University of St Andrews - Online
MSc / PGDip / PGCert en Ciencia de Datos - Online
Online United Kingdom
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
3 años
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo, Tiempo parcial
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
TASAS DE MATRÍCULA
GBP 18.000 *
FORMATO DE ESTUDIO
La educación a distancia
* para MSc a tiempo parcial | 12.000 GBP - para PGDip a tiempo parcial | 6.000 GBP - para PGCert a tiempo parcial
Asesoramiento de acceso rápido
Al ponerte en contacto con la escuela, tendrás acceso a asesoramiento prioritario gratuito sobre cualquier pregunta relacionada con estudios o solicitudes.
Desarrolle habilidades avanzadas de ciencia de datos, incluido el aprendizaje automático y el análisis de datos que son esenciales para las carreras en muchos sectores impulsados por datos, a través de un MSc flexible y en línea.
Desarrollar habilidades básicas en la ciencia de datos esenciales para carreras exitosas en muchos sectores impulsados por datos.
¿Por qué estudiar este curso?
Adquiera competencias demandadas por instituciones mundiales, comerciales, financieras y de investigación.
Este curso cubre una mezcla de temas prácticos y teóricos esenciales para las carreras en muchos sectores impulsados por los datos. Usted aprenderá cómo abordar los problemas del mundo real de datos y aplicar sus habilidades en el pensamiento crítico, resolución de problemas y análisis.
El curso de Ciencia de Datos es un programa en línea a su propio ritmo, con opciones de estudiar para MSc, PGCert y PGDip.
- Estudiar los métodos de investigación en la ciencia de datos y comprender las cuestiones contemporáneas en este campo.
- Descubra métodos de minería de datos, desde la teoría básica subyacente hasta la comprensión práctica.
- Aprenda a crear visualizaciones atractivas de la información y a verificar las presentaciones visuales de los datos.
- Utilice los recursos informáticos estándar del sector para emplear el flujo de trabajo completo de la ciencia de datos, desde la adquisición y el procesamiento de datos, pasando por el desarrollo y la selección de modelos, hasta la implantación y el mantenimiento finales.
- Estudie técnicas de optimización, cómo conservar y utilizar grandes cantidades de datos y cómo modelizar y simular sistemas complejos de datos.
Nos comprometemos a apoyarte en tus estudios, independientemente de tus circunstancias financieras.
Los participantes exitosos que inicien estudios en línea a nivel de maestría pueden solicitar becas de hasta £ 6000 para cubrir las tarifas del curso.
- Oportunidades de financiación de St Leonard's
- Descuento para graduados (15% de descuento en las tasas de matrícula)
Quienes estudian para obtener una maestría toman los módulos obligatorios y un módulo opcional.
Quienes estudian para obtener un PGCert toman cuatro módulos, mientras que quienes estudian para obtener un PGDip toman ocho módulos.
MSc
Módulos obligatorios
Modelado y simulación de sistemas complejos
Introduce una variedad de técnicas y sus aplicaciones a diferentes clases de problemas, con un enfoque práctico en modelos y simulación basados en redes modernas.
Visualización de datos e información
Se centra en la cuestión de cómo utilizar representaciones visuales para hacer que la información sea accesible para su exploración y análisis.
Sistemas basados en datos
Es un módulo avanzado centrado en la investigación que presenta los fundamentos de los sistemas distribuidos y las técnicas que procesan datos.
Optimización discreta
Cubre la teoría, herramientas y tecnologías desarrolladas y utilizadas para resolver problemas en Programación Entera y Optimización Combinatoria.
Aprendizaje automático de extremo a extremo
Se centra en el uso de paquetes de Python para realizar análisis basados en datos de extremo a extremo.
Algoritmos de aprendizaje automático
Cubre la teoría y los algoritmos esenciales, incluidos los fundamentos matemáticos y los enfoques metodológicos, utilizando una variedad de enfoques de regresión, clasificación y no supervisados.
Programando en Python
Introduce y revisa el modelado, el diseño y la implementación en Python.
Módulos opcionales
Optimización numérica
Toma el álgebra lineal y la optimización como los principales temas de interés y las soluciones a los problemas de aprendizaje automático como las aplicaciones de las herramientas, técnicas y algoritmos resultantes.
Métodos de investigación en ciencia de datos
Introduce las habilidades necesarias para las etapas de planificación, recopilación de datos, análisis de datos y difusión de la investigación en ciencia de datos.
Proyecto de disertación
Además, los estudiantes presentarán una disertación en Ciencia de Datos, que incluirá un artefacto de software detallado que implementa y evalúa un flujo de trabajo, así como una descripción detallada del artefacto y su contexto en el área de estudio. Este módulo implica contacto individual regular con el Supervisor Académico.
PGCert, PGDip
Modelado y simulación de sistemas complejos
Introduce una variedad de técnicas y sus aplicaciones a diferentes clases de problemas, con un enfoque práctico en modelos y simulación basados en redes modernas.
Visualización de datos e información
Se centra en la cuestión de cómo utilizar representaciones visuales para hacer que la información sea accesible para su exploración y análisis.
Sistemas basados en datos
Es un módulo avanzado centrado en la investigación que presenta los fundamentos de los sistemas distribuidos y las técnicas que procesan datos.
Optimización discreta
Cubre la teoría, herramientas y tecnologías desarrolladas y utilizadas para resolver problemas en Programación Entera y Optimización Combinatoria.
Aprendizaje automático de extremo a extremo
Se centra en el uso de paquetes de Python para realizar análisis basados en datos de extremo a extremo.
Algoritmos de aprendizaje automático
Cubre la teoría y los algoritmos esenciales, incluidos los fundamentos matemáticos y los enfoques metodológicos, utilizando una variedad de enfoques de regresión, clasificación y no supervisados.
Optimización numérica
Toma el álgebra lineal y la optimización como los principales temas de interés y las soluciones a los problemas de aprendizaje automático como las aplicaciones de las herramientas, técnicas y algoritmos resultantes.
Programando en Python
Introduce y revisa el modelado, el diseño y la implementación en Python.
Métodos de investigación en ciencia de datos
Introduce las habilidades necesarias para las etapas de planificación, recopilación de datos, análisis de datos y difusión de la investigación en ciencia de datos.
La ciencia de datos es uno de los tipos de empleo con mayor crecimiento a nivel mundial. Los científicos de datos cualificados son muy solicitados en una amplia gama de sectores, como el empresarial y financiero, los servicios de inteligencia, la ciberseguridad, la sanidad, la conservación, las artes y muchos más.
Estés donde estés, puedes llevar St Andrews contigo. El máster en línea de la Universidad de St Andrews combina todos los beneficios de estudiar en una de las mejores y más antiguas universidades del mundo con las ventajas de un aprendizaje flexible y personalizado.
Enseñando
Conferencias, seminarios, tutorías y trabajos prácticos.
Programar
Accederás a los módulos y componentes a un ritmo y en un horario que se adapte a tu entorno de trabajo y estudio.