أو البحث في البيانات الكبيرة ، من بين العديد من الخيارات الأخرى.

لإعدادك

بفضل درجة الماجستير في البيانات الضخمة ، يمكنك تحليل كميات كبيرة من البيانات وتكون قادرة على تطبيقها على أي قطاع لتكييف تطوير الأعمال لأي مؤسسة ، مما يجعل التكيف والتحسين مع السوق وما يترتب عليه. يمكنك أيضًا استغلال جميع حجم البيانات من خلال البرمجة في R و Python ، وسوف تتعلم تطبيق كل المعرفة في البيانات الضخمة للحوسبة السحابية مع Linux و Azure.

من هو الذي تم معالجته

يمكن تطبيق هذا الماجستير في البيانات الكبيرة على العديد من القطاعات والملفات الشخصية ، لذلك فهو مثالي لأولئك الذين يرغبون في معرفة ما تتكون من البيانات الكبيرة ، حيث يمكن أن تنطبق في مجالات مختلفة بهدف تحسين حياتهم المهنية وأدوات يمكنك إجراء تحليل معالجة كميات كبيرة من البيانات.

المنهجية

تجمع منهجيتنا بين التكنولوجيا والتربية والتعاطف من أجل التعلم المصمم.

تضع علامة على الإيقاع ، فأنت تقرر الطريق والذكاء الاصطناعي يرافقك لتعلم بشكل أفضل ، مع المعنى والغرض.

التعلم الشخصي المحقق

أسلوبك واهتمامك ومستوى يحدد المسار. أنت نقطة البداية.

البناء في العمل

استكشاف وتجربة وتطبيق. التعلم يعني الفهم ، وليس الحفظ.

من يرافقك ، وليس من يوجهك

Phia ، مساعدنا الذكاء الاصطناعي يرشدك دون الحد من استقلالك.

التقييم بدون ضغط

ردود الفعل المستمرة والتكيفية. لأن التعلم عملية ، وليس شخصية.

Certificación

Logo certificado-1

درجة الماجستير في البيانات الكبيرة الصادرة عن جامعة عموم أمريكا في غواتيمالا

Logo certificado-1

المنح الدراسية

منحة تعليمية

اجعل تدريبك الأكثر سهولة: الانتهاء من الفائدة 0 ٪ واحصل على منح دراسية مخصصة.

في Eduahub نعتقد أن التعليم يجب أن يكون متاحًا للجميع. لذلك ، نقدم خطة للمنح الدراسية تسهل وصولك إلى التدريب العملي والحالي والجودة ، مما يلغي الحواجز الاقتصادية.

-25%

منحة الخريجين: للطلاب السابقين في إدواهوب.

-20%

منحة البطالة: إذا أثبتت أنها عاطلة عن العمل.

-20%

العديد من المنحة العائلية: للعائلات التي لديها 3 أطفال أو أكثر.

-20%

منحة الإعاقة: للأشخاص ذوي الإعاقة ≥33 ٪.

-15%

منحة Emprende: بالنسبة إلى الذات التي تعتمد نشاطك.

-15%

توصي المنحة: إذا أوصيت من قبل خريج.

-15%

منحة جماعية: للنقوش المشتركة من 3 أشخاص أو أكثر.

عالم تعليمي كامل ، على منصة واحدة.

بيئة بديهية توجهك لتشكيلها بشكل مستقل وبغرض.

تعرف أكثر

تعلم في وتيرتك

الدورات والماجستير والدرجات الرسمية. 100 ٪ على الإنترنت ، مرنة وفي وتيرتك.

الوصول من أي مكان

متوفر 24/7 على الهاتف المحمول أو الجهاز اللوحي أو الكمبيوتر. أنت تقرر متى وكيف تتدرب.

فيا ، مرشدك ia

إنه يتحدىك ، ويحفزك ويخصم طريقك. تعلم مع دليل يتطور معك.

LX One Plus: بدون تشكيل الحد

فتح المهارات اللينة واللغات والمزيد. التقدم نحو التكوين المتكامل والمستمر.