MSC בניתוח נתונים

קווין קו / Pexels

ניתוח נתונים הוא שדה גדל במהירות ולעתים קרובות המפתח לאסטרטגיה העסקית והפתרון לשאלות מורכבות. אנליסטים נתונים מבוקשים כמעט בכל תחום. למעשה, במחקר שנערך לאחרונה, IBM צופה כי עד 2020 הביקוש לאנשי מקצוע נתונים יגדל על ידי 364,000 משרות פתוחות ל 2,720,000.

המאסטר הבין-תחומי למדע בניתוח נתונים מונחה על ידי צוות מייעץ של אנשי מקצוע בתחום, המסייע להבטיח שהתוכנית מספקת קורסים קפדניים במיומנויות האנליטיות המבוקשות ברחבי האמנויות, מדעי הרוח והמדעים, כמו גם בתחום העסקי הקהילה.

התוכנית מוצעת בלוח זמנים במשרה מלאה או חלקית לאנשי מקצוע עובדים המעוניינים לבנות מומחיות בתחום ניתוח הנתונים. רוב הסטודנטים מסיימים את התוכנית בשנתיים, אך ניתן להשלים אותה תוך שנה עם לימוד מואץ.

מִבְנֶה

תוכנית מאסטר בינתחומית זו נועדה לשרת סטודנטים במגוון תחומים. כסטודנט בתוכנית, תתאים את בחירת הקורס שלך בהתאם לתחומי העניין האישיים שלך והמטרות המקצועיות שלך.

מבנה התכנית כולל חמישה מרכיבים:

• יסודות ניתוח נתונים: קורס אחד
  קורס היכרות נדרש זה יספק לך בסיס חזק בנושא הכללי לניתוח נתונים
• יכולות יישומים ומקצועיים: 5 קורסים (4 מתוכם קורסים של ½ סמסטר)
  הקורסים הנדרשים מאפשרים לך לפתח יכולות מפתח שדורשות המעסיקים בתחום שצומח במהירות. תלמד כיצד לתקשר ולהציג נתונים ביעילות באמצעות קורסים החל מהדמיה של נתונים ועד קידוד.
• ניתוח סטטיסטי וטכניקות דוגמנות: 3 קורסים
  חלק זה הוא צלילה מעמיקה לניתוח סטטיסטי וטכניקות בשיטות אנליטיות.
• יכולות משמעת: 2 קורסים
  בחר מתוך סדרה של בחירות הקשורות למשמעת שיאפשרו לך לצמצם את המיקוד שלך וליישם את הכישורים שלמדת על תחום העניין שלך.
• Capstone: מנה אחת
  תוכלו לסיים את התוכנית על ידי השלמת פרויקט ניסוי ניסיוני שישלב וידגים את הכישורים והידע שצברתם.

עם השלמת התוכנית, תוכל להוכיח את תחומי הידע הבאים:

• הגדרת ופתרון בעיות מורכבות מבוססות נתונים תוך שימוש במתודולוגיות סטטיסטיות מתאימות.
• בחר מתודולוגיות סטטיסטיות וחיזוי מתאימות עם קבוצות נתונים דלילות וגדולות.
• לספק פרשנות תיאורטית מתאימה של תוצאות אלה על בסיס מושגים הקשורים למשמעת.
• להפגין כישורי תקשורת בעל-פה בכתב למסקנות שהושגו מתוך ניתוח הנתונים.
• צור ייצוגים חזותיים להגברת ההבנה והשימוש בנתונים מורכבים.
• לשמור על יחסי צוות שיתופי כדי לתרום באופן יעיל לפרויקט משותף.
• יש מיומנויות תכנות פונקציונליות בשפה הקשורה לנתונים.