Gelar Master dalam Analisis Data Besar dan Visualisasi / Analisis Visual & Data Besar

Ambil Master Anda di Big Data online di UNIR

Master dalam Big Data online akan melatih Anda sebagai profesional DATA BESAR, salah satu profesi yang paling banyak diminati saat ini. Dengan pelatihan ini, Anda akan dapat merancang dan mengimplementasikan sistem yang memantau suatu proses, mengekstrak informasi yang relevan darinya, dan mengomunikasikannya dengan fasih dan efisien.

Gelar master universitas ini dalam Analisis Visual dan Data Besar menggali teknologi paling canggih dari Data Besar dan Pembelajaran Mesin:

• Pengambilan dan penyimpanan data: Manajemen dan pemrosesan data dengan MongoDB.
• Teknik Kecerdasan Buatan: teknik pengelompokan dan desain sistem pakar yang mampu menyimpulkan pengetahuan baru.
• Teknik Pengolahan Massive Data (Machine Learning): Alat Hadoop dan Analisis Data dan penambangan teks dengan R.
• Alat visualisasi: Google Charts, JQuery plug-in, untuk visualisasi dan D3.js

Berkat gelar master resmi dalam Big Data online ini, Anda akan dengan sempurna mengelola tiga teknik utama: pengambilan dan penyimpanan informasi, penambangan data untuk analisis cerdas, dan visualisasi informasi.

UNIR menawarkan kemungkinan untuk mempersonalisasi pelatihan Anda melalui spesialisasi. Pilih salah satu yang paling sesuai dengan tujuan profesional Anda dan dapatkan gelar ganda yang akan memperluas kesempatan kerja Anda:

• Spesialis Universitas di Industri 4.0
• Spesialis Universitas dalam Data Besar dan Kecerdasan Buatan
• Ahli dalam Manajemen Proyek Digital

Dengan pelatihan online ini, dan dengan pengetahuan yang diperoleh selama kursus, Anda akan dapat memperoleh sertifikasi dari perusahaan terkemuka dalam solusi komputasi awan: Microsoft Certified Azure Fundamentals dan AWS Certified Cloud Practitioner. Selain itu, saat Anda mendaftar, Anda akan menerima kursus pemrograman Python, sepenuhnya gratis.

Dengan Master Resmi dalam Big Data ini Anda akan dapat melatih dan berspesialisasi dengan alat dan bahasa terkini yang digunakan di pasar, seperti MongoDB, R, Weka, Spark, atau Tableau

Informasi umum

• Informasi umum
• Kredit: 60 ECTS
• Durasi: 1 tahun akademik
• Metodologi: 100% pengajaran online
• Ujian: Ujian online dan/atau tatap muka di setiap semester
• Magang: Magang eksternal wajib (6 ECTS). Pengakuan mereka dengan pengalaman profesional yang terakreditasi
• Akses Doktor: Gelar master resmi ini memungkinkan penggabungan ke program doktor resmi dan meningkatkan skor Anda, selama sesuai dengan bidang pengetahuan yang sama, dalam skala ujian, daftar sementara, kompetisi transfer, dan bursa kerja. Periksa dasar-dasar penawaran umum.

metodologi

Metode studi UNIR bersifat fleksibel, personal, dan efektif. Metodologi ini didasarkan pada kelas online dan tutor pribadi untuk menawarkan pelatihan terbaik.

Model pedagogis UNIR efektif karena didasarkan pada metodologi online sepenuhnya sehingga setiap siswa dapat belajar dengan kecepatan mereka sendiri:

• Kelas online langsung: Ada kelas yang dijadwalkan setiap hari dalam seminggu di pagi dan sore hari sehingga Anda dapat menghadiri kelas saat yang terbaik bagi Anda.
• Kelas online di ditangguhkan: Jika Anda tidak dapat menghadiri kelas atau Anda tinggal dengan pertanyaan, Anda dapat mengakses semua kelas Anda di ditangguhkan. Anda dapat melihatnya kapan pun Anda mau dan sebanyak yang Anda butuhkan.
• Pengajar pribadi: Hari pertama Anda akan diberi guru pribadi. Anda akan berhubungan dengannya melalui telepon dan email. Dia akan mendukung Anda di hari Anda dan memecahkan keraguan yang mungkin timbul.
• Kampus Virtual: Semua yang Anda butuhkan untuk belajar di UNIR adalah di kampus: kelas, guru, teman sekelas, perpustakaan, sumber pengajaran, jadwal, obrolan, forum, dan banyak lagi.
• Sumber pengajaran: Anda akan memiliki akses ke sumber belajar yang berbeda untuk menyelesaikan pelatihan Anda: bacaan komplementer, diagram dengan ide-ide kunci, tes penilaian diri, dll.

Sistem evaluasi

Untuk mengetahui tingkat pencapaian tujuan umum dan spesifik yang ditentukan dalam gelar master online, perlu untuk mengevaluasi kompetensi yang diperoleh selama studi yang sama.

Evaluasi pembelajaran dilakukan dengan mempertimbangkan kualifikasi yang diperoleh dalam poin-poin berikut:

• Evaluasi berkelanjutan: 40% (tes evaluasi, partisipasi dan keterlibatan oleh siswa dalam forum, debat dan sarana kolaboratif lainnya, dan penyelesaian kasus-kasus praktis).
• Pemeriksaan tatap muka akhir: 60%.
• Tesis Master

peluang karir

Untuk posisi "Data Scientist" dan "Business Intelligence", perusahaan dan lembaga mencari profesional dinamis yang menggabungkan pengetahuan tentang Perusahaan, manajemen teknologi Big Data dan keterampilan analisis lanjutan. Hanya profil karakteristik ini yang dapat mengidentifikasi, mengumpulkan, menganalisis, menafsirkan, dan mengubah data menjadi informasi yang relevan.

Beberapa output profesional dari master ini:

• Manajer Intelijen Bisnis
• Analis Senior
• Konsultan BI
• Analis Data Besar
• Teknisi Kecerdasan Bisnis
• Konsultan Senior BI
• Manajer Proyek Data Besar

kurikulum

Semester Pertama 30 ECTS

• Metode penangkapan dan penyimpanan informasi
• Privasi dan Perlindungan Data
• Analisis dan Interpretasi Data
• Teknik Kecerdasan Buatan
• Rekayasa untuk Pemrosesan Data Massal
• Tampilan Informasi Interaktif

Semester Kedua 30 ECTS

• Alat Visualisasi
• Pemasaran Strategis dan Analisis Pelanggan
• Kecerdasan Bisnis untuk pengambilan keputusan
• Praktek bisnis
• Proyek Akhir Guru

profil lulusan

Setelah menyelesaikan gelar master, siswa akan dapat:

• Identifikasi fase-fase berbeda yang dibutuhkan elaborasi visualisasi yang baik: pengumpulan data, pemrosesan, dan representasi.
• Merancang metode pengumpulan data yang berhasil memetakan suatu aktivitas, tugas, atau proses ke dalam data tertentu.
• Gunakan teknik dan alat yang ada untuk penambangan data, statistik, dan visualisasi informasi.
• Rancang dan kembangkan visualisasi yang interaktif, dapat digunakan, dan fasih.
• Merancang dan mengembangkan sistem untuk mendukung pengambilan keputusan, dengan mempertimbangkan seluruh proses: pengumpulan data, pemrosesan, dan visualisasi.