MSc i Big Data Technologies
Glasgow Caledonian University - The School of Computing, Engineering and Built Environment
Nøkkelinformasjon
Campus plassering
Glasgow, Det forente kongerike Storbritannia og Nord-Irland
Språk
Engelsk
Studieformat
På universitetsområdet
Varighet
1 - 2 år
Tempo
Fulltid, Deltid
Studieavgift
GBP 5 500 / per year *
Søknadsfrist
Be om info
Tidligste startdato
Be om info
* Hjem, RUK og EU-studenter; £ 12600 Internasjonale studenter
Stipend
Utforsk stipendmuligheter for å finansiere studiene dine
Introduksjon
Start på en karriere i et ledende felt og mestre den spennende og utfordrende verden med store data!
Store datateknikker revolusjonerer hvordan organisasjoner og næringer overtar og analyserer data, og gir verdifull innsikt i hvordan folk bor, jobber, leker, reiser, handler og trener. Disse innsiktene er verdifulle for markedsførere, forskere, designere, byplanleggere, apputviklere, lærere og mange flere.
GCUs MSc i Big Data Technologies hjelper elevene å bygge grunnleggende kunnskaper og praktiske ferdigheter for å lykkes i dette raskt voksende feltet. Du vil utvikle kompetanse i en rekke nye teknologier: store data, cloud computing og internett av ting. Du lærer fra ekspertene; GCU er internasjonalt anerkjent for styrken av sin forskning i disse spennende fagene, som kjører innovasjonen fra det 21. århundre.
Med både fulltid og deltidsstudium tilgjengelig, er programmet ideelt for noen med bakgrunn i datavitenskap, programvare, webteknologi eller datateknikk som ønsker å forbedre eller oppdatere sine ferdigheter. De med bakgrunn i matematikk og elektronikk er også godt egnet.
Den oppdaterte læreplanen holder en karrierefokusert tilnærming, slik at du får verdifulle ferdigheter du umiddelbart kan sette i arbeid i bransjen.
- Bruk ledende verktøy og teknologier fra selskaper som IBM, Microsoft og SAS
- Utforsk bransjestandard open source-utviklingsplattformer som Hadoop
- Oppnå bransjegjenkjenning med SAS felles sertifisering i programmets Data Analytics-modul
Din ekspertise i store data vil gjøre det mulig for deg å gi ny innsikt i menneskelig oppførsel og psykologi, noe som kan hjelpe oss med å bygge sterkere og lykkelige samfunn over hele verden. Ditt arbeid kan forme smarte, bærekraftige byer; fjerne hindringer for utdanning; hjelpe folk å gjøre sunne valg hver dag; forbedre folkehelsen ... og så mye mer. Alle meningsfulle måter å bidra til det felles gode.
Graduate prospekter
Når du oppgraderer, vil du være en konkurransekandidat for roller som systemutvikler, arkitekt eller administrator i data og analyse. Du finner muligheter i et mangfoldig utvalg av næringer: ingeniørfag, legemidler, finans, helsetjenester, detaljhandel, sikkerhet, smarte miljøer og mer.
Hva du vil studere
Heltidsstudenter fullfører seks lærte moduler; tre i trimester A og tre i trimester B og et MSc avhandlingsprosjekt i trimester C. Deltidsstudenter fullfører seks lærte moduler; tre i år 1, tre i år 2 og et MSc-prosjekt i år 3.
Cloud Computing og Web Services
Denne modulen gir analytisk og praktisk dekning av cloud computing og webtjenester. Det fokuserer på teknologi, rammer og tilhørende standarder: sky modeller, sky plattformer og skalerbarhet. Det gir også dekning av dagens webtjenestersteknologi og datatransportrepresentasjoner, og integrert utvikling av sky og webtjenesteprogram. Nåværende eksempler på industristeknologi brukes overalt.
Big Data Landscape
Denne modulen dekker prosessen med å administrere Big Data gjennom hele sin livssyklus, fra krav gjennom pensjonering. Livssyklusen krysser forskjellige applikasjonssystemer, databaser og lagringsmedier. Studentene vil få en forståelse av hele Big Data verdikjeden. De vil kunne analysere utfordringene og mulighetene forbundet med de forskjellige stadiene som Big Data passerer gjennom.
Data Analytics
Denne modulen dekker de grunnleggende begreper statistikk som trengs for å forstå de kritiske begrepene datautvinning, maskinlæring og prediktiv analyse som brukes i visualisering og analyse av data, spesielt store data. Studentene vil få en forståelse av dataforberedelse, prosessmodellene som brukes i analyser, algoritmer og deres krav, implementeringen av disse algoritmene ved hjelp av nåværende teknologier, og deres anvendelighet til forskjellige typer scenarier. De vil også få avanserte praktiske ferdigheter i design, implementering og evaluering av analytiske løsninger på problemer som involverer Big Data.
Big Data Platforms
Denne modulen dekker plattformene som støtter datalagring, behandling og analyse i Big Data-scenarioer. Den fokuserer på svært skalerbare plattformer som gir operasjonelle muligheter for sanntids, interaktiv prosessering og på plattformer som gir analytiske evner for en retrospektiv, kompleks analyse. Studentene vil få en avansert forståelse av prinsippene som disse plattformene bygger på, og deres styrker, svakheter og anvendelighet til ulike typer scenarier. De vil også få avanserte praktiske ferdigheter i utforming og implementering av skalerbare Big Data plattformløsninger.
Internett av ting
Denne modulen gir grunnleggende og praktisk dekning av settet av konvergerende teknologier kjent som Ting for Internett (IoT). Det fokuserer på representative IoT-applikasjoner, teknologier, rammer og tilhørende standarder som støtter og støtter IoT-applikasjoner, for eksempel sensornettverk, meldingsprotokoller, sikkerhet, datalagring, analyse, tjenester og menneskelig interaksjon. Modulen gir en grundig praktisk dekning av representative IoT-implementeringsrammer, inkludert skybaserte tjenesteleveringsmodeller.
IT-faglige problemer og prosjektmetoder
Denne modulen søker å utvikle forståelse og praktiske ferdigheter i avanserte prosjektmetoder som er i tråd med industristandarder, standarder og praksis og gjelder for komplekse IT-prosjekter. Studien gjennomføres på en integrert måte for å sikre at faglige rammer innenfor hvilke slike prosjekter utvikles, distribueres og styres, forstås fullt ut.
Masters Avhandling
Studentene skal undersøke et aktuelt eller fremvoksende tema i Cloud Computing eller relaterte teknologier. Avhandlingen fungerer som et kjøretøy for å utvide kunnskap og forståelse av studenten og det tekniske samfunnet i et fagområde. Det tjener sin lengde, kompleksitet og rigor som et egnet kjøretøy for å forlenge studenters spekter av personlige, mellommenneskelige og kommunikasjonsevner. I tillegg tjener det til å utvikle og utvide en rekke tankefag på høyt nivå, inkludert analyse og syntetisering, og gir studentene mulighet til å demonstrere initiativ og kreativitet i et stort teknisk arbeid.
Inntakskrav
UK Honours grad 2: 2 (eller tilsvarende) i databehandling eller datateknikk / elektronikk eller kognitiv disiplin
Andre faglige og yrkesmessige kvalifikasjoner
Hver søknad til GCU vurderes på individuell basis. Hvis du ikke har de typiske akademiske opptakskvalifikasjonene, men kan demonstrere relevant arbeidserfaring og / eller studiepoeng fra anerkjente faglige organer, kan du være kvalifisert til å delta i dette kurset ved Universitetets anerkjennelse av prioriteringsordning.
- engelske språk
- Faglig IELTS score på 6,0 (eller tilsvarende) uten element under 5,5.
Vær oppmerksom på: Hvis du er fra et flerspråklig engelsktalende land, kan du ikke bli pålagt å gi ytterligere bevis på din engelskspråkkunnskaper.
Alle oppføringskrav som er oppført her, bør brukes som en veiledning og representerer det minimum som kreves for å bli vurdert for oppføring. Søkere som er gjort et betinget tilbud om et sted kan bli bedt om å oppnå mer enn det som er oppgitt.
Tilleggsinformasjon
Andre faglige og yrkesmessige kvalifikasjoner
Hver søknad til GCU vurderes på individuell basis. Hvis du ikke har de typiske akademiske opptakskvalifikasjonene, men kan demonstrere relevant arbeidserfaring og / eller studiepoeng fra anerkjente faglige organer, kan du være kvalifisert til å delta i dette kurset ved Universitetets anerkjennelse av prioriteringsordning.
Internasjonale Pathways
Hvis du ikke oppfyller engelskspråklige krav, kan du være kvalifisert til engelsk for Universitetsstudiet.
Avgifter og finansiering
Undervisningsavgiftene du betaler er for det meste avhengig av gebyrstatusen din. Hva er studentavgiftens status?
Opplæringsgebyr 2018/19
- Hjemme: £ 5500
- RUK: £ 5500
- EU: £ 5500
- Internasjonalt: £ 12600
Hvis du begynner på studiene i september 2018 eller januar 2019, er det årlige eller modulavgifter som gjelder for løpet av kurset ditt. Avgifter kan imidlertid endres. For full informasjon om hvordan avgifter kan endres, les våre avgifter og refusjonspolitikk.
Tilleggskostnader
I tillegg til kursavgift kan du oppleve ekstra kostnader i løpet av din tid på Universitetet.
stipend
Data Lab Stipendium
Data Lab Scholarship tilbyr full tid hjemme eller EU-studenter full finansiering mot sine studieavgifter og også deltakelse på The Data Lab trening hendelser gjennom hele året. Disse tilbys i forbindelse med Scottish Funding Council og European Social Fund for september 2018 oppføring. Stipendene vil være basert på faglig fortjeneste, motivasjon og økonomiske forhold. Søknadsfrist er mandag 25. juni 2018. For mer informasjon besøk vår hjemmeside .
Vi tilbyr høy kvalitet utdanning til en rimelig pris; Som Universitetet for det felles gode, er vi forpliktet til å tilby tilgjengelig høyere utdanning for dyktige studenter ved å holde studieavgiftene lave og gi en generøs stipendpakke på over 2,5 millioner kroner per år.
Hvis du har spørsmål eller forespørsler om stipendier som er tilgjengelige for 2018/19, er du velkommen til å kontakte studentenes forespørselsteam.
Internasjonale student startedatoer
For nye internasjonale studenter starter orienteringsarrangementer 14. september 2018 . Denne ekstra tiden er spesielt utviklet for å hjelpe nye internasjonale studenter i bosetting i Storbritannia og GCU før starten av generell studentinduksjon og undervisning.
Det vil bli en hel rekke morsomme og informative aktiviteter som foregår i denne perioden, inkludert campus og byturer, samt velkomstarrangementer hvor du kan møte andre internasjonale studenter.
Mer informasjon er tilgjengelig fra vår prisbelønte Visa Immigration Support
Hvorfor velge dette programmet?
Dette programmet skal utstyre studentene med grunnleggende kunnskaper og ferdigheter i kjerneteknologiene for å utnytte de store datautfordringene, inkludert opptak, kurering, lagring, integrasjon, deling, søk, analyse, utvinning av store distribuerte ustrukturerte datasett. Studier på dette programmet støttes og forbedres unikt av universitetets internasjonalt gode forskningsstyrker, spesielt i cloud computing, cybersecurity, Internett-ting og cyber-fysiske systemer.
Av parallell betydning i vårt program er å dyrke profesjonaliteten som forventes i bransjen. Med alle fremtidssikringsegenskapene sammenstilt sammen, vil kandidater fra MSc i Big Data Technologies være blant de høyt kvalifiserte IKT-kandidatene, og respondere trygt på behov og utfordringer i ulike store dataprogrammer.
Arbeidsplasseringer
Studentene vil bli gjort oppmerksom på plasseringsmuligheter fra våre industripartnere. Vanligvis vil en plassering bli gjennomført etter uteksaminering fra MSc-programmet, men muligheter kan noen ganger gjøres tilgjengelig for studenter å gjennomføre sin MSc-avhandling i samarbeid med et kommersielt selskap.
Vurderingsmetoder
Vurdering er brukt til å demonstrere gjennomføring av læringsutbytte. Vurderingsmetoder inkluderer klastester, kursoppgaver, praktiske tester og tekniske rapporter. Praktisk gjennomføring og evaluering utgjør en vesentlig del av vurderingen av de lærte modulene og for MSc-avhandlingen.
Opptak
Læreplan
Hva du vil studere
Heltidsstudenter fullfører seks lærte moduler; tre i trimester A og tre i trimester B og et MSc avhandlingsprosjekt i trimester C. Deltidsstudenter fullfører seks lærte moduler; tre i år 1, tre i år 2 og et MSc-prosjekt i år 3.
Cloud Computing og Web Services
Denne modulen gir analytisk og praktisk dekning av cloud computing og webtjenester. Det fokuserer på teknologi, rammer og tilhørende standarder: sky modeller, sky plattformer og skalerbarhet. Det gir også dekning av dagens webtjenestersteknologi og datatransportrepresentasjoner, og integrert utvikling av sky og webtjenesteprogram. Nåværende eksempler på industristeknologi brukes overalt.
Big Data Landscape
Denne modulen dekker prosessen med å administrere Big Data gjennom hele sin livssyklus, fra krav gjennom pensjonering. Livssyklusen krysser forskjellige applikasjonssystemer, databaser og lagringsmedier. Studentene vil få en forståelse av hele Big Data verdikjeden. De vil kunne analysere utfordringene og mulighetene forbundet med de forskjellige stadiene som Big Data passerer gjennom.
Data Analytics
Denne modulen dekker de grunnleggende begreper statistikk som trengs for å forstå de kritiske begrepene datautvinning, maskinlæring og prediktiv analyse som brukes i visualisering og analyse av data, spesielt store data. Studentene vil få en forståelse av dataforberedelse, prosessmodellene som brukes i analyser, algoritmer og deres krav, implementeringen av disse algoritmene ved hjelp av nåværende teknologier, og deres anvendelighet til forskjellige typer scenarier. De vil også få avanserte praktiske ferdigheter i design, implementering og evaluering av analytiske løsninger på problemer som involverer Big Data.
Big Data Platforms
Denne modulen dekker plattformene som støtter datalagring, behandling og analyse i Big Data-scenarioer. Den fokuserer på svært skalerbare plattformer som gir operasjonelle muligheter for sanntids, interaktiv prosessering og på plattformer som gir analytiske evner for en retrospektiv, kompleks analyse. Studentene vil få en avansert forståelse av prinsippene som disse plattformene bygger på, og deres styrker, svakheter og anvendelighet til ulike typer scenarier. De vil også få avanserte praktiske ferdigheter i utforming og implementering av skalerbare Big Data plattformløsninger.
Internett av ting
Denne modulen gir grunnleggende og praktisk dekning av settet av konvergerende teknologier kjent som Ting for Internett (IoT). Det fokuserer på representative IoT-applikasjoner, teknologier, rammer og tilhørende standarder som støtter og støtter IoT-applikasjoner, for eksempel sensornettverk, meldingsprotokoller, sikkerhet, datalagring, analyse, tjenester og menneskelig interaksjon. Modulen gir en grundig praktisk dekning av representative IoT-implementeringsrammer, inkludert skybaserte tjenesteleveringsmodeller.
IT-faglige problemer og prosjektmetoder
Denne modulen søker å utvikle forståelse og praktiske ferdigheter i avanserte prosjektmetoder som er i tråd med industristandarder, standarder og praksis og gjelder for komplekse IT-prosjekter. Studien gjennomføres på en integrert måte for å sikre at faglige rammer innenfor hvilke slike prosjekter utvikles, distribueres og styres, forstås fullt ut.
Masters Avhandling
Studentene skal undersøke et aktuelt eller fremvoksende tema i Cloud Computing eller relaterte teknologier. Avhandlingen fungerer som et kjøretøy for å utvide kunnskap og forståelse av studenten og det tekniske samfunnet i et fagområde. Det tjener sin lengde, kompleksitet og rigor som et egnet kjøretøy for å forlenge studenters spekter av personlige, mellommenneskelige og kommunikasjonsevner. I tillegg tjener det til å utvikle og utvide en rekke tankefag på høyt nivå, inkludert analyse og syntetisering, og gir studentene mulighet til å demonstrere initiativ og kreativitet i et stort teknisk arbeid.