MSc Data Science

Rolul unui om de știință în date devine rapid o poziție necesară pentru orice companie care dorește să profite din plin de datele pe care le colectează. Există o cerere crescută pentru profesioniști care au mixul corect de matematică, statistici, informatică, cunoștințe de afaceri și capacitatea de a folosi tehnologiile emergente pentru a rezolva problemele din viața reală.

Evidențierea cursului

Acest program hands-on îmbină practica cu teoria pentru a dota studenților abilitățile, cunoștințele și experiența pentru a urmări o carieră în știința datelor. Acesta include timp important de lucru în laboratoare sub supravegherea cadrelor didactice expert, mulți dintre ei care au lucrat în industrie și sunt experți de vârf în domeniu. Studenții vor fi expuși activității de cercetare contemporană în domeniul științei datelor care vor echipa studenții orientați spre cercetare cu potențialul de a urmări o carieră bazată pe cercetare și, în special, un studiu de doctorat în continuare.

Conținutul programului

Concentrându-se pe domeniile interconectate de învățare automată, analiză vizuală și guvernare a datelor, programul își propune să găsească un echilibru între fundamentele teoretice, experiența practică practică și achiziționarea de limbaje și pachete relevante din punct de vedere industrial. Elevii vor investiga concepte teoretice în timp ce dobândesc experiență practică, asigurându-se că au baza de abilități de bază pentru a obține o înțelegere cheie care va fi ușor aplicabilă pentru o carieră în știința datelor. Subiectele vor include analize de date aplicate, manipulare practică de date mari și distribuție în cloud, precum și aspecte juridice, etice și de securitate ale gestionării datelor. Elevii vor obține, de asemenea, o perspectivă asupra modului în care diferite domenii de afaceri (resurse umane, finanțe, marketing și altele) utilizează știința datelor pentru a rezolva problemele de afaceri.

Notă: Atât modulele de bază, cât și modulele opționale sunt actualizate constant și în curs de revizuire. La fel ca în majoritatea programelor academice, vă rugăm să vă amintiți că este posibil ca un modul să nu fie oferit într-un an anume, de exemplu, deoarece prea puțini studenți optează pentru el. Middlesex University își rezervă dreptul de a modifica sau retrage orice curs sau modul.

• Modelare, regresie și învățare automată (30 de credite) - obligatoriu
• Analiza datelor vizuale (30 de credite) - Obligatoriu
• Analiza aplicată a datelor: Instrumente, gestionare practică a datelor mari, distribuție în cloud (30 de credite) - obligatoriu
• Aspecte legale, etice și de securitate ale gestionării datelor (30 de credite) - Obligatoriu
• Proiect individual de știință a datelor (60 de credite) - obligatoriu

Chris Liverani / Unsplash

învățământ

Cursul este predat printr-o serie de ateliere practice, precum și prin studiu autodirigit și învățare bazată pe proiecte. Nu vor exista prelegeri formale, deoarece întregul conținut al cursului va fi încorporat în sesiunile de workshop. S-au dezvoltat facilități de specialitate în campus exclusiv pentru acest grad și veți fi învățați cum să le utilizați de un număr de personal cu experiență.

Cerințe de intrare

Cerințe academice

• O diplomă de onoare clasificată în mod normal 2.2 sau mai mare sau echivalentă în inginerie, informatică sau orice disciplină numerică.
• Candidații cu alte grade sunt invitați să aplice, cu condiția să demonstreze niveluri adecvate de experiență relevantă
• Candidații fără calificări formale trebuie să demonstreze experiența relevantă în domeniu și capacitatea de a studia la nivel postuniversitar.

Cerințe de limba engleză (postuniversitar)

Toate programele de la Middlesex University Dubai sunt predate în engleză, iar solicitanții cu studii anterioare în afara țărilor de limbă engleză (cum ar fi Marea Britanie, Statele Unite, Canada, Anglia, Irlanda, Australia, Noua Zeelandă), trebuie să demonstreze competența în limba engleză după cum urmează. :

• IELTS Academic: 6,5 (minimum 6,0 în fiecare bandă)
• TOEFL bazat pe internet: 87 (21 la ascultare și scriere, 22 la vorbire și 23 la citit)
• PearsonPTE Academic: 58

Cariere viitoare și angajabilitate

Rolul locului de muncă al unui cercetător de date este acum comun și reflectă cererea industrială crescută; cursul în sine este proiectat pentru a răspunde specificațiilor unui om de știință a datelor. Rapoartele arată că învățarea automată, datele mari și abilitățile de știință a datelor sunt foarte solicitate, creând un număr semnificativ de locuri de muncă legate de date până în 202. Absolvenții programului vor fi bine pregătiți pentru cariere, ca oameni de știință de date într-o serie de industrii - ambele sectoare publice și private.