114 Sciences des données Master's Degree Programs

Le Master en science des données et intelligence artificielle s'adresse aux diplômés universitaires qui souhaitent se spécialiser dans l'une des professions les plus recherchées au 21e siècle. Le cursus combine des cours sur la technologie, la programmation et la science des données avec d'autres comme l'analyse et la gestion des données.

Les meilleurs employeurs ont besoin d'analystes de données et de gestionnaires de projets capables de gérer avec succès des projets internationaux basés sur des données. Le Master en gestion de projet et science des données (MPMD) vous prépare avec des connaissances académiques, une expérience pratique et des connexions avec l'industrie.

Aimez-vous proposer des solutions élégantes à des problèmes complexes ? Trouvez-vous difficile d’extraire des modèles à partir de grands ensembles de données ? Ensuite, vous devriez envisager d#39;obtenir une maîtrise en science des données pour la prise de décision. Dans le monde d’aujourd’hui, de nombreuses entreprises et organisations collectent toutes sortes de données. Ils visent à en extraire des informations utiles, à reconnaître des modèles et des anomalies. La science des données pour la prise de décision fournit les outils mathématiques nécessaires pour modéliser et gérer ces ensembles de données. Il a de nombreuses applications dans les domaines des affaires et de l#39;ingénierie, allant de la planification des agents du service client à l#39;optimisation des chaînes d#39;approvisionnement, en passant par la modélisation des processus biologiques et l#39;extraction de composants significatifs à partir de signaux cérébraux. Une fois diplômé, vous disposerez donc d#39;excellentes qualifications pour poursuivre une carrière de data scientist, de chercheur ou de manager dans de nombreux secteurs différents.

Le texte numérique est omniprésent dans la société contemporaine. La technologie informatique moderne permet des applications passionnantes à la fois dans la recherche et dans l'industrie. Dans ce Master en analyse de texte numérique, vous acquerrez toutes les compétences critiques et informatiques qui sont aujourd'hui attendues des experts en analyse de texte numérique.

La science des données est une nouvelle frontière de la connaissance humaine et un nouveau domaine de découverte. Les scientifiques des données possèdent les compétences analytiques et de programmation nécessaires pour extraire des connaissances précieuses des données. Le secteur technologique en plein essor devient rapidement l'épicentre de la science des données.

Le phénomène des "Big Data", issu de la Science et l'Ingénierie des Données, repose sur le développement d'outils mathématiques et informatiques permettant le traitement et le stockage des données. Un volume sans cesse grandissant de donnée est produit quotidiennement par de nombreuses industries (l'énergie, les systèmes de transport, la santé, le tourisme et pleins d'autres, etc.) et entretenu par l'essor de nouvelles technologies multimédia ou issues de l'Internet des Objets. L’intelligence artificielle enrichie désormais de nombreuses applications en traitant intelligemment d’énormes masses de données pour produire des modèles prédictifs pertinents. Les enjeux entourant la maitrise de ces données et leur utilisation sont énormes et nécessitent un niveau d'expertise très élevé avec des compétences de pointe dans des domaines transversaux.

Le programme de master Data Science est l'une de nos quatre sous-spécialisations en génie informatique appliqué. Lorsque vous plongerez dans le programme de ce cours, vous verrez qu'il englobe le domaine de l'analyse de données, de l'analyse des réseaux sociaux, de l'informatique affective, de l'apprentissage automatique de l'analyse statistique, des méthodes analytiques quantitatives, de la visualisation des données, ainsi que des concepts commerciaux fondamentaux adaptés au master. niveau.

Le MS en science des données de l'AUG Global Campus prépare les professionnels à diriger dans l'économie axée sur les données. Offert entièrement en ligne, le programme combine des compétences techniques avancées avec une vision stratégique des affaires. Les étudiants s'engagent dans des cours pratiques en Python, R, apprentissage automatique, IA, visualisation de données et analyse de big data.

Le Master en science des données vous présentera ce qu'est la science des données et ce que font les scientifiques des données. Vous découvrirez l'applicabilité de la science des données dans tous les domaines et apprendrez comment l'analyse des données peut vous aider à prendre des décisions basées sur les données. Vous constaterez que vous pouvez lancer votre carrière dans le domaine sans connaissance préalable de l'informatique ou des langages de programmation : cette spécialisation vous donnera les bases dont vous avez besoin pour un apprentissage plus avancé afin de soutenir vos objectifs de carrière.

Le programme de master en science des données et analyse commerciale (DSBA) de l'UNC Charlotte allie de manière interdisciplinaire commerce, informatique, statistiques et recherche opérationnelle. Développez des compétences avancées en analyse de données, un sens des affaires et une expérience pratique pour résoudre des problèmes concrets.

L'Executive Master in Data Science de Rome Business School est conçu pour les professionnels italiens désireux d'améliorer leurs compétences en matière de collecte et d'analyse de données. Le programme offre une expérience pratique avec des outils et des logiciels de pointe. L'Executive Master en science des données fournit aux étudiants les connaissances nécessaires pour créer des modèles prédictifs efficaces et obtenir des résultats importants au sein d'une entreprise en collaborant avec différents départements.

Les données sont devenues une matière première importante et largement utilisée. La quantité de données augmente actuellement si rapidement que le volume global de données double tous les deux ans. En 2024, la quantité totale de données stockées s'élèvera à 176 zettaoctets (1 zettaoctet correspond à 1021 octets).

L#39;objectif du programme d#39;études Gestion de la qualité et contrôle des systèmes industriels est de former les cadres moyens et supérieurs des entreprises manufacturières, de la conception, de la recherche, du développement et d#39;autres institutions spécialisées, en particulier pour la sphère industrielle de la métallurgie et du génie mécanique, en relation avec l#39;automobile industrie. L#39;étude est basée sur une combinaison synergique équilibrée de connaissances en gestion de la qualité, de connaissances managériales et économiques et de connaissances des technologies modernes de contrôle, de l#39;information et de la communication. Les diplômés du programme d#39;études trouveront un emploi en tant que responsables qualité ou ingénieurs qualité, en tant que spécialistes dans le domaine du contrôle de processus utilisant le contrôle progressif, les technologies de l#39;information et de la communication, et dans un certain nombre de fonctions de gestion à différents niveaux de gestion de l#39;organisation.

Data Science est le nom collectif de divers types de méthodes utilisées pour analyser de grandes quantités de données complexes, également appelées big data. La science des données fournit un soutien essentiel aux décideurs dans de nombreuses professions, leur permettant de prendre des décisions basées sur des informations spécifiques à leur situation particulière.

International Master Online in Data Science est le concept d'unification des statistiques, de l'analyse des données, de l'apprentissage automatique, de la compréhension et de l'analyse des phénomènes réels avec des données dans le but d'augmenter la rentabilité et la croissance des entreprises. La science des données est utilisée de manière interchangeable avec l'analyse commerciale, l'intelligence économique, la modélisation prédictive et les statistiques. Ce programme est conçu pour fournir les outils et les ressources nécessaires pour transformer le déluge de connaissances en résultats utiles en gérant et en utilisant les ressources disponibles.