Магістратура у великих технологіях передачі даних
Glasgow Caledonian University - The School of Computing, Engineering and Built Environment
Ключова інформація
Розташування кампусу
Glasgow, Великобританія
Лінгвістика
Англійська
Формат навчання
На кампусі
Тривалість
1 - 2 рік
Форма навчання
Денне навчання, Заочне навчання
Вартість навчання
GBP 5 500 / per year *
Кінець терміну надання заяв
інформація
Найраніша дата початку
інформація
* Будинок, студентів RUK та ЄС; £ 12600 міжнародних студентів
Стипендії
Вивчіть можливості отримання стипендій, щоб допомогти фінансувати своє навчання
Введення
Розпочніть кар'єру в провідному напрямку та освоїте цікавий та складний світ великих даних!
Великі методи передачі даних революціонізують, як організації та галузі отримують та аналізують дані, пропонуючи цінну інформацію про те, як люди живуть, працюють, грають, подорожують, займаються покупками та займаються фізичними вправами. Ці знання є цінними для маркетологів, дослідників, дизайнерів, містобудівників, розробників програм, педагогів та багатьох інших.
Магістратура GCU в Big Data Technologies допомагає студентам будувати фундаментальні знання та практичні навички для успіху в цій швидко розвивається області. Ви будете розвивати компетенцію в ряді нових технологій: великих даних, хмарних обчислень та Інтернету речей. Ви дізнаєтеся від експертів; GCU визнано на міжнародному рівні за потужність своїх досліджень у цих захоплюючих сферах, ведучи новинки 21 століття.
Програма є ідеальною для тих, хто має досвід обміну інформацією, інженерією програмного забезпечення, веб-технологіями або комп'ютерною технікою, яка хоче вдосконалювати або вдосконалювати свої навички. Ті, хто володіє математикою та електронікою, добре підходять.
Оновлена навчальна програма підтримує кар'єрний підхід, і ви отримаєте цінні навички, які ви можете негайно поставити на роботу в галузі.
- Застосуйте передові інструменти та технології від таких компаній, як IBM, Microsoft та SAS
- Ознайомтесь із стандартними галузевими платформами розробки з відкритим кодом, такими як Hadoop
- Досягніть визнання галузі за допомогою спільної сертифікації SAS у модулі Data Analytics програми
Ваша експертиза великих даних дозволить вам представити нові уявлення про поведінку людини та психологію, яка допоможе нам створити більш міцні та щасливі суспільства по всьому світу. Ваша робота може сформувати розумні, стійкі міста; усунути перешкоди для освіти; допомагати людям робити здоровіші рішення щодня; покращити громадське здоров'я ... і багато іншого. Усі значущі способи сприяти спільному благу.
Випускники перспективи
Коли ви закінчите навчання, ви станете конкурентним кандидатом на роль як системного розробника, архітектора або адміністратора з питань даних та аналітики. Ви знайдете можливості в різноманітних галузях: машинобудування, фармацевтика, фінанси, охорона здоров'я, роздрібна торгівля, безпека, інтелектуальне середовище тощо.
Що ти навчаπшся
Денні студенти заповнюють шість модулів, що навчаються; три в триместр А і три в триместрі B і магістерський проект дисертації в триместр C. Неповний робочий день учнів заповнюють шість модулів навчання; три в 1 рік, три в рік 2 та магістерський проект у 3 році.
Хмарне обчислення та веб-служби
Цей модуль надає аналітичне та практичне покриття хмарних обчислень та веб-сервісів. Вона зосереджена на технологіях, структурах та відповідних стандартах: хмарних моделях, хмарних платформах та масштабованості. Він також забезпечує охоплення сучасних технологій веб-технологій та представлень транспортних даних, а також інтегрованого розроблення хмарних та веб-сервісів. Поточні приклади галузевої технології використовуються повсюдно.
Великий ландшафт даних
Цей модуль охоплює процес управління великими даними протягом всього його життєвого циклу, починаючи від вимог до виходу на пенсію. Життєвий цикл перетинає різні системи застосування, бази даних та носії інформації. Студенти отримають розуміння повної ланцюжка значень великих даних. Вони зможуть проаналізувати виклики та можливості, пов'язані з різними стадіями проходження великих даних.
Аналіз даних
Цей модуль охоплює основні поняття статистики, необхідні для розуміння критичних концепцій видобування даних, машинного навчання та прогнозної аналітики, що використовуються при візуалізації та аналізі даних, зокрема великих даних. Студенти отримають розуміння підготовки даних, моделей процесів, що використовуються в аналітіці, алгоритмів та їх вимог, впровадження цих алгоритмів з використанням поточних технологій та їх придатність до різних типів сценаріїв. Вони також отримають передові практичні навички при розробці, впровадженні та оцінці аналітичних рішень проблем Big Data.
Великі платформи даних
Цей модуль охоплює платформи, які підтримують зберігання, обробку та аналіз даних у сценаріях великих даних. Вона зосереджена на високомасштабних платформах, які забезпечують операційні можливості для обробки в режимі реального часу, інтерактивної обробки та на платформах, які забезпечують аналітичні можливості для ретроспективного, комплексного аналізу. Студенти отримають поглиблене розуміння принципів, на яких базуються ці платформи, а також їх сильні сторони, недоліки та придатність до різних сценаріїв. Вони також отримають передові практичні навички при розробці та впровадженні масштабованих рішень платформи Big Data.
Інтернет речей
Цей модуль забезпечує фундаментальне та практичне висвітлення набору сходящих технологій, відомих як Інтернет речей (IoT). Вона зосереджена на представлених додатках IoT, технологіях, рамках та відповідних стандартах, які підтримують і підтримують програми IoT, такі як мережа сенсорів, протоколи з обміну повідомленнями, безпека, зберігання даних, аналітика, служби та взаємодія людей. Модуль забезпечує глибоке практичне охоплення представницьких структур IoT, включаючи моделей надання послуг на основі хмарних технологій.
Професійні проблеми ІТ та методи проекту
Цей модуль спрямований на розвиток розуміння та практичних навичок у передових методах проекту, які відповідають галузевим нормам, стандартам та практиці, і застосовуються до складних ІТ-проектів. Дослідження здійснюється інтегрованим чином, щоб забезпечити повне розуміння професійних рамок, в рамках яких розробляються, впроваджуються та управляються такі проекти.
Магістерська дисертація
Студенти вивчатимуть тематичну або нову тему в області Cloud Computing або суміжних технологій. Дисертація виступає як засіб для поширення знань та розуміння студентів та технічного співтовариства в деяких спеціалізованих технічних областях. Це служить своєю довжиною, складністю та суворістю як відповідний інструмент для розширення студента набору персональних, міжособистісних та комунікативних навичок. Крім того, він слугує для розробки та розширення спектру навичок високого рівня мислення, включаючи аналіз та синтез навичок та надає студентам можливість демонструвати ініціативу та творчість у значній частині технічної роботи.
Вимоги щодо вступу
Великобританія нагороджує ступінь 2: 2 (або еквівалент) у комп'ютерній та комп'ютерній інженерії / електроніці або суміжних дисциплінах
Інша академічна та професійна кваліфікація
Кожна заявка до ГКУ розглядається на індивідуальній основі. Якщо ви не маєте типових вступних кваліфікацій, але можете продемонструвати відповідний досвід роботи та / або кредити від визнаних професійних організацій, ви можете мати право на участь у цьому курсі за допомогою програми визнання університету попереднього навчання.
- англійська мова
- Академічний бал IELTS 6.0 (або еквівалент) без елемента нижче 5.5.
Будь ласка, зверніть увагу: якщо ви перебуваєте з більшості країн, що говорять англійською мовою, вам не потрібно буде надавати додаткові докази вміння володіти англійською мовою.
Всі вимоги щодо в'їзду, перераховані тут, повинні використовуватися як керівництво та представляти мінімально необхідний для розгляду запит. Заявникам, які здійснили умовну пропозицію місця, може бути запропоновано досягти більшого, ніж вказано.
Додаткова інформація
Інша академічна та професійна кваліфікація
Кожна заявка до ГКУ розглядається на індивідуальній основі. Якщо ви не маєте типових вступних кваліфікацій, але можете продемонструвати відповідний досвід роботи та / або кредити від визнаних професійних організацій, ви можете мати право на участь у цьому курсі за допомогою програми визнання університету попереднього навчання.
Міжнародні Pathways
Якщо ви не відповідаєте вимогам англійської мови, ви можете мати право на отримання англійської мови для програми університетського навчання.
Комісії та фінансування
Плата за навчання залежить від вашого статусу. Що таке моя студентська плата?
Вартість навчання 2018/19
- Головна: £ 5500
- RUK: 5500 фунтів стерлінгів
- ЄС: 5500 фунтів стерлінгів
- Міжнародний: £ 12600
Якщо ви розпочнете навчання у вересні 2018 або січні 2019 року, це щорічні або модульні збори, які застосовуються до тривалості вашого курсу; однак плата може змінюватися. Щоб дізнатись, як змінюються гонорари, перегляньте нашу політику щодо винагород та відшкодування.
Додаткові витрати
Окрім курсового навчання, ви можете зіткнутися з додатковими витратами під час вашого навчання в університеті.
Стипендії
Стипендія Лабораторії Даних
Стипендія Лабораторії Даних надає повний робочий день або студенти ЄС повне фінансування їхніх внесків, а також відвідування навчальних заходів лабораторії Data протягом року. Вони пропонуються спільно з Шотландською радою фінансування та Європейським соціальним фондом на вступ до вересня 2018 року. Стипендії будуть засновані на академічних заслугах, мотивації та фінансових умовах. Кінцевий термін подання заявки - понеділок, 25 червня 2018 року. Додаткову інформацію можна отримати на нашому веб-сайті
Ми забезпечуємо якісну освіту за справедливу ціну; як Університет загального добробуту, ми прагнемо пропонувати доступну вищу освіту для талановитих учнів, залишаючи нашу плату за навчання низькою та надаючи щедрий стипендіальний пакет понад 2,5 мільйонів фунтів на рік.
Якщо у вас є будь-які запитання чи запити стосовно стипендій, доступних для 2018/19, будь ласка, звертайтеся до команди з опитування студентів.
Міжнародні дати початку навчання для студентів
Для нових іноземних студентів орієнтаційні події починаються 14 вересня 2018 року . Цей додатковий час спеціально розроблений, щоб допомогти новим іноземним студентам вчитися у Великій Британії та Університеті до початку загальної індукції та навчання студентів.
У цей період відбудеться безліч цікавих та інформативних заходів, включаючи кампус і міські тури, а також урочисті заходи, де ви зможете зустрітися з іншими іноземними студентами.
Більш детальна інформація доступна нашою нагородою Visa Immigration Support
Навіщо вибрати цю програму?
Ця програма забезпечить студентів фундаментальними знаннями та навичками основних технологій для використання великих завдань даних, включаючи захоплення, обробку, зберігання, інтеграцію, обмін, пошук, аналіз, видобуток великих розподілених неструктурованих наборів даних. Дослідження цієї програми підтримуються та унікально посилюються завдяки сильним міжнародним науковим дослідженням університету, особливо у сфері хмарних обчислень, кібербезпеки, Інтернету речей та кібер-фізичних систем.
Паралельне значення в нашій програмі - це розвинути професіоналізм, який очікується в рамках галузі. З усіма можливостями, що забезпечують надійність в майбутньому, цілісність синтезується, випускники магістра в галузі технологій Big Data Technologies будуть серед найвидатніших випускників ІКТ, впевнено відповідатимуть потребам і викликам у різних великих областях застосування даних.
Робочі місця
Студенти будуть ознайомлені з можливостями розміщення, наданими нашими партнерами у галузі. Зазвичай, після закінчення магістерської програми буде розміщене місце розташування, але інколи студенти зможуть отримати доступ до своїх дисертацій у партнерстві з комерційною компанією.
Методи оцінки
Оцінка використовується для демонстрації досягнення результатів навчання. Методи оцінки включають класні випробування, курсові завдання, практичні тести та технічні звіти. Практична реалізація та оцінка є значною частиною оцінки для модулів викладання та для роботи магістерської дисертації.
Прийом
Навчальний план
Що ти навчаπшся
Денні студенти заповнюють шість модулів, що навчаються; три в триместр А і три в триместрі B і магістерський проект дисертації в триместр C. Неповний робочий день учнів заповнюють шість модулів навчання; три в 1 рік, три в рік 2 та магістерський проект у 3 році.
Хмарне обчислення та веб-служби
Цей модуль надає аналітичне та практичне покриття хмарних обчислень та веб-сервісів. Вона зосереджена на технологіях, структурах та відповідних стандартах: хмарних моделях, хмарних платформах та масштабованості. Він також забезпечує охоплення сучасних технологій веб-технологій та представлень транспортних даних, а також інтегрованого розроблення хмарних та веб-сервісів. Поточні приклади галузевої технології використовуються повсюдно.
Великий ландшафт даних
Цей модуль охоплює процес управління великими даними протягом всього його життєвого циклу, починаючи від вимог до виходу на пенсію. Життєвий цикл перетинає різні системи застосування, бази даних та носії інформації. Студенти отримають розуміння повної ланцюжка значень великих даних. Вони зможуть проаналізувати виклики та можливості, пов'язані з різними стадіями проходження великих даних.
Аналіз даних
Цей модуль охоплює основні поняття статистики, необхідні для розуміння критичних концепцій видобування даних, машинного навчання та прогнозної аналітики, що використовуються при візуалізації та аналізі даних, зокрема великих даних. Студенти отримають розуміння підготовки даних, моделей процесів, що використовуються в аналітіці, алгоритмів та їх вимог, впровадження цих алгоритмів з використанням поточних технологій та їх придатність до різних типів сценаріїв. Вони також отримають передові практичні навички при розробці, впровадженні та оцінці аналітичних рішень проблем Big Data.
Великі платформи даних
Цей модуль охоплює платформи, які підтримують зберігання, обробку та аналіз даних у сценаріях великих даних. Вона зосереджена на високомасштабних платформах, які забезпечують операційні можливості для обробки в режимі реального часу, інтерактивної обробки та на платформах, які забезпечують аналітичні можливості для ретроспективного, комплексного аналізу. Студенти отримають поглиблене розуміння принципів, на яких базуються ці платформи, а також їх сильні сторони, недоліки та придатність до різних сценаріїв. Вони також отримають передові практичні навички при розробці та впровадженні масштабованих рішень платформи Big Data.
Інтернет речей
Цей модуль забезпечує фундаментальне та практичне висвітлення набору сходящих технологій, відомих як Інтернет речей (IoT). Вона зосереджена на представлених додатках IoT, технологіях, рамках та відповідних стандартах, які підтримують і підтримують програми IoT, такі як мережа сенсорів, протоколи з обміну повідомленнями, безпека, зберігання даних, аналітика, служби та взаємодія людей. Модуль забезпечує глибоке практичне охоплення представницьких структур IoT, включаючи моделей надання послуг на основі хмарних технологій.
Професійні проблеми ІТ та методи проекту
Цей модуль спрямований на розвиток розуміння та практичних навичок у передових методах проекту, які відповідають галузевим нормам, стандартам та практиці, і застосовуються до складних ІТ-проектів. Дослідження здійснюється інтегрованим чином, щоб забезпечити повне розуміння професійних рамок, в рамках яких розробляються, впроваджуються та управляються такі проекти.
Магістерська дисертація
Студенти вивчатимуть тематичну або нову тему в області Cloud Computing або суміжних технологій. Дисертація виступає як засіб для поширення знань та розуміння студентів та технічного співтовариства в деяких спеціалізованих технічних областях. Це служить своєю довжиною, складністю та суворістю як відповідний інструмент для розширення студента набору персональних, міжособистісних та комунікативних навичок. Крім того, він слугує для розробки та розширення спектру навичок високого рівня мислення, включаючи аналіз та синтез навичок та надає студентам можливість демонструвати ініціативу та творчість у значній частині технічної роботи.
Стипендії та фінансування
Плата за навчання програми
Про Школу
Запитання
Подібні курси
Магістр відповідального маркетингу та управління міжнародною торгівлею
- Madrid, Іспанія
Приватний ступінь магістра з аналізу великих даних
- Alcobendas, Іспанія
- Villaviciosa de Odón, Іспанія
Міжнародний магістр великих даних/бізнес-аналітики
- Cergy, Франція