Master de Formare Permanentă în Data Science

Programul de formare este structurat în 4 module de cunoștințe. Sunt incluse disciplinele fundamentale (6 credite ECTS), precum și disciplinele de specializare (3 credite ECTS). În toate, cunoștințele teoretice vor fi combinate cu exerciții și lucrări practice. Un aspect diferențiator al Masterului este integrarea aspectelor de inginerie a datelor (Spark, Hadoop, arhitecturi cloud, colectarea și stocarea datelor) și analiza datelor (modele statistice, data mining, simulare, analiză grafică sau vizualizare și comunicare).

Număr de credite: 60

Lista de subiecte și subiecte.

I. Metode statistice

• Tehnici și metode de știință a datelor (6 ECTS).
• Data Mining (3 ECTS).
• Metode de simulare și calcul (3 ECTS).

II. Captarea și stocarea datelor

• Colectarea datelor (3 ECTS).
• Căutarea și regăsirea informațiilor (3 ECTS).
• Baze de date neconvenționale (3 ECTS).
• Confidențialitate și protecția datelor (3 ECTS).

III. Procesarea datelor

• Sisteme distribuite de procesare a datelor (6 ECTS).
• Arhitecturi cloud (3 ECTS).
• Programare orientată către prelucrarea datelor (3 ECTS).

IV. Analiza datelor

• Business Intelligence și Analytics (6 ECTS).
• Analiza graficelor și rețelelor sociale (3 ECTS).
• Vizualizare: Comunicarea și Prezentarea Rezultatelor (3 ECTS).

Competențe generale

Deține și înțelege cunoștințe care oferă o bază sau o oportunitate de a fi original în dezvoltarea și/sau aplicarea ideilor, adesea într-un context de cercetare

Ca studenții să știe cum să aplice cunoștințele dobândite și capacitatea lor de a rezolva probleme în medii noi sau puțin cunoscute în contexte mai largi (sau multidisciplinare) legate de domeniul lor de studiu

Că studenții sunt capabili să integreze cunoștințele și să se confrunte cu complexitatea emiterii judecăților pe baza informațiilor care, fiind incomplete sau limitate, includ reflecții asupra responsabilităților sociale și etice legate de aplicarea cunoștințelor și judecăților lor

Că studenții știu cum să-și comunice concluziile și cunoștințele și motivele supreme care îi susțin unui public specializat și nespecializat într-un mod clar și fără ambiguitate

Că studenții dețin abilitățile de învățare care le permit să continue să studieze într-un mod care va fi în mare parte auto-direcționat sau autonom.

Abilitatea de a dezvolta și aplica idei originale în domeniul ingineriei și analizei datelor, folosind metodologii și instrumente tehnologice disponibile.

Capacitatea de a dezvolta și aplica idei originale în domeniul Business Intelligence și de a ajuta la luarea deciziilor, folosind instrumente și modele de data mining și optimizare.

Abilitatea de a conduce echipe multidisciplinare pentru a face față și rezolva probleme legate de inginerie și analiză de date în mai multe domenii de aplicare.

Capacitatea de a face judecăți pe baza datelor prin metodologii, modele și instrumente de analiză care iau în considerare nivelul de incertitudine asociat, toate bazate pe funcții de utilitate responsabile din punct de vedere social.

Capacitatea de a justifica pe deplin alternativele/deciziile pentru proiectarea și construcția sistemelor informaționale pentru ingineria datelor și analiză, care pot fi înțelese de diferite tipuri de public.

Capacitatea de a continua formarea în domeniul ingineriei și analizei datelor prin surse de informații și referințe de încredere și dovedite.

Capacitate de Analiză și Sinteză, Organizare și Planificare

Abilități de comunicare orală și scrisă

Capacitate critică și autocritică

Abilitatea de a integra și de a comunica cu experți din alte domenii, în diferite contexte și la diferite niveluri de detaliu.

Abilitatea de a scrie și prezenta documente tehnice și științifice.

Competențe specifice

Capacitatea de a înțelege diferitele metodologii, procese și instrumente de extragere a datelor, în special aplicate detectării informațiilor latente în surse de date eterogene.

Capacitatea de a înțelege aplicarea metodelor și tehnologiilor Big Data aplicate pentru realizarea și îmbunătățirea obiectivelor și cerințelor de afaceri.

Abilitatea de a utiliza instrumente de extragere, pregătire, stocare și analiză a datelor mari.

Abilitatea de a înțelege conexiunile și interrelațiile dintre diferitele metodologii și tehnici de inginerie și analiză a datelor.

Abilitatea de a înțelege principalele aspecte legate de securitatea sistemelor informaționale, în special în contextul ingineriei și analizei datelor.

Abilitatea de a înțelege cele mai relevante concepte și paradigme ale sistemelor de calcul distribuite pentru proiectarea și implementarea sistemelor de inginerie a datelor.

Abilitatea de a înțelege, proiecta și implementa tehnici avansate de vizualizare a datelor, care permit transmiterea eficientă a rezultatelor analizei.

Abilitatea de a proiecta și implementa arhitecturi de cloud computing care permit satisfacerea cerințelor proceselor de analiză a datelor într-un mod scalabil și elastic.

Capacitatea de a cunoaște diferitele forumuri de difuzare legate de ingineria datelor, distribuția și cloud computing, analiza datelor și inteligența de afaceri și de a selecta cele mai potrivite pentru un obiectiv specific.

Abilitatea de a proiecta, implementa și gestiona sisteme de stocare în masă pentru date eterogene.

Abilitatea de a proiecta modele avansate de date adaptate sistemelor complexe de inginerie a datelor.

Abilitatea de a manipula instrumente care automatizează procesul de inginerie și analiză a datelor.

Abilitatea de a structura analiza proceselor de luare a deciziilor și de a participa într-un mod structurat la o negociere.

Ce14 . Abilitatea de a gestiona instrumentele de modelare ale Business Intelligence și analiză a deciziilor.

Ce15 . Abilitatea de a înțelege și de a profita de caracteristicile noilor tendințe în dezvoltarea sistemelor de inginerie și a analizei datelor.