Магистр технологий массового анализа данных: большие данные

Целью магистра является обучение передовым научным, технологическим и социально-экономическим аспектам, связанным с серьезной проблемой информационных технологий сегодня: огромным объемом генерируемых данных и необходимостью эффективно и действенно управлять ими для производства дополнительных услуг.

В 2015/2016 учебном году начинается Межвузовская магистерская программа «Технологии анализа массивных данных: Большие данные». Степень магистра была положительно оценена Национальным агентством по оценке, и 30.04.2015 она была объявлена официальной степенью Советом университетов.

Это один из первых магистров, проверенный на национальном уровне (и объявленный официальным Советом университетов) по теме больших данных.

Целью магистра является обучение передовым научным, технологическим и социально-экономическим аспектам, связанным с серьезной проблемой информационных технологий сегодня: огромным объемом генерируемых данных и необходимостью эффективно и действенно управлять ими для производства дополнительных услуг. В частности, мастер фокусируется на обработке, хранении и доступе к огромным объемам данных для их изучения и анализа, извлечения знаний и выполнения запросов.

Он состоит из одного учебного года (60 ECTS) с тремя большими учебными блоками: большие данные, наука о данных и бизнес-приложения.

План обучения состоит из 9 предметов и магистерской диссертации (TFM). Факультативные предметы или стажировки в компаниях не предусмотрены. Это приводит к академическому предложению в размере 60 ECTS (18 ECTS по TFM и 42 ECTS по другим обязательным предметам).

Преподавание ведется совместно Университетом Сантьяго-де-Компостела (USC) и Университетом Мурсии (UMU). В частности, степень координируется Высшей технической школой инженерии (ETSE) ОСК. Мастер будет преподаваться во второй половине дня.

Основной целью программы является развитие навыков и компетенций, необходимых для обработки, хранения и доступа к огромным объемам данных (в различных форматах и с использованием эффективных крупномасштабных вычислительных стратегий), для исследования и анализа этих данных, извлечения знаний. на их основе и делать прогнозы, а также определять новые области бизнеса и услуги с добавленной стоимостью, которые с помощью этого типа интеллектуальных технологий поддержки принятия решений могут привести к созданию инновационных и конкурентоспособных продуктов или услуг для компаний или государственных учреждений.

В настоящее время существует большой спрос на специалистов, обладающих навыками в этой области. В зависимости от интенсивности их специализации в трех фундаментальных областях (вычисления, прогнозирование или бизнес) мы находим разные типы новых специалистов и ученых.

Программисты больших данных (или «разработчики данных»), аналитики данных или ученые («анализаторы данных» или «ученые, работающие с данными»), а также бизнес-специалисты-эксперты по данным («бизнесмены данных») — это лишь некоторые из новых профессий, появившихся во всем мире. . Большие данные.

Этот новый учебный план охватывает эти основные области поперек, так что выпускники будут в наилучшем положении для своей будущей деятельности, как на профессиональном уровне в компаниях из различных секторов, так и на уровне исследователей в частных научно-исследовательских центрах или группах, или государственных, и/ или для завершения докторской диссертации в любой из областей, указанных выше.

Таким образом, степень магистра предполагает последипломную подготовку, специализирующуюся на передовых научных, технологических и социально-экономических аспектах, связанных с различными отраслями знаний, включая несколько подобластей информатики и математики.

Целью является подготовка универсальных выпускников, которые смогут развивать свою деятельность в разработке и применении технологий управления и анализа больших данных в широком смысле, с возможностью легкой адаптации к различным рабочим условиям и различным профилям будущей специализации после получения степени магистра. (Профессионалы в области вычислений больших данных, ученые или аналитики данных, исследователи в области интеллектуального анализа данных или распределенных вычислений и т. д.).