Степень магистра в области больших данных + 60 кредитов ECTS

Institución Educativa
Режим Онлайн
Продолжительность 1500 часы
Кредиты 60 ects
Языки Английский
$ 70,172.00
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

Solicitar información

Reconocidos por
Acreditados por

Plan de estudios

Краткое содержание

Важность больших данных возросла в последние годы в результате экспоненциального увеличения количества генерируемых и историй. Это было овладеваемо из-за распространения устройств, подключенных к Интернету, социальным сетям, электронной коммерции, автоматизации промышленных процессов и другими источниками цифровых данных. Большие данные характеризуются объемом, скоростью и разнообразием данных ИТ. Таким образом, Big Data предлагает большой потенциал для улучшения принятия решений, повышения эффективности и настройки качества обслуживания клиентов. В нашей степени магистра в области больших данных мы углубимся в использование, обработку и анализ больших объемов данных для получения стоимости в разных секторах и компаниях.

Цели

- Чтобы просмотреть основы больших данных, его основные характеристики и экосистемы. - Чтобы ввести базы данных, науку о данных и наиболее часто используемое в них программное обеспечение. - Чтобы установить значение и применение бизнес -аналитики, например, интеллектуальный анализ данных и DataWarehouse. - Чтобы научиться анализировать данные с помощью Python и R. - Программировать визуализацию анализируемых данных с помощью Matpletlib, Seaborn и Ggplot2 среди других. - Чтобы углубиться в концепции искусственного интеллекта, чат -ботов, нейронных систем, машины и глубокого обучения.

Профессиональные выходы

- Чтобы просмотреть основы больших данных, его основные характеристики и экосистемы. - Чтобы ввести базы данных, науку о данных и наиболее часто используемое в них программное обеспечение. - Чтобы установить значение и применение бизнес -аналитики, например, интеллектуальный анализ данных и DataWarehouse. - Чтобы научиться анализировать данные с помощью Python и R. - Программировать визуализацию анализируемых данных с помощью Matpletlib, Seaborn и Ggplot2 среди других. - Чтобы углубиться в концепции искусственного интеллекта, чат -ботов, нейронных систем, машины и глубокого обучения.

Чтобы подготовить вас

Важность больших данных возросла в последние годы в результате экспоненциального увеличения количества генерируемых и историй. Это было овладеваемо из-за распространения устройств, подключенных к Интернету, социальным сетям, электронной коммерции, автоматизации промышленных процессов и другими источниками цифровых данных. Большие данные характеризуются объемом, скоростью и разнообразием данных ИТ. Таким образом, Big Data предлагает большой потенциал для улучшения принятия решений, повышения эффективности и настройки качества обслуживания клиентов. В нашей степени магистра в области больших данных мы углубимся в использование, обработку и анализ больших объемов данных для получения стоимости в разных секторах и компаниях.

Кому это адресовано

Важность больших данных возросла в последние годы в результате экспоненциального увеличения количества генерируемых и историй. Это было овладеваемо из-за распространения устройств, подключенных к Интернету, социальным сетям, электронной коммерции, автоматизации промышленных процессов и другими источниками цифровых данных. Большие данные характеризуются объемом, скоростью и разнообразием данных ИТ. Таким образом, Big Data предлагает большой потенциал для улучшения принятия решений, повышения эффективности и настройки качества обслуживания клиентов. В нашей степени магистра в области больших данных мы углубимся в использование, обработку и анализ больших объемов данных для получения стоимости в разных секторах и компаниях.

Методология

Наша методология сочетает в себе технологии, педагогику и сочувствие к индивидуальному обучению.

Вы отмечаете ритм, вы решаете путь, и искусственный интеллект сопровождает вас учиться лучше, со значением и целью.

Реализовал персонализированное обучение

Ваш стиль, интерес и уровень определяют маршрут. Вы - отправная точка.

Конструктивизм в действии

Исследуйте, испытайте и примените. Обучение означает понимание, а не запоминание.

Тот, кто сопровождает вас, а не кто вас руководит

Phia, наш ассистент искусственного интеллекта направляет вас, не ограничивая вашу автономию.

Оценка без давления

Непрерывная и адаптивная обратная связь. Потому что обучение - это процесс, а не фигура.

Certificación

Logo certificado-1
Logo certificado-2

Степень магистра в области непрерывного образования в области больших данных (60 кредитов ECTS) Университет Антонио де Небрия

Logo certificado-1

Стипендии

Стипендии Educahub

Сделайте наиболее доступное обучение: завершить 0% интереса и получить персонализированные стипендии.

В Eduahub мы считаем, что образование должно быть доступно всем. Поэтому мы предлагаем стипендиальный план, который облегчает ваш доступ к практическим, текущим и качественным обучениям, исключая экономические барьеры.

-25%

Стипендия выпускников: для бывших студентов Eduahub.

-20%

Стипендия безработицы: если вы оказываетесь безработным.

-20%

Многочисленные семейные стипендии: для семей с 3 или более детей.

-20%

Стипендия по инвалидности: для людей с ограниченными возможностями ≥33%.

-15%

Стипендия Emprende: для самоуправления, которые аккредитают вашу деятельность.

-15%

Стипендия рекомендует: если вы рекомендуете выпускником.

-15%

Групповая стипендия: для совместных надписей 3 или более человек.

Целая образовательная вселенная, на одной платформе.

Интуитивная среда, которая направляет вас сформировать автономно и с целью.

Знать больше

Учитесь в своем темпе

Курсы, мастера и официальные степени. 100% онлайн, гибкий и в вашем темпе.

Доступ из любого места

Доступно 24/7 на мобильном, планшете или ПК. Вы решаете, когда и как тренироваться.

Phia, ваш наставник ia

Это бросает вам вызов, мотивирует вас и настраивает ваш путь. Учитесь с руководством, который развивается с вами.

LX One Plus: без ограничения формирования

Разблокируйте мягкие навыки, языки и многое другое. Достижения в отношении интегрального и непрерывного формирования.