데이터 과학 석사

리버풀 존 무어스 대학교의 세계적으로 인정받는 석사와 함께 데이터 과학 여정을 시작하십시오.

주요 하이라이트

• 무료 Python 프로그래밍 부트캠프
• 직업 필수 소프트 스킬 프로그램
• WES 인정
• 500시간 이상의 학습
• 60개 이상의 사례 연구 및 프로젝트
• 업계 멘토와 격주 그룹 멘토링
• 업계 멘토와 일대일
• 시기 적절한 의심 해결
• 오전 9시~오후 9시(IST) 종일 지원 가능
• IIIT 방갈로르 및 LJMU 동문 상태

배우게 될 최고의 기술

통계, Python을 이용한 예측 분석, 기계 학습, 데이터 시각화, 빅 데이터 분석 등

LJMU에서 석사 학위 취득

1823 년으로 거슬러 올라가는 유산을 가진 영국 리버풀 존 무어스 대학교는 현재 영국에서 가장 크고 잘 설립 된 대학 중 하나입니다. 학생 만족도에 의해 영국의 Top 100 World Young Universities & Top 50에 선정되었습니다.

• 이 권위있는 M.Sc 달성하기 위해 모든 과정을 완료하십시오. 영국 LJMU에서 학위를 취득하여 데이터 과학 분야에서 경력을 쌓을 수 있습니다.
• LJMU의 완전한 디지털 라이브러리에 액세스하여 논문을 연구하고 작성하십시오.
• WES에서 인정하는 석사 학위를 오프라인 프로그램 비용의 1/10로 취득하십시오.

최고의 교수진 및 업계 리더가 비디오, 사례 및 프로젝트, 과제 및 라이브 세션 형태로 제공하는 동급 최고의 콘텐츠입니다.

사전 프로그램 준비 콘텐츠

• 엑셀의 데이터 분석
• 분석 문제 해결

데이터 툴킷

• 파이썬 소개
• 파이썬으로 프로그래밍하기
• 데이터 과학을 위한 파이썬
• 파이썬의 데이터 시각화
• 탐색적 데이터 분석
• 크레딧 EDA 사례 연구
• 추론 통계
• 가설 검정
• SQL을 사용한 데이터 분석
• 고급 SQL 및 모범 사례
• SQL 할당: 회신 동영상

기계 학습

• 선형 회귀
• 선형 회귀 할당
• 로지스틱 회귀
• 의사 결정 트리를 사용한 분류
• 비지도 학습: 클러스터링
• NLP 및 텍스트 마이닝의 기초
• 비즈니스 문제 해결
• 사례 연구: 리드 스코어링

전문화 - 딥 러닝

• Bagging & Random Forest
• 증폭
• 모델 선택 및 일반 ML 기법
• 주성분 분석
• 고급 회귀
• 고급 ML 케이스 스타이
• 시계열 분석
• 신경망 및 ANN 소개
• 신경망 할당
• 컨볼루션 신경망
• 컨볼루션 신경망 - 산업 응용 분야
• Object Detection & Image Segmentation (선택 사항)
• 순환 신경망
• 제스처 인식
• 캡스톤 프로젝트

전문화 - 비즈니스 인텔리전스/데이터 분석

• Tableau를 사용한 비주얼리제이션
• 고급 엑셀
• 파워BI를 사용한 시각화
• 프레임워크를 사용한 구조화된 문제 해결
• 데이터 스토리텔링
• 에어비앤비 사례 연구
• 데이터 모델링
• 고급 SQL 및 모범 사례
• 빅 데이터 및 클라우드 소개
• 스파크를 사용한 분석
• 빅 데이터 사례 연구
• 데이터 구조 - 세트, 사전, 스택, 큐
• 검색 및 정렬
• 알고리즘 분석 + 재귀
• Pandas를 사용한 고급 데이터베이스 프로그래밍
• Python & SQL Lab
• 캡스톤 프로젝트

전문화 - 데이터 엔지니어링

• 데이터 관리 및 관계형 데이터베이스 모델링
• 빅데이터 소개(선택 사항)
• 클라우드 및 AWS 설정 소개
• Hadoop 및 MapReduce 프로그래밍 소개
• 할당(선택 사항)
• NoSQL 데이터베이스 및 Apache HBase 및 NoSQL 데이터베이스 및 MongoDB (선택 사항)
• 데이터 웨어하우징(선택 사항)
• Apache Sqoop 및 Apache Flume을 사용한 데이터 수집
• 맵 감소 프로그래밍 할당
• Hive & Query
• 할당(선택 사항)
• 아마존 레드시프트
• 아파치 스파크 소개
• 프로젝트: ETL 데이터 파이프라인
• AWS 클라우드 인프라(선택 사항)
• 대규모 데이터 처리를 위한 Spark 최적화
• 아파치 플링크 (선택 사항)
• 아파치 카프카를 통한 실시간 데이터 스트리밍
• 스파크 스트리밍을 사용한 실시간 데이터 처리
• 할당(선택 사항)
• 공기 흐름을 통한 자동화된 데이터 파이프라인 구축
• 파이스파크를 사용한 분석
• 프로젝트: 실시간 데이터 처리
• 캡스톤 프로젝트

연구 방법론

• 연구 및 연구 과정 소개
• 연구 설계
• 문헌 검토
• 연구 프로젝트 관리
• 보고서 작성 및 프레젠테이션 기술
• 과학 윤리

석사 학위 논문

• PCA 및 클러스터링 방법을 사용하여 테이크아웃(패스트) 식품 소비자의 식이 패턴 및 대사산물 지문 조사
• 영상 안과 데이터를 사용한 안과 질환 진단 조사
• 정보 지오메트리로 의료 영상 구조화
• 소셜 미디어 피드를 사용하여 지도에 자연 재해에 관한 트윗 배치
• 패턴 인식을 통한 신용카드 사기 방지
• 미디어 대기업을 위한 추천 시스템 개발
• 금융 활동 및 투자 은행에 대한 위험 모델링

이 프로그램은 누구를 위한 것입니까?

배경에 관계없이 모든 전문화를 선택할 수 있습니다. 이 프로그램은 엔지니어, 마케팅 및 영업 전문가, 신입생, 데이터 전문가, 도메인 전문가, 소프트웨어 및 IT 전문가를 대상으로합니다.

경력 발전

• 데이터 분석가,
• 데이터 과학자,
• 제품 분석가,
• 기계 학습 엔지니어,
• 비즈니스 분석가