Harbour Space UTCC

MSc Veri Bilimi

1 Sütun

Öğrenciler programa veri yapıları ve algoritmalar, istatistik ve makine öğrenimi dahil olmak üzere programlama ve matematiğin temel bilgileriyle başlarlar. Programın ilk ayağında matematik, programlama ve veri analizi hakkındaki bilgileri önemli ölçüde genişletilecektir. Program ayrıca teknik proje yönetimi, yazma ve sunum dahil olmak üzere profesyonel dünya için temel yumuşak beceriler edinme fırsatı da sunar.

Başlıklar

• Kombinatorik ve Grafikler
• Nesne Yönelimli Programlama (C++)
• Veri Yapıları ve Algoritmalar
• Veritabanları
• Olasılık ve İstatistik Teorisi
• Pratik Unix
• Etkileşim Tasarımına Giriş
• Ayrık Optimizasyon
• Makine Öğrenmesi Yüksek Lisansı
• piton
• Ağlar
• Java Programlama
• Büyük Veri Analizi/Makine Öğrenmesi - 2
• R
• Konveks Optimizasyon
• Liderlik ve Grup Dinamikleri
• Teknik Yazım ve Sunum
• Karmaşıklık Teorisi
• Teknik Proje Yönetimi
• Doğrusal Olmayan Optimizasyon
• İstatistiksel Veri Analizi
• Capstone Projesi - 1
• Seminerler ve Atölyeler - 1

2 Sütun

Programın ikinci ayağında öğrenciler öncelikle veri biliminin temel uygulamalarını ve matematik ve veri analizinde ileri yöntemleri öğrenmeye odaklanacaklardır. Çalışmanın önemli bir kısmı Capstone projesinin tamamlanmasına ayrılacaktır. Programın tamamlanmasıyla öğrenciler her ölçekte veri analizi yapmayı, analiz için gerekli yazılımı geliştirmeyi ve sonuçları profesyonel ve etkili bir şekilde sunmayı öğreneceklerdir.

Başlıklar

• Paralel ve Dağıtılmış Hesaplama
• İstatistiksel Veri Analizi - 2
• Yazılım Tasarımı
• Stokastik ve Büyük Ölçekli Optimizasyon
• Kriptografinin Temelleri
• Harita Azalt
• Dağıtılmış Veritabanları
• Metin madenciliği
• Oyun Teorisi
• Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme
• Sosyal Ağ Analizi
• Zaman serisi
• Sağlam Optimizasyon
• Görüntü ve Video Analizi - 1
• Bilgi alma
• Açık artırmalar
• İstatistiksel Veri Analizi - 3
• Bilgi teorisi
• Görüntü ve Video Analizi - 2
• Makine Çevirisi
• Veri goruntuleme
• Biyoenformatikte Algoritmalar
• Spektral Grafik Analizi ve Veri Bilimi Uygulamaları
• Web Grafikleri
• Capstone Projesi - 2
• Seminerler ve Atölyeler - 2

• Junior Veri Bilimcisi: Bu, veri bilimi lisans mezunları için tipik bir başlangıç rolüdür. Pozisyon, istatistik ve makine öğrenimi ile programlama ve veritabanlarıyla ilgili kavramlara vurgu yapan güçlü matematik bilgisi gerektirir. Bir ekibin parçası olarak, junior veri bilimcileri daha kıdemli meslektaşlarından öğrenirken endüstriyel veri analizi konusunda birinci elden deneyim kazanmaya başlar.
• Veri Bilimcisi: Veri bilimcileri, iyi iş kararlarını kolaylaştıran tahminler yapmak için gerekli olan gelişmiş veri analizlerini yürütmelerini sağlayan matematiksel bir geçmişi ve pratik deneyimi alan uzmanlığıyla birleştirir. İş, hem matematiğin hem de iş hedeflerinin anlaşılmasını gerektirir. Veri bilimcilerinin, büyük hacimli çeşitli verileri işlemek için gerekli yetkinliklere sahip teknik uzmanlar olması ve güçlü programlama becerilerine sahip olması gerekir.
• Kıdemli Veri Bilimcisi: Kıdemli bir veri bilimcisi, işletme yönetiminin çekirdeği ile tüm analiz ekibi arasında bir bağlantı haline gelir. Bu rol, hem iş hedeflerini kavramak hem de analistler tarafından kendilerine getirilen içgörüleri iletmek için etkili bir şekilde iletişim kurma becerisi gerektirir. Kıdemli veri bilimcileri ayrıca ilgili programlama ve uygulama oluşturma projelerini ve deney tasarımının formülasyonunu yönetir ve bir veri bilimi ekibinde lider bir role sahiptirler.
• Baş Veri Bilimcisi: Baş veri bilimcisi, işletme içindeki ve internetteki mevcut verileri analiz ederek iş sorularına yanıt bulmanın yollarını bulan bir veri vizyoneridir. İş genellikle yeni analiz yöntemlerinin oluşturulmasını ve endüstri ile akademi arasındaki kesişimde çalışmayı gerektirir.
• Baş Veri Sorumlusu: Baş veri sorumlusu, veri analizi, bilgi teknolojisi ve iş stratejisinin kesiştiği noktada sorumlulukları ele alan bir iş lideridir. CDO, riskleri kontrol etmek ve bilgi yönetimi ile veri yönetimi ve analizinden değer üretmek için uzun vadeli yönü belirler. En önemlisi, CDO, verilerden elde edilen bilgiye dayalı derinlemesine içgörüler raporlayarak yeni verimlilik seviyelerini ortaya çıkaran bir değişim aracıdır.

Öğrenim ücretinizde %50'ye varan indirim ve indirimli başvuru ücretinden yararlanmak için hemen başvurunuzu yapın.