Master of Permanente Training at Data Engineering + 60 Ects Credits

De Master in Data Engineering is een zeer relevante discipline in de huidige context, waar de gegevens een van de meest waardevolle activa voor organisaties zijn geworden. De staat van kunst op dit gebied toont het belang van het beheren en analyseren van grote hoeveelheden gegevens efficiënt en effectief om waardevolle informatie te verkrijgen. De data -engineering omvat kennis en technieken die gespecialiseerd zijn in het ontwerp, de implementatie en het onderhoud van gegevensinfrastructuur, evenals in de verwerking en transformatie van grootschalige gegevens. Met de opkomst van kunstmatige intelligentie, automatisch leren en gegevensanalyse wordt de Master in Data Engineering gepresenteerd als een kans om te trainen in een discipline met grote vraag op de arbeidsmarkt.

- Bekijk de computerprincipes. - Pak de big data vanuit het perspectief van engineering aan. - Studie Data Science in haar basis voor opslag, analyse en gegevensverwerking. - Verbeter vaardigheden met betrekking tot numerieke berekening in engineering - Gebruik de tools van Python en R voor de verwerking, analyse en studie van de gegevens. - Lever op het gebied van de machine learning en het diepe leren. - Ken de basisaspecten over computers. - Koop een inleiding tot de programmerings- en numerieke berekeningstools. - Ken het MATLAB -systeem. - Koop de referentie over de algebraïsche vergelijkingen van een variabele. - Voer interpolatie en aanpak uit.

- Bekijk de computerprincipes. - Pak de big data vanuit het perspectief van engineering aan. - Studie Data Science in haar basis voor opslag, analyse en gegevensverwerking. - Verbeter vaardigheden met betrekking tot numerieke berekening in engineering - Gebruik de tools van Python en R voor de verwerking, analyse en studie van de gegevens. - Lever op het gebied van de machine learning en het diepe leren. - Ken de basisaspecten over computers. - Koop een inleiding tot de programmerings- en numerieke berekeningstools. - Ken het MATLAB -systeem. - Koop de referentie over de algebraïsche vergelijkingen van een variabele. - Voer interpolatie en aanpak uit.

De Master in Data Engineering bereidt u voor op de uitdagingen en uitdagingen van grootschaal gegevensbeheer en -verwerking. Aan het einde van het programma zul je bereid zijn om uitdagende data -engineeringprojecten in verschillende sectoren te ondervinden en zul je een zeer geëiste professional zijn op de arbeidsmarkt. U zult de nodige vaardigheden ontwikkelen om oplossingen voor het engineeringoplossingen van gegevens engineering te ontwerpen, te implementeren en te optimaliseren.

De Master in Data Engineering is een zeer relevante discipline in de huidige context, waar de gegevens een van de meest waardevolle activa voor organisaties zijn geworden. De staat van kunst op dit gebied toont het belang van het beheren en analyseren van grote hoeveelheden gegevens efficiënt en effectief om waardevolle informatie te verkrijgen. De data -engineering omvat kennis en technieken die gespecialiseerd zijn in het ontwerp, de implementatie en het onderhoud van gegevensinfrastructuur, evenals in de verwerking en transformatie van grootschalige gegevens. Met de opkomst van kunstmatige intelligentie, automatisch leren en gegevensanalyse wordt de Master in Data Engineering gepresenteerd als een kans om te trainen in een discipline met grote vraag op de arbeidsmarkt.

Deze training is niet opgenomen in de reikwijdte van officiële gereguleerde training (kinderonderwijs, basisonderwijs, voortgezet onderwijs, officiële professionele training FP, baccalaureaat, universitair diploma, officiële universitaire master en doctoraat). Het is daarom een complementaire en/of specialisatietraining, gericht op het verwerven van bepaalde vaardigheden, vaardigheden of vaardigheden van professionele aard, nauwelijks als verdienste te zijn in werkzakken en/of oppositiewedstrijden, altijd binnen de complementaire trainingssectie en/of continue training die altijd essentieel is om de specifieke vereisten van de openbare arbeidsaandelen van de openbare arbeidsaandelen te beoordelen.