229 Análisis de Datos Másteres Degree Programs

En el mundo actual basado en datos, las organizaciones de todo tipo utilizan datos para impulsar la estrategia, tomar decisiones críticas y resolver problemas. Los científicos de datos tienen una gran demanda: Glassdoor clasifica a los científicos de datos como uno de los tres mejores trabajos y se espera que el campo crezca más del 30 % durante la próxima década.

Las nuevas oleadas de innovaciones en torno a los servicios analíticos han tenido un impacto significativo en los negocios y la tecnología en los últimos años. En este programa de maestría, aprenderá todas las habilidades relevantes de ciencia de datos que están en demanda en todas las industrias en el mercado laboral actual. Nuestras conferencias cubren los métodos relevantes en el análisis de datos y el aprendizaje automático, como los métodos de agrupación, el modelado predictivo y el aprendizaje profundo. Las conferencias sobre ingeniería de datos y computación en la nube se centran en estos aspectos. La aplicación práctica del análisis de datos para las decisiones comerciales y la aparición de nuevas áreas comerciales a través de los datos y la digitalización son otro enfoque central durante el curso.

Los avances tecnológicos han cambiado drásticamente la forma en que funcionan las empresas, y la experiencia en análisis de negocios y ciencia de datos es esencial para aprovechar la tecnología para obtener resultados óptimos. La aplicación de un enfoque práctico, este programa de Maestría en Business Analytics y Ciencia de Datos ofrece a los estudiantes una base completa en la ciencia de datos, utilizando software líder en la industria, herramientas y aplicaciones.

El programa de Maestría en Análisis de Datos (MDA) de la University of Niagara Falls Canada , está diseñado para preparar a los graduados para carreras de alta demanda en análisis de datos. Este programa de 48 créditos se puede completar en cinco períodos de 12 semanas, con una opción de entrega en el campus. El plan de estudios se centra en aplicaciones del mundo real y ofrece capacitación básica en el ciclo de vida de la ciencia de datos y la opción de tres vías de aprendizaje: Análisis de marketing, Análisis de operaciones y Análisis general.

La Maestría en Análisis de Datos de 18 meses es un nuevo programa de posgrado en el campo del análisis de datos en el Campus de Berlín de BSBI. El curso brindará a los estudiantes los conocimientos clave para trabajar en el análisis de datos, pero también les brindará las habilidades y la confianza necesarias para perseguir sus sueños empresariales.

La pedagogía del Máster en Marketing Digital y Análisis de Datos combina de forma única una sólida formación académica en estudios empresariales, marketing, análisis de datos y estrategia con un conocimiento digital profundo y específico y un marketing basado en datos.

El análisis de datos es un campo emocionante de rápido desarrollo. Los datos están en todas partes y continúan creciendo masivamente, lo que genera un gran crecimiento en la demanda de expertos calificados para poder extraer el beneficio real de los datos.

Los Programas de estudios de posgrado MSc en análisis de datos y tecnología financiera es un programa de estudio de grado interuniversitario conjunto entre el Departamento de Ciencia y Tecnología Administrativas y el Departamento de Contabilidad y Finanzas de la Universidad Helénica Mediterránea (GR) y el Departamento de Contabilidad y Finanzas y Departamento de Informática de la Universidad de Neapolis Pafos. Conduce a una Maestría en Estudios conjunta de las dos Instituciones de Educación Superior sin requerir un proceso de reconocimiento por DOATAP Los Programas están dirigidos principalmente a graduados en Finanzas, Contabilidad, Economía, Administración de Empresas e Informática.

La Maestría en Ciencias (MSc) en Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos está diseñada para equipar a los estudiantes con el conocimiento necesario y un conjunto diverso de habilidades requeridas a lo largo del ciclo de vida del análisis de datos. Este conjunto de habilidades incluye requisitos de datos comerciales, adquisición e integración de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos, análisis de datos, derivación de conocimientos y, en última instancia, la implementación empresarial de conocimientos derivados de una manera significativa y exitosa.

Existe una demanda creciente de personas que puedan aprovechar la gran cantidad de datos que se generan en el mundo actual. Con una Maestría en Ciencias en Análisis de Datos, podrá descifrar datos complejos y convertirlos en la inteligencia empresarial significativa en la que confían las organizaciones para reducir costos, diseñar nuevos productos, mejorar la eficiencia y mantener una ventaja competitiva. Disponible tanto en nuestro campus de San Diego en California como completamente en línea, el programa de maestría en análisis de datos le enseña valiosas habilidades de análisis técnico y comercial a través de aplicaciones del mundo real y garantiza que esté completamente preparado como un profesional que trabaja dentro de las organizaciones como la mente que puede dominar la máquina. Algunos de los temas que exploramos en nuestros cursos básicos incluyen análisis predictivo y modelado predictivo, visualización de datos, estructuras de datos multidimensionales y los fundamentos del diseño de algoritmos.

El objetivo del Máster es producir profesionales bien formados en Bioinformática y Análisis de Datos Ómicos que, después de graduarse, puedan realizar análisis eficientes y rigurosos de grandes cantidades de datos genéticos y moleculares en una amplia gama de aplicaciones.

El programa MBA en Análisis de Datos está diseñado para brindar a los estudiantes una comprensión integral del análisis de datos y su aplicación en contextos comerciales. El programa consta de módulos básicos que cubren conocimientos y habilidades comerciales esenciales y módulos de especialización centrados en el análisis de datos.

El programa de estudios Análisis de datos e inteligencia artificial es un programa de estudios interdisciplinario que combina de manera equilibrada los conocimientos de matemáticas e informática. La interdisciplinariedad brinda a los graduados mayores oportunidades en la selección de programas de estudio de seguimiento o en la práctica.

El programa de Maestría en Ciencias en Análisis de Datos brinda a los estudiantes las habilidades críticas necesarias para convertirse en Analistas de Datos o Científicos de Datos que trabajan en una variedad de campos en todas las industrias. La integración de análisis de datos e informática ha creado una demanda de profesionales que puedan tomar decisiones basadas en datos que impulsen a sus organizaciones hacia adelante.

El análisis estadístico de datos (M.Sc.) le enseña a comprender el análisis de datos y dominar las habilidades necesarias, como la limpieza, integración, modelado y predicción de datos, y la exploración interactiva de datos y modelos. Aprenderá métodos que van desde enfoques probabilísticos a través de algoritmos eficientes de minería de datos hasta aprendizaje profundo flexible con redes neuronales. También aprenderá a presentar los resultados del análisis de datos a los tomadores de decisiones con resúmenes descriptivos y visualizaciones.

El curso de Business Intelligence y Analytics de DMU abarca el diseño de almacenes de datos, aplicaciones de big data e inteligencia empresarial. Va a desarrollar habilidades para analizar grandes conjuntos de datos, predecir el rendimiento del negocio, y resolver los desafíos del mundo real, que se prepara para las funciones de la demanda en la ciencia de datos y análisis.

Utilice los datos para impulsar el impacto ambiental significativo con nuestro programa de Maestría en Ciencias en Análisis de Datos para la Sostenibilidad. Tomorrow University le permite aprovechar el análisis de datos, codificación y técnicas de visualización para interpretar y comunicar eficazmente las métricas de sostenibilidad. Dominar el análisis de impacto ambiental y la toma de decisiones basada en datos para crear ideas útiles para la sostenibilidad.