Goldsmiths, University of London
Maestría en ciencia de datos
London, Reino Unido
DURACIÓN
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IDIOMAS
Inglés
RITMO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
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FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
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TASAS DE MATRÍCULA
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FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia
Introducción
Maestría en ciencia de datos
El MSc Data Science le proporcionará las habilidades técnicas y prácticas para analizar el big data que es la clave del éxito en los negocios, los medios digitales y la ciencia del futuro.
La velocidad a la que podemos crear datos se está acelerando rápidamente. Según IBM, a nivel mundial, actualmente producimos más de 2,5 trillones de bytes de datos al día. Esto va desde datos biomédicos hasta la actividad de las redes sociales y el monitoreo del clima hasta transacciones minoristas. Estas enormes cantidades de datos son las claves del éxito en muchos ámbitos, desde los negocios y el marketing hasta el tratamiento del cáncer o la mitigación del cambio climático.
El ritmo al que producimos datos está superando rápidamente nuestra capacidad para analizarlos y utilizarlos. La ciencia y la industria están pidiendo a gritos una nueva generación de científicos de datos que combinen las habilidades estadísticas del análisis de datos y las habilidades computacionales necesarias para llevar a cabo este análisis a gran escala.
La ciencia de datos de MSc le proporciona estas habilidades.
Al estudiar este Máster, aprenderá los fundamentos matemáticos de la estadística, la minería de datos y el aprendizaje automático, y los aplicará a datos prácticos del mundo real.
Además de estas habilidades estadísticas, aprenderá las técnicas computacionales necesarias para analizar de manera eficiente conjuntos de datos muy grandes. Aplicará estas habilidades a una variedad de datos del mundo real, bajo la guía de expertos en ese dominio. Analizarás tendencias en las redes sociales, harás predicciones financieras y extraerás información musical de archivos de audio.
El título culminará con un proyecto final en el que podrá aplicar sus habilidades y seguir sus intereses especializados. Hará un análisis novedoso de los datos del mundo real que elija.
El programa incluye:
- Una base sólida en la teoría de la minería de datos, la estadística y el aprendizaje automático.
- Aplicaciones prácticas prácticas del mundo real, como redes sociales, datos biomédicos y datos financieros con Hadoop (utilizado por Yahoo !, Facebook, Google, Twitter, LinkedIn, IBM, Amazon y muchos otros), R y otro software especializado.
- La oportunidad de trabajar con software del mundo real como Apache.
Admisiones
Becas y Financiamiento
Hay varias opciones de becas disponibles. Consulte el sitio web de la universidad para obtener más información.
Plan de estudios
Módulos obligatorios
- Aprendizaje automático
- Aplicaciones de Big Data
- Programación de datos
- Temas de investigación en ciencia de datos
- Proyecto final de ciencia de datos
- Estadísticas y minería de datos estadísticos
Módulos de opción
- Inteligencia artificial
- Diseño de interacción
- Redes neuronales
- Programación R
- Visualización de datos y la web
- Introducción al procesamiento del lenguaje natural
- Análisis de datos geométricos
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
La ciencia de datos es uno de los sectores de empleo de más rápido crecimiento a nivel internacional. Big Data es una parte importante de las finanzas modernas, el comercio minorista, el marketing, la ciencia, las ciencias sociales, la medicina y el gobierno.
El estudio de una combinación de campos establecidos desde hace mucho tiempo, como la estadística, la minería de datos, el aprendizaje automático y las bases de datos con campos muy modernos y fuertemente relacionados como la gestión y el análisis de big data, el análisis de sentimientos y la minería de redes sociales, ofrece a los graduados una excelente oportunidad para obtener habilidades valiosas. en procesamiento avanzado de datos.
Esto podría conducir a una variedad de trabajos potenciales que incluyen:
- Científico de datos
- Analista de minería de datos
- Analista de Big Data
- Desarrollador Hadoop
- Desarrollador de bases de datos NoSQL
- Programador R
- Programador de Python
- Investigador en Data Science y Data Mining
Requisitos de lengua inglesa
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