Этот компьютерный курс направлен на подготовку высококвалифицированных, технически компетентных, инновационных выпускников, которые станут ведущими специалистами в области анализа данных.
По завершении этого курса выпускники смогут:
- Проводить независимые исследования и анализ в области анализа данных;
- Реализовывать идеи исследования с использованием новейших отраслевых практик;
- Продемонстрировать экспертные знания в области анализа данных и статистики;
- Критически оценивать и определять в цифрах бизнес и технические стратегии для анализа данных;
- Разрабатывать и внедрять бизнес и технические решения для анализа данных.
Про курс магистр наук в области аналитики данных
Структура курса рассчитана на широкую аудиторию учащихся, чьи конкретные интересы в области анализа данных могут быть техническими или деловыми. Все студенты также получат доступ к соответствующим юридическим вопросам и коммерциализации продуктов, связанных с областью анализа данных.
Курс будет проводиться с использованием академических исследований, отраслевых практических задач и тематических исследований. Такой подход, естественно, будет способствовать более глубокому знанию предметной области и созданию переносимых навыков для работы, таких как критическое мышление, решение проблем, творческое мышление, коммуникация, работа в команде и исследовательские навыки. Курс полностью проводится преподавателями и отраслевыми практиками, обладающими проверенным опытом в области анализа данных.
Для кого предназначен курс Master of Science in Data Analytics
Этот курс идеально подходит для выпускников, которые хотят продвинуться на развивающийся рынок аналитики данных, чтобы увеличить свой потенциал для целей трудоустройства. Курс подходит для выпускников, которые имеют технические или математические навыки решения проблем. Выпускники дисциплин, которые не развили эти навыки, должны быть в состоянии продемонстрировать способность к решению технических или математических задач.
Награда и карьера
Магистр наук в области аналитики данных присуждается QQI на уровне 9 по Национальной рамке квалификаций. Студенты, успешно завершившие этот курс, могут перейти на обучение на уровень 10 в NFQ. Студенты также могут предпочесть выйти досрочно с дипломом магистра наук в области анализа данных на уровне 9 в NFQ и приступить к работе.
Требования при поступлении на курс MSc in Data Analytics
Минимум квалификация на уровне 8 (ориентир для отечественных дипломов это бакалавр с четырьмя годами обучения; для иностранных дипломов это BA Hons с четырьмя годами обучения) в Национальной структуре квалификаций. Кандидаты могут иметь родственное (STEM) или не родственное образование. Кандидаты с не родственным образованием могут быть вызваны на собеседование.
Для кандидатов, не имеющих квалификации уровня 8, в колледже действует схема «Признание предшествующего экспериментального обучения» (RPEL). Это означает, что кандидаты, которые не соответствуют нормальным требованиям для поступления в академические учреждения, могут рассматриваться на основании соответствующей текущей работы по специальности или другого практического опыта.
Кандидаты, не говорящие по-английски, должны демонстрировать свободное владение английским языком на уровне IELTS Academic не менее 6,5 баллов или другой эквивалентный тест по английскому на этом уровне.
Эта программа имеет политику BYOD (принести свое собственное устройство). В частности, ожидается, что студенты будут успешно участвовать в лекциях, лабораторных работах и проектах с использованием портативного компьютера с мощной аппаратной конфигурацией.
Содержание курса магистр наук в области аналитики данных
Ниже мы рассмотрим содержание курса магистр наук в области аналитики данных, который преподается в ведущем ирландском частном ВУЗе National College of Ireland (или сокращенно NCI).
Основные модули курса магистр аналитики данных
- Статистика для аналитики данных;
- Хранилище данных и бизнес-аналитика;
- Стратегические ИКТ и внедрение электронного бизнеса;
- Расширенный Data Mining;
- Визуализация данных;
- Исследования в области вычислительной техники;
- Исследовательский проект или отраслевой исследовательский проект.
Кроме того, есть выбор из двух факультативных предметов (один во первом семестре и второй во втором семестре обучения на курсе магистр наук в области аналитики данных).
Факультативные предметы
- Хранение данных и управление;
- Управление организацией;
- Программирование для аналитики данных;
- Аналитическая CRM.
Оценка успеваемости
Курс будет оцениваться в сочетании с проектной работой и экзаменами. Оценка варьируется между модулями, но обычно оценка составляет 50% от текущих оценок и 50% экзамена. Обратите внимание, что в некоторых случаях экзамены могут проводиться в дневное время, по вечерам и в выходные дни.
Начало курса
Январь, Сентябрь.
Плата за обучение
Смотрите здесь стоимость обучения на курсе магистр наук в области аналитики данных в National College of Ireland (NCI).
Стипендии
Подробности смотрите на странице про стипендии в Ирландии на высшее образование.
Место проведения обучения в Дублине
Кампус, где будет проходить обучения, расположен по адресу: Mayor Street, North Dock, Дублин 1, D01 Y300, Ирландия.
Так же читайте подробности про высшее образование в Ирландии и стоимость обучения в Дублине на MSc in Data Analytics. Если у Вас остались еще вопросы на счет курса магистр наук в области аналитики данных и получения высшего образования в Ирландии, не стесняйтесь их задавать здесь в комментариях к этой статье или по любым другим удобным для Вас каналам связи, которые указаны на странице «Контакты». Я буду рад ответить на Ваши вопросы и помочь со всем процессом поступления Вас или Вашего ребенка в высшее учебное заведение Ирландии National College of Ireland, включая получение ирландской студенческой визы.
Уважаемые студенты! Хочу обратить Ваше внимание, что для кандидатов на магистратуру в Ирландии на программу MSc Data Analytics (которые не являются выпускниками курсов компьютерных программ), National College of Ireland мог бы поступить со следующим, чтобы предложить место автоматически:
Примеры названий модулей будут следующими.
Programming Modules:
Statistics Modules: