데이터 분석 석사

생성되는 데이터의 양은 엄청난 속도로 증가하고 있지만 정보를 추출하는 기술과 정보에서 얻는 가치는 상대적으로 부족합니다. 데이터 과학에서 경력을 시작하거나 현재 경력을 더 발전시키려는 경우 온라인 데이터 분석 석사는 모델링 및 데이터 처리 전문 지식을 개발하는 데 필요한 필수 기술을 제공합니다. 데이터 세트에서 학습하는 원칙에 대한 확고한 기반을 얻는 동시에 데이터 처리, 분석 및 시각화에 대한 실무 경험을 얻을 수 있습니다. 현대 직장에서 당신을 요구하면서 당신의 진정한 잠재력을 실현하는 데 도움이 될 것입니다. 인공 지능과 분석적 추론은 모두 가장 수요가 많은 상위 3가지 하드 스킬 중 하나입니다(LinkedIn, 2019).

왜 이 프로그램을

• University of Glasgow 의 통계 그룹은 우수한 연구 성과로 국제적으로 유명합니다. 학생들은 광범위한 응용 프로그램의 데이터 분석을 전문적으로 다루는 학자로부터 배움으로써 이점을 얻을 수 있습니다.
• 시간제 학습을 위해 설계된 이 프로그램을 통해 정규직에 있는 동안 주요 대학에서 석사 학위를 취득할 수 있습니다. 또한, 첫날부터 직장에서 새로운 지식을 테스트할 수 있습니다. 직장에서 진정한 변화를 만들기 위해 졸업할 때까지 기다릴 필요가 없습니다.
• Russell Group University에서 공부하게 됩니다.
• 2년 안에 프로그램을 마칠 수 있는 더 빠른 학습 경로도 제공됩니다.
• 자신의 속도에 맞춰 자유롭게 작업할 수 있으며 풍부한 대화형 읽기 자료 및 교사 주도 비디오를 비롯한 다양한 학습 도구에 액세스할 수 있습니다. 또한 학업 팀과 맞춤형 일대일 세션을 주선할 수도 있습니다.

이 유연한 온라인 파트타임 프로그램은 3년에 걸쳐 완료됩니다. 처음 2년 동안에는 매 학기마다 2개의 과정을 수강하게 됩니다. 3년차에는 프로젝트와 논문 작업을 하게 됩니다.

학생들은 확률 및 확률 모델 대신 확률 및 샘플링 기초를 선택할 수 있습니다.

핵심 과정

• 고급 예측 모델
• 데이터 마이닝 및 기계 학습 I: 지도 학습 및 비지도 학습
• 데이터에서 배우기 - 데이터 과학 기초
• 예측 모델링
• 확률 및 확률 모델
• R 프로그래밍
• 비즈니스 및 산업의 데이터 분석
• Sas를 사용한 데이터 관리 및 분석
• 데이터 마이닝 및 머신 러닝 II: 빅 데이터 및 비정형 데이터
• 파이썬의 데이터 프로그래밍
• 데이터 분석을 위한 대규모 컴퓨팅
• 불확실성 평가 및 베이지안 계산
• 데이터 분석 프로젝트

데이터는 현대 사회에서 점점 더 많은 부분을 차지하고 있지만 복잡한 데이터에서 정보와 가치를 추출하는 인재는 부족합니다. 노동력에는 데이터 분석 기술이 크게 부족합니다. 이 프로그램은 다양한 경력 기회를 제공하고 경력 궤적을 향상시킵니다.

우리 졸업생들은 의학 연구, 제약 산업, 금융 및 정부 통계 서비스를 포함한 많은 분야에서 취업한 우수한 실적을 가지고 있으며 다른 사람들은 계속 박사 학위를 받았습니다.