Mestre em Ciência de Dados
upGrad
Informação chave
Localização do campus
Online United Kingdom
Idiomas
Inglês
Formato de estudo
Ensino a Distância
Duração
20 Meses
Ritmo
Meio Período
Propinas
USD 8.249
Prazo para inscrição
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Data de início mais cedo
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bolsas de estudo
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Introdução
Dê início à sua jornada de ciência de dados com o Globally Recognized Master da Liverpool John Moores University.
Principais destaques
- Bootcamp de programação Python gratuito
- Programa de Habilidades Básicas Essenciais de Carreira
- WES reconhecido
- Mais de 500 horas de aprendizagem
- Mais de 60 estudos de caso e projetos
- Mentoria de grupo quinzenal com mentores da indústria
- Um a um com mentores da indústria
- Resolução de dúvidas em tempo hábil
- Suporte disponível todos os dias das 9h às 21h IST para consultas
- Status de ex-alunos do IIIT Bangalore e LJMU
Resultado do programa
Principais habilidades que você aprenderá
Estatística, Análise Preditiva usando Python, Machine Learning, Visualização de dados, Big Data Analytics, etc.
Mestrado pela LJMU
Com uma herança que remonta a 1823, a Liverpool John Moores University, Reino Unido, é hoje uma das maiores e mais bem estabelecidas universidades do Reino Unido. Foi classificada no Top 100 World Young Universities& Top 50 do Reino Unido pela Satisfação dos Estudantes.
- Completar todos os cursos para alcançar este prestigiado M.Sc. Licenciatura pela LJMU, Reino Unido, para começar a sua carreira em Data Science.
- Aceda à biblioteca digital completa da LJMU para investigação& escrever a sua dissertação.
- Obter o grau de Mestre, que é reconhecido pela WES, a 1/10 do custo de um programa offline.
Currículo
O melhor conteúdo da categoria pelos líderes de professores e líderes do setor na forma de vídeos, casos e projetos, atribuições e sessões ao vivo.
Conteúdo Preparatório Pré-Programa
- Análise de Dados no Excel
- Resolução de Problemas de Análise
Kit de ferramentas de dados
- Introdução ao Python
- Programação em Python
- Python para Ciência de Dados
- Visualização de Dados em Python
- Análise Exploratória de Dados
- Estudo de Caso de Crédito EDA
- Estatística Inferencial
- Testes de Hipóteses
- Análise de Dados usando SQL
- Práticas& recomendadas de SQL avançadas
- Atribuição SQL: Filmes RSVP
Aprendizagem Automática
- Regressão Linear
- Trabalho de Regressão Linear
- Regressão Logística
- Classificação por Árvores de Decisão
- Aprendizagem não supervisionada: Clustering
- Noções básicas de PNL e mineração de texto
- Resolução de Problemas de Negócio
- Estudo de Caso: Lead Scoring
Especialização - Deep Learning
- Bagging de floresta& aleatória
- Potenciando
- Técnicas& Gerais ML Selecção de Modelos
- Análise em Componentes Principais
- Regressão Avançada
- Estudo de caso avançado ML
- Análise de Séries Temporais
- Introdução às Redes Neuronais e ANN
- Atribuição de Redes Neuronais
- Redes Neuronais Convolucionais
- Redes Neuronais Convolucionais - Aplicações Industriais
- Segmentação de& imagem de detecção de objetos (opcional)
- Redes Neuronais Recorrentes
- Reconhecimento de Gesto
- Projeto Capstone
Especialização - Business Intelligence/Data Analytics
- Visualização utilizando Tableau
- Excel Avançado
- Visualização usando o PowerBI
- Resolução Estruturada de Problemas usando Frameworks
- Storytelling de dados
- Estudo de Caso Airbnb
- Modelação de Dados
- SQL avançado e boas práticas
- Introdução ao Big Data e Cloud
- Analytics usando Spark
- Estudo de caso de Big Data
- Estruturas de Dados - Conjuntos, Dicionários, Pilhas, Filas
- Pesquisa e Ordenação
- Análise de Algoritmos + Recursão
- Programação Avançada de Banco de Dados usando Panda
- Python& SQL Lab
- Projeto Capstone
Especialização - Engenharia de Dados
- Gestão de Dados e Modelação de Bases de Dados Relacionais
- Introdução ao Big Data (Opcional)
- Introdução à Cloud e à AWS Setup
- Introdução à Programação Hadoop e MapReduce
- Atribuição (Opcional)
- Bancos de dados NoSQL e bancos de dados Apache HBase e NoSQL e MongoDB (opcional)
- Armazenamento de dados (opcional)
- Ingestão de dados com Apache Sqoop e Apache Flume
- Mapa Reduzir Atribuição de Programação
- &Consulta de Colmeia
- Atribuição (Opcional)
- Amazon Redshift
- Introdução ao Apache Spark
- Projeto: Pipeline de Dados ETL
- Infraestrutura em nuvem da AWS (opcional)
- Otimização do Spark para processamento de dados em grande escala
- Apache Flink (Opcional)
- Transmissão de dados em tempo real com o Apache Kafka
- Processamento de Dados em Tempo Real usando Streaming Spark
- Atribuição (Opcional)
- Construindo Pipelines de Dados Automatizadas com Fluxo de Ar
- Análise usando o PySpark
- Projeto: Processamento de dados em tempo real
- Projeto Capstone
Metodologias de Investigação
- Introdução ao Processo de Investigação e Investigação
- Desenho de Investigação
- Revisão da Literatura
- Gestão de Projetos de Investigação
- Capacidade de Escrita e Apresentação de Relatório
- Ética Científica
Dissertação de Mestrado
- Investigar padrões alimentares e impressões digitais de metabolitos de consumidores de comida rápida utilizando métodos de APC e Clustering
- Investigar um diagnóstico de doenças oculares utilizando imagiologia oftálmica
- Estruturar imagens médicas com geometria da informação
- Usando um feed de mídia social para colocar tweets sobre desastres naturais em um mapa
- Prevenção de fraudes de cartões de crédito através do reconhecimento de padrões
- Desenvolvimento de um sistema de recomendação para um gigante dos Media
- Modelação de Risco para Atividades Financeiras e Banca de Investimento
Admissões
Alunos ideais
A quem se destina este programa?
Qualquer especialização pode ser escolhida independentemente da sua formação. O programa atende a Engenheiros, Profissionais de& Vendas de Marketing, Calores, Profissionais de Dados, Especialistas em Domínio, Profissionais de& TI de Software
Oportunidades de Carreira
Avance na sua carreira
- Analista de informações,
- Data Scientist,
- Analista de Produto,
- Engenheiro de Machine Learning,
- Analista de negócios