Master i dataanalyse

Oversikt

• Vær på forkant med et blomstrende nytt kompetansefelt som kan brukes på tvers av bransjer.
• Oversett data til innsikt og intelligens for å kunne drive endring og ta viktige beslutninger.
• Løs domenerelevante problemer ved å syntetisere kunnskap fra matematikk, statistikk, informatikk, informasjonssystemer og ledelse av forretningsprosesser.
• Lær av ekspertakademikere og ledende forskere som bruker datavitenskap og dataanalyse på en rekke utfordringer i virkeligheten, og som har bransjeforbindelser over hele verden.

Hvorfor velge dette kurset?

Vær fremtidsfokusert og hold deg foran kurven. Få virkelige endringer til å påvirke viktige beslutninger ved å lære å forstå volum, variasjon og hastighet på dataene vi samler inn som et samfunn.

Våre akademikere er verdensledende innen forskning og har sterke bransjebånd som sikrer relevansen av undervisningsmateriell og læringsopplevelser av høy kvalitet for studentene.

Læring i virkeligheten

Dette kurset er designet for å dekke bransjens behov spesielt. Vi har samlet ekspertise innen statistikk, informatikk og forretningsprosessledelse for å levere virkelige læringsmuligheter.

Du vil:

• bygge en betydelig prosjektbasert opplevelse som lar deg konstruktivt bruke dine analytiske ferdigheter på komplekse problemdomener
• erfaring med å bruke tankestrategier av høy orden i datarike sammenhenger gjennom syntese av flere informasjonskilder
• bruke spesialistabstraksjon og synteseteknikker for å løse komplekse dataanalyseproblemer som er inspirert av virkelige scenarier.

Hva å forvente

Dette kurset vil forberede deg på en fremtidig fokusert karriere i den raske, stadig skiftende verdenen av dataanalyse. Med en samarbeidende læreplan på tvers av fagområder lærer du ikke bare teorier og metoder, men du bruker den kunnskapen til å forutsi, forutsi, visualisere og ta avgjørelser på en rekke anvendte områder.

Du vil studere spesialiserte enheter innen avansert statistisk dataanalyse, dataminingsteknikker og applikasjoner, datamanipulering, analyse for informasjonsfagfolk og avansert stokastisk modellering.

Karriereutfall

Når du tar eksamen, vil du kunne bruke forskjellige tilnærminger, teknikker og verktøy til data i forskjellige bransjesammenhenger for å løse komplekse problemer.

Du har de nødvendige ferdighetene for å omdanne data til kunnskap for enhver bransje, inkludert bank og finans, media og kommunikasjon, helse, utdanning, informasjonsteknologi, ingeniørfag, landbruk og gruvedrift.

Mulige karrierer

• Data analytiker
• Data Analytics -spesialist
• Datasystemutvikler
• Datadrevet beslutningstaker

Gebyrer

De faktiske gebyrene kan variere avhengig av hvilke enheter du velger. Vi vurderer avgifter årlig, og de kan bli gjenstand for økninger.

2022 : $ 34 100 per år på heltid (96 studiepoeng)

For å oppfylle kurskravene til Master of Data Analytics, må du fullføre 192 studiepoeng av emneenheter, bestående av:

• 48 studiepoeng av kjerneenheter
• 96 studiepoeng med displinenheter fra den valgte majoren, eller en rekke enheter fra flere hovedfag hvis du velger å ikke nominere en hovedfag.
• 48 studiepoeng av dataanalyserelaterte valgbare enheter valgt fra en godkjent liste over enheter, som er trukket fra enheter som tilbys i hver av hovedfagene.

Studieområder:

Velg hovedfag innen følgende spesialiseringsområder -

• Biomedisinsk datavitenskap;
• Computational Data Science;
• Statistisk datavitenskap; eller
• Ingen større alternativ

Studenter på 1,5 års studiet

Merk: studieplaner fastsettes basert på forkunnskaper. Plasseringen av reduksjonen på 48 studiepoeng på tvers av studieplanen kan variere mellom studenter. Avklaring kan søkes fra kurskoordinatorene når de er tatt opp.

• Master of Data Analytics - Ingen større alternativ
• Hovedfag i biomedisinsk datavitenskap
• Biomedisinsk datavitenskap Major - Matematisk deltaker
• Hovedfag i biomedisinsk datavitenskap - IT-tilknyttet deltaker
• Biomedisinsk datavitenskap Major - Biomed beslektet deltaker
• Alternativer for hovedenhet for biomedisinsk datavitenskap
• Beregningsdatavitenskap hovedfag
• Computational Data Science Major - IT-konkurrent deltaker
• Computational Data Science Major - Matematisk deltaker
• Beregningsdatavitenskap hovedenhetsalternativer
• Hovedfag i statistisk datavitenskap
• Statistical Data Science Major - IT-tilknyttet deltaker
• Statistical Data Science Major - Matematisk deltaker
• Statistisk datavitenskap hovedenhetsalternativer
• Master of Data Analytics Valgfagslister

Dette kurset vil forberede deg på en fremtidsfokusert karriere i den raske, stadig skiftende verdenen av dataanalyse. Med en samarbeidende læreplan på tvers av disipliner vil du ikke bare lære teorier og metoder, men du vil bruke den kunnskapen til å forutsi, forutsi, visualisere og ta beslutninger på en rekke anvendte områder.

Du vil studere spesialistenheter innen avansert statistisk dataanalyse, datautvinningsteknikker og -applikasjoner, datamanipulering, analyser for informasjonsfagfolk og avansert stokastisk modellering.

Du kan velge mellom tre hovedfag, pluss et "No Major"-alternativ for dette kurset:

Biomedisinsk datavitenskap

Biologi og medisin blir stadig mer datakrevende i forskning og klinisk praksis. Fra nye sekvenseringsteknologier til medisinsk bildebehandling og elektroniske helsejournaler, til bærbare enheter som registrerer hjertefrekvens, har det aldri vært enklere eller billigere å generere biomedisinske data.

Likevel kan disse datasettene være store og komplekse, og observasjonene støyende. Denne tverrfaglige hovedfaget gir ferdighetene du trenger for å "krangle" og analysere biomedisinske data. Du vil lære statistiske og maskinlæringsmetoder, og bruke dem til å identifisere sammenhenger og få innsikt i funksjon og sykdomstilstander, samtidig som du får en viss forståelse av deres begrensninger og kompleksiteten i problemene som oppstår.

Beregningsdatavitenskap

Verden er oversvømmet av data, og den vokser i et enormt tempo. Over 2,5 millioner billioner byte med data genereres hver dag. På hvert minutt har Uber 45 000 turer; 456 000 tweets sendes; og 3,6 millioner Google-søk forekommer. NASA alene genererer 121 terabyte med data hver eneste dag.

Denne hovedfaget vil utstyre deg med kunnskap og ferdigheter for å bringe orden i kaoset på terabyte med data og trekke ut mening. Du vil være trygg på å søke etter skjulte modeller, trene intelligente systemer, lage visualiseringer, identifisere mønstre og trender og oppdage løsninger og muligheter. Du vil foreta dataanalyse og forskning på tvers av domener, med fokus på utvikling og anvendelse av beregningsmetoder som skaleres etter hvert som antall poster øker.

Statistisk datavitenskap

I denne digitale og datarike epoken er etterspørselen etter statistiske eksperter høy, men mengden av slike kandidater er liten. Den nylige veksten av datavitenskap har økt bevisstheten om viktigheten av statistikk, med analyse av data og tolkning av resultatene godt forankret i dette nylig anerkjente feltet.

Denne hovedfaget gir avansert opplæring i statistikk, sammen med komplementære ferdigheter i programmering og datautvinning og gruvedrift. Denne kombinasjonen gir deg bakgrunnen og erfaringen til å samle og evaluere databasert bevis for å støtte informert beslutningstaking, og for å gi råd om robustheten og usikkerheten til konklusjonene som trekkes.

For mer informasjon om emnestrukturen og enhetene for hvert hovedfag, se fanen "Detaljer og enheter".

Når du er ferdig utdannet, vil du kunne bruke forskjellige tilnærminger, teknikker og verktøy til data i forskjellige bransjekontekster for å løse komplekse problemer.

Du vil ha ferdighetene som er nødvendige for å transformere data til kunnskap for enhver bransje, inkludert bank og finans, media og kommunikasjon, helse, utdanning, informasjonsteknologi, ingeniørfag, landbruk og gruvedrift.

Tidlig utgang

Alternativ for tidlig avslutning med IN26 Graduate Certificate in Data Analytics ved fullføring av de nødvendige enhetene.

Mulige karrierer

• Data analytiker
• Dataanalysespesialist
• Datasystemutvikler
• Datadrevet beslutningstaker