빅 데이터 및 분석 석사

조직을 분석하여 데이터 기반 회사로 전환하는 방식을 변경하십시오. 바르셀로나에서 직접 대면 할 수있는 온라인 프로그램.

지난 10 년 동안 기업, 사람 또는 사회에 대해 생성 된 정보의 양은 계속 증가하지 않습니다. 소셜 네트워크, IoT, 홈 오토메이션, 커넥 티드 카, 5G ... 데이터는 시장에 도달하는 각각의 새로운 기술의 기초입니다. 이와 동시에 프로세스 및 스토리지 용량으로 인해 비용과 복잡성이 줄었습니다.

빅 데이터 시장은 수년 동안 대규모 통신 회사, 은행 또는 산업계에서 손 꼽히며 수익 증대 또는 비용 절감이라는 두 가지 아이디어로 나타났습니다. 새로운 것은 없지만 프로세스를 바꾸는 데 몇 년 전 회사 경영진의 지식에 의존했지만 이제는 의사 결정에 도움이되는 많은 양의 정보를 찾을 수 있습니다.

빅 데이터 및 분석 석사는 학생들이 이러한 유형의 솔루션이 조직에 도움이되고 조직 내 구현을 관리 할 수있는 경우 비즈니스와 함께 식별 할 수 있도록합니다.

이 프로그램을 진행하는 동안 기술 솔루션에 대한 지식을 실질적으로 적용 할 계획이며, 시장의 현재 기술에 접근하여이를 적용하고 적용 할 수 있도록하는 것이 목표입니다.

빅 데이터 및 분석의 마스터는 회사에서 빅 데이터 프로젝트를 구현하고 이러한 유형의 프로젝트 유형을 식별하고 이를 성공적으로 해결하기 위한 최상의 프로젝트 로드맵을 정의하려는 모든 분야의 전문가를 위해 설계되었습니다.

• ICT 분야에서 일하는 전문가
• 회사의 미래 기회에서 유리한 위치를 차지하려는 회사의 중간 위치
• 지식을 확장하려는 전통적인 BI 분야의 전문가
• 현재 데이터 작업을 하고 있으며 종단 간 관리 비전을 갖고자 하는 기술 프로필/컨설턴트

학습 계획은 12개월 동안 지속되며 10개의 필수 모듈, 4개의 자발적 워크샵 및 학사 일정 전체에 걸쳐 개발된 Think Digital Challenge가 포함됩니다.

프로그램 구조(*)

프로그램을 구성하는 모듈은 다음 3개의 전도성 블록으로 그룹화됩니다.

• 블록 I: 관리 및 저장: 빅 데이터 프로젝트 앞에 있을 때 식별하고, 법적 문제를 식별하고, 이를 구현하기 위한 최상의 환경을 식별하고, 기반으로 사용할 수 있는 데이터베이스 유형을 발견합니다. 데이터에.
• 블록 II: 프로세스 및 분석: 데이터를 활용하여 정보로 전환하는 방법을 배웁니다. 우리는 마침내 비즈니스가 해석할 수 있는 지표를 생성할 수 있도록 다양한 기술과 시장 솔루션을 발견할 것입니다.
• 블록 III: 시각화 및 비즈니스: 데이터가 많을수록 더 많은 지표가 생성되고 올바른 거버넌스, 증권화 및 활용을 통해 전체 조직이 KPI를 신뢰하여 유리한 결정을 내릴 수 있습니다.

또한 4개의 자발적인 실습 워크샵이 개발되어 학생이 다양한 모듈에서 공부한 개념에 대한 보다 실용적인 비전을 얻을 수 있습니다.

디지털 도전을 생각하십시오 :

Think Digital Challenge는 학생들이 관점을 통한 학습에서 프로그램 전반에 걸쳐 횡단적으로 수행하고 다양한 모듈에서 작업한 지식, 도구 및 기술을 실천하는 학문적-실용적 프로젝트입니다.

이 프로젝트는 학생이 새로운 디지털 시대에 기업의 도전에 직면할 수 있도록 최상위 기업의 실제 요구 사항을 전제로 합니다. Think Digital Challenge의 특징은 업무 개발 과정에서 회사와 긴밀하게 연결되어 있다는 점입니다. 또한, 학생이 현재의 직무 수행에서 직면하고 있는 실제적인 도전에 임할 가능성도 고려됩니다.

(*) 프로그램의 내용은 시장의 변화에 적응하기 위해 업데이트 및 변경될 수 있습니다.

일반적인 목표는 조직에서 기회를 식별하는 방법부터 비즈니스 영역에 전달될 때까지 모든 측면에서 빅 데이터 프로젝트를 관리하는 데 필요한 지식을 제공하는 것입니다.

빅 데이터 및 분석의 마스터는 다음과 같은 특정 목표를 달성할 수 있습니다.

• 데이터 분석 및 빅 데이터 분석을 통해 조직을 데이터 기반 조직으로 전환하는 방법.
• 시장에 나와 있는 주요 기술 프레임워크와 주요 응용 프로그램: Hadoop, Spark, Neo4j, ...
• 정보의 다른 유형, 저장 및 품질 프로세스는 무엇입니까?
• 예측 통계 및 기계 학습을 통해 예측 모델을 생성하기 위해 데이터에서 지식을 추출하는 방법
• 데이터 거버넌스 기술: 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화.
• 의사 결정을 개선하기 위한 새로운 대시보드 시각화 기술을 발견하십시오.

석사 학위를 마치면 학생은 다음 직책을 맡을 수 있습니다.

• 빅 데이터 프로젝트 및 고급 비즈니스 분석을 담당합니다.
• 외부 컨설턴트
• ICT 분야의 빅 데이터 분석 인프라를 책임집니다.
• 최고 데이터 책임자
• 데이터 분석가