Duomenų mokslo magistras (internete)

Tapkite duomenų mokslininku, įvaldę įgūdžius interpretuoti duomenis, formuluoti įžvalgas ir perduoti savo žinias taikydami mašininį mokymąsi, valdydami didelius duomenų rinkinius ir kurdami įdomias vizualizacijas.

• Mokestis už mokslą nėra tol, kol esate įdarbintas.
• Pradžios data: 2022 m. Sausis

Jokio mokesčio, kol nebūsite samdomas

Čia, „Contech“, galite pradėti studijų programą be jokių mokėjimų. Baigę studijas ir gavę gerai apmokamą darbą, galite pradėti mokėti už mokslą mažomis dalimis , naudodamiesi mūsų modeliu „Dabar mokėk vėliau“. Tai taip paprasta. Taip mes finansiškai remiame savo studentus.

Magistro studijų programa, orientuota į įsidarbinimo galimybes

Kadangi duomenys kaupiasi plačiuose pramonės ir akademinės bendruomenės sektoriuose, matome, kad reikia duomenų mokslininkų, turinčių įgūdžių, padedančių priimti duomenimis pagrįstus sprendimus. Pavyzdžiui, įmonės naudoja duomenis, kad nustatytų draudimo apsaugą, priimtų rinkodaros sprendimus, siūlytų klientams rekomendacijas ir teiktų efektyvesnę sveikatos priežiūrą.

Kompiuterių mokslų magistras su duomenų mokslo specializacija apima pagrindinius ir pažangius statistikos išvadų, mašininio mokymosi, duomenų vizualizavimo, duomenų gavybos ir didelių duomenų metodų pagrindus, kurie yra labai svarbūs apmokytam duomenų mokslininkui. Kad pasirinktume savo programą, mums reikia bazinio skaičiavimo, tiesinės algebros, tikimybės, kompiuterinio programavimo, duomenų struktūrų ir algoritmų pagrindų. Mūsų programa yra paskirstyta 30 kreditų ir apima projektus, apimančius didelius duomenų rinkinius, klasifikavimo metodus, kintamąjį pasirinkimą ir gilų mokymąsi.

Mes padėsime jums susirasti darbą

„Contech“ karjeros plėtros programą sudaro daugybė įrankių, išteklių ir palengvinimų, prieinamų visiems studentams magistrantūros studijų programos metu. Mūsų karjeros plėtros komanda padės jums teikti įvairias karjeros paslaugas, kurios papildo jūsų pagrindinę mokymo programą.

Mes suteikiame jums šią patirtį rengiantis jūsų dideliems interviu, įskaitant unikalias technikas ir strategijas, kurios padės jums pasiekti sėkmės!

✔ Susipažinkite su savo karjeros mentoriumi

✔ Paruoškite savo portfelį

✔ Įgykite pokalbio įgūdžių

✔ Pasirenkite savo svajonių darbą

Taikymo procesas

1 žingsnis: taikymas

• Sukurkite paskyrą „ My Contech“
• Taikykite pasirinktai programai nurodydami pradžios datą.
• Užpildykite paraiškos formą ir pateikite ją.

2 žingsnis: pasirinkimas

Atlikdami šį veiksmą turite atlikti du trumpus įvertinimus, įkelti reikiamus dokumentus ir įkelti trumpą vaizdo įrašą, atsakantį į prašomus klausimus (arba taip pat galite užsisakyti priartinimo pokalbį su priėmimo pareigūnu). Priėmimo komisija peržiūrės jūsų dokumentus ir testų rezultatus, kad gautų galutinį atsakymą dėl priėmimo.

Įkeliami dokumentai:

*Baigimo pažymėjimas

*Nuorašas

*Anglų kalbos įrodymas (tarptautiniams pareiškėjams)

3 žingsnis: registracija

Jei būsite priimtas į universitetą, gausite savo priėmimo laišką. Be to, per 3 dienas gausite registracijos sutartis kartu su mokyklos katalogu ir mokyklos veiklos lapu, kad pasirašytumėte skaitmeniniu būdu. Pasirašę registracijos dokumentus, esate oficialiai įregistruoti kaip „Contech“ studentas. Bendruomenės komanda pasveikins jus universitete, o jūs prisijungsite prie mūsų centro.

Contemporary Technology University žino konkrečias suaugusiųjų mokymosi ypatybes ir poreikius, taiko bendradarbiaujantį pedagoginį požiūrį ir įtraukia mokomuosius modelius, tokius kaip 4E mokymosi ciklas. Kiekvienas kursas pritaiko savo kasdienį turinį į mokymosi ciklą, kuris padeda studentams sukurti tvirtą žinių pagrindą aktyviai dalyvaujant. Kiekviena kurso veikla yra sukurta kaip pažintinių mokymosi etapų dalis, apimanti įtraukimą, tyrinėjimą, pratęsimą ir vertinimą.

1. Python for Data Science

2. Tikimybių ir statistikos pagrindai

3. Duomenų valymas ir vizualizavimas

4. Duomenų manipuliavimas ir apdorojimas mašininiam mokymuisi

5. Duomenų mokslui skirtos duomenų bazių sistemos ir įrankiai

6. Mašininio mokymosi pagrindai

7. Įsigijimas į gilų mokymąsi

8. Mokymosi ir dirbtinio intelekto stiprinimas

9. Realaus pasaulio duomenų mokslo ir dirbtinio intelekto programos

10. Capstone projektas