Inledning
Varje företag behöver specialiserade proffs som kombinerar analytiska färdigheter med strategisk vision. För dina mål har du den här magisterexamen i datavetenskap och informationssystemVad nämns master i informationssystem i datavetenskapFör att möta nya professionella utmaningar som gör det möjligt för oss att förändra miljön vi lever i krävs en gedigen utbildning. En innovativ och kvalitetsutbildning, som Master i informationssystem, datavetenskap nämner från Universidad de Los Hemisferios-IMF Global University.
Ett fjärde nivåprogram som ger yrkesverksamma kunskaper, färdigheter och exakta verktyg för att hantera, analysera och tolka stora mängder information som krävs för att uppnå affärsmål, specialiserade yrkesverksamma som kombinerar analytisk kapacitet och strategisk vision.
Tillsammans med de tekniska eller statistiska profilerna tillåter designen och innehållet i denna magisterexamen chefer och andra yrkesverksamma inom organisationen att identifiera, fånga, transformera, analysera och tolka data och driva strategi, innovation och värdet av sin verksamhet.
karriär~~POS=TRUNC möjligheter~~POS=HEADCOMPFlera färdigheter som öppnar dörrar för dig
Kandidater från magisterexamen kommer att kunna ta funktioner och uppgifter relaterade till dataanalys och kunna utveckla olika professionella profiler, såsom:Datavetenskapare
Dataanalysist
Affärsanalytiker
Business intelligence expertNär det gäller de profilerna med tidigare erfarenhet av ledarskap och teamledning kommer programmet att utbilda dem i tekniska aspekter för utförande av roller relaterade till ledning och riktning av databaserade projekt. Till exempel:Analytics projektledare
Business Analytics Manager
Business Intelligence Manager
Chief Data OfficerkunskapMaster i informationssystem, nämner datavetenskap, erbjuder affärschefen eller teknisk professionell möjligheten att:Extrahera, bearbeta och analysera alla typer av informationskällor som använder datavetenskapstekniker och de viktigaste verktygen som för närvarande används i företag.
Att behärska teknikerna för traditionell affärsinformation och utöka dem med de nya möjligheterna som big data och artificiell intelligens erbjuder.
Upptäck orsaker, mönster och trender med hjälp av prediktiv analys baserad på maskininlärningstekniker.
Designa experiment och A / B-tester för att testa hypoteser och fatta beslut baserat på data.
Skapa effektiva rapporter och instrumentpaneler.
Hantera projekt baserade på big data och datavetenskap och håll en lämplig dialog med alla teamprofiler.
Förbered förslag samt främja och leda initiativ baserade på avancerad analys inom olika affärsområden.
Förstå, skapa och utveckla nya affärsmodeller baserat på värdet av data.
Hantera korrekt styrning av data för att garantera kvalitet och korrekt tillämpa de olika lagstadgade (RGPD) och etiska kraven.
Skaffa dig vision och erfarenhet av de viktigaste applikationsfälten och använd fall som behandlas inom olika områden som marknadsföring och CRM, bank och finans, verksamhet, Internet of Things (IoT), analys av människor, etc.Fördelar med online-metodenDen 100% online-metoden som möjliggör interaktion i realtid mellan lärare och studenter.
Genom Virtual Campus får studenten tillgång till alla resurser och innehåll som krävs för att uppnå nödvändig kompetens och färdigheter på ett enkelt, vänligt och intuitivt sätt. Didaktiska resurser som genom design optimerar tiden och därmed möjliggör en effektiv inlärningsupplevelse.
Efter designen och den didaktiska sekvensen bestämmer eleven arbetsbelastningen och rytmen, och kan hela tiden genom plattformen begära vägledning och stöd från lärare och handledare. Modellen kompletteras med handledning, lektioner och virtuella praktiska upplevelser i realtid, där studenten interagerar med läraren för att utveckla eller fördjupa praktiska och relevanta aspekter av ämnets innehåll.
Magisterexamen organiserar de elva ämnen som den består av, under två ordinarie akademiska perioder med 18 veckors varaktighet, så att studenten har fem veckor på sig att uppnå lärandemålen för varje ämne.
Självstudierna, lektionerna och virtuella praktiska upplevelser i realtid ges varannan vecka, på torsdag eftermiddag, fredag eftermiddag och lördag. (* Schemat anpassas till undervisningssekvensen och försöker vara kompatibel med arbetsaktiviteten).
innehållData Scientist ToolsGrunderna i Python.
Bibliotek för datavetenskap: Numpy, Panda, etc.
Databehandling och visualisering med Python.
Grundläggande om R.
R.
Databehandling och visualisering med R.Effekt och värde av big dataIntroduktion till big data-världen
Business intelligence vs. stora data.
Big data-teknik.
Påverkan på organisationen.
Värdet av data och applikationer efter sektor.Datavetenskap Analys-, gruv- och visualiseringsteknikerDatas livscykel.
Datakvalitet.
Dataförberedelse och förbehandling.
Analytiska modeller.
Visualiseringsverktyg och tekniker.Affärsinformation och visualiseringIntroduktion till affärsinformation.
Databasdesign.
SQL-standard.
Datalagret.
Extraktion, transformation och laddning (ETL) verktyg och processer.
Effektiv informationsvisning.ExamensplanDesign och genomförande av projekt med tillämpad forskning och / eller utvecklingskomponenter.
Design och skrivning av professionella artiklar på hög nivå.
Analys av praktiska modeller för utveckling av den komplexa tentamen.Big data-teknik och molnlösningarHadoop och dess ekosystem.
Gnista. Grundläggande och ansökningar.
NoSQL-databaser.
Molnplattform.Statistik för datavetareIntroduktion till statistik.
Sannolikhet och provtagning.
Slutledning.
Regression.
Design av experiment.MaskininlärningVerktyg för maskininlärning.
Tekniker och tillämpningar av övervakat lärande.
Tekniker och tillämpningar av övervakat lärande.
Djupinlärningsmetoder och tekniker.
Molnlösningar för maskininlärningArtificiell intelligens för företagetIntroduktion till artificiell intelligens.
Tekniker och applikationer för beslutsfattande.
Förstärkning lärande och tillämpningar.
Tekniker och tillämpningar av naturlig språkbehandling (NLP).
Rekommendationssystem och applikationer.Big Data i företagetProjektledningsstandarder.
Agil projektledning.
Regulatoriska och etiska aspekter.
DatastyrningProfessionell deontologiHumanistisk vision för teknisk ledning och yrkesetik.
Etiken i den allmänna tjänsten som står inför riskerna med godtycklighet och maktmissbruk.
Etiskt ansvar för miljövård och andra globala problem.
Omfattningen av yrkesutövarens ansvar.IngångsprofilMed tanke på programmets karaktär kommer kandidater på tredje nivå att delta.
Företrädesvis de yrkesverksamma vars examen tillhör det breda området informations- och kommunikationsteknik (IKT) i enlighet med nomenklaturen för yrkestitlar och akademisk examensåtkomst.
Andra yrkesverksamma som har en examen på tredje nivå inom ett annat brett område, som ackrediterat erfarenhet av användning och professionell tillämpning av informations- och kommunikationsteknik med fokus på data- och informationshantering genom databaser, kan komma åt magisterexamen.
