MSc Big Data
University of Stirling
Nøgleinformation
Campus placering
Stirling, Det Forenede Kongerige
Lingvistik / Sprogvidenskab
Engelsk
Studieformat
På campus
Varighed
12 - 24 Måneder
Hastighed
Fuldtid, Deltid
Studieafgifter
Kontakt skolen
Ansøgningsfrist
Kontakt skolen
Tidligste startdato
Sep 2024
* For ajourførte gebyroplysninger, se venligst hjemmesiden
Introduktion
Big data er stadig vigtigere i nutidens kommercielle landskab. Som dataforsker med speciale i big data hjælper du virksomheder med at forstå store mængder strukturerede og ustrukturerede data, hvilket giver hurtig indsigt, der sætter dem i stand til at træffe bedre og hurtigere beslutninger.
Top grunde til at studere hos os
#1 Du lærer banebrydende teknologier, herunder Data Analytics, Hadoop, NoSQL og Machine Learning
#2 Vores Data MSc er den største og mest succesrige af Datalab-programmerne i Skotland
#3 Vores kandidater har et fremragende ry hos arbejdsgivere for deres færdigheder og viden
Læreplan
MSc Big Data er en undervist avanceret kandidatgrad, der dækker teknologien til Big Data og videnskaben om dataanalyse. Du får praktiske færdigheder inden for big data-teknologi, avanceret analyse og industrielle og videnskabelige applikationer.
Kurset vil lære dig, hvordan du indsamler, administrerer og analyserer store, hurtige data til videnskab eller handel. Du lærer færdigheder inden for avanceret teknologi såsom Data Analytics, R, Hadoop, NoSQL og Machine Learning. Samtidig vil du dykke ned i vigtig matematik og computerteori og lære de avancerede beregningsteknikker, du skal bruge for at udvikle din karriere inden for datavidenskab.
Vores MSc er udviklet i samarbejde med globale og lokale virksomheder, der beskæftiger dataforskere. Siden kurset blev lanceret i 2012 har vi udviklet et godt forhold til arbejdsgivere, der leder efter de færdigheder, vi underviser i.
Kursmål
Pensum for MSc Big Data omfatter:
- Matematik og statistik for datavidenskab
- Repræsentation og manipulation af data i Python
- Relationelle og ikke-relationelle databaser
- Kommercielle og videnskabelige applikationer
- Maskinelæring
- Cluster Computing
- Afhandlingsprojekt efter eget valg
På dette masterkursus får du:
- En forståelse af problemerne med skalerbarhed i databaser, dataanalyse, søgning og optimering
- Muligheden for at vælge den rigtige løsning til en kommerciel opgave, der involverer big data, inklusive databaser, arkitekturer og skytjenester.
- En forståelse af analysen af store data, herunder metoder til at visualisere og automatisk lære af store mængder data
- Programmeringsevnerne til at bygge løsninger ved hjælp af big data-teknologier såsom MapReduce og scripting til NoSQL, og evnen til at skrive parallelle algoritmer til multi-processor eksekvering
Arbejdspladser
Kurset byder på et omfattende sommerprojekt, generelt i samarbejde med en virksomhed eller teknologiudbyder
Kursusstruktur
Matematiske fundamenter
Dette kursus vil give eleverne nogle grundlæggende matematiske viden og problemløsningsevner.
Statistik for datavidenskab
Kurset har til formål at give eleverne:
- et grundlag for analyse og fortolkning af kvantitativ information
- en forståelse af de grundlæggende ideer bag statistiske metoder på et indledende niveau
- en forståelse af, hvordan man overvinder problemer, når man analyserer store datasæt
Relationelle og ikke-relationelle databaser
Efter at have dækket relationelle databaser og SQL, tager dette kursus dig gennem de forskellige NoSQL-databaser, herunder dokumentlagre som MongoDB, kolonnelagre som Cassandra og grafdatabaser som Neo4j. Du lærer at vælge den rigtige database til din applikation, og hvordan du opbygger, søger og distribuerer dataene i dem.
Maskinelæring
Du lærer det praktiske ved big data-analyse med teknikker fra data mining, machine learning, statistik og datavisualisering. Du vil udforske, hvordan vi træner computere til at forstå nutiden og forudsige fremtiden med data fra økonomi, marketing og sociale medier. Du lærer, hvordan du anvender maskinlæringsteknikker såsom neurale netværk og beslutningstræer til praktiske problemer.
Cluster Computing
Dette kursus dækker distribueret databehandling med Hadoop og MapReduce udover brugen af Condor til distribueret beregning.
Videnskabelige og kommercielle anvendelser
Med gæsteforelæsninger fra videnskab og industri præsenterer dette kursus et sæt case studies af Big Data in action. Du vil lære, hvordan virksomheder bruger store data inden for områder som bank, rejse, telekommunikation, genetik og neurovidenskab.
Bemærk venligst, at for dem, der er interesserede i en januarstart, vil kursets varighed være 21 måneder. For eksempel vil studerende, der starter i januar 2023, dimittere i november 2024. Denne beslutning blev truffet for at give eleverne mulighed for at lære fleksibelt og forbedre andre færdigheder i sommermånederne, hvor undervisning ikke er tilgængelig.
Undervisning
Der er en ægte blanding af praktiske teknologisessioner undervist i laboratorier og workshops sammen med forelæsninger, seminarer og tutorials, der lærer dig Big Data-teorierne.
Du skal udføre et projekt ved hjælp af en Big Data-teknologi efter eget valg. Med støtte fra vores personale vælger du et specialistemne og bliver en rigtig ekspert. Du starter med en dybdegående analyse af emnet og dets teknologi. Derefter bygger du en løsning, der viser dine færdigheder for arbejdsgivere og giver dig viden til at vinde et højt lønjob.
Vi har et program af inviterede højttalere fra industrien, der giver dig mulighed for at stille spørgsmål om personer, der gør datalogi hver dag. Seneste deltagere omfatter MongoDB, SkyScanner og HSBC.
Galleri
Karrieremuligheder
Big data-færdigheder er i høj kurs. Du vil få muligheder med datadrevne virksomheder fra en bred vifte af sektorer og få en løn, der typisk er højere end IT-gennemsnittet. Som kandidat i Big Data vil du være i stand til at arbejde i en bred vifte af sektorer, såsom digitale teknologier, energi og forsyningsselskaber, finansielle tjenester, den offentlige sektor og sundhedsvæsenet.