Mestrado em Big Data Technologies

Embarque em uma carreira em um campo de ponta e domine o excitante e desafiador mundo do big data!

As técnicas de big data estão revolucionando a forma como organizações e indústrias adquirem e analisam dados, oferecendo informações valiosas sobre como as pessoas vivem, trabalham, jogam, viajam, fazem compras e se exercitam. Esses insights são valiosos para profissionais de marketing, pesquisadores, designers, planejadores de cidades, desenvolvedores de aplicativos, educadores e muito mais.

O MSc da GCU em Big Data Technologies ajuda os alunos a construir o conhecimento fundamental e as habilidades práticas para o sucesso nesse campo de rápido crescimento. Você desenvolverá competência em uma série de tecnologias emergentes: big data, computação em nuvem e internet das coisas. Você aprenderá com os especialistas; A GCU é reconhecida internacionalmente pela força de sua pesquisa nesses assuntos empolgantes, impulsionando a inovação do século XXI.

Com o estudo em tempo integral e em meio período disponível, o programa é ideal para alguém com formação em ciência da computação, engenharia de software, tecnologias da Web ou engenharia da computação que deseja aprimorar ou atualizar suas habilidades. Aqueles com formação em matemática e eletrônica também são adequados.

O currículo atualizado mantém uma abordagem focada na carreira, para que você ganhe habilidades valiosas que você pode colocar imediatamente para trabalhar na indústria.

• Aplique ferramentas e tecnologias de ponta de empresas como IBM, Microsoft e SAS
• Explore plataformas de desenvolvimento de código aberto padrão da indústria, como o Hadoop
• Alcançar o reconhecimento da indústria com a certificação conjunta SAS no módulo Data Analytics do programa

Sua experiência em big data permitirá que você forneça novos insights sobre o comportamento humano e a psicologia, o que pode nos ajudar a construir sociedades mais fortes e mais felizes em todo o mundo. Seu trabalho pode moldar cidades inteligentes e sustentáveis; remover barreiras à educação; ajudar as pessoas a fazer escolhas mais saudáveis ​​no dia-a-dia; melhorar a saúde pública ... e muito mais. Todas as formas significativas de contribuir para o bem comum.

Perspectivas de pós-graduação

Ao se formar, você será um candidato competitivo para funções como desenvolvedor de sistemas, arquiteto ou administrador em dados e análises. Você encontrará oportunidades em diversos setores: engenharia, produtos farmacêuticos, finanças, saúde, varejo, segurança, ambientes inteligentes e muito mais.

O que você vai estudar

Alunos em período integral completam seis módulos ensinados; três no trimestre A e três no trimestre B e um projeto de dissertação de mestrado no trimestre C. Os alunos de meio período completam seis módulos ensinados; três no primeiro ano, três no segundo ano e um projeto de mestrado no terceiro ano.

Computação em nuvem e serviços da Web

Este módulo fornece cobertura analítica e prática de computação em nuvem e serviços da web. Ele se concentra na tecnologia, nos frameworks e nos padrões associados: modelos de nuvem, plataformas de nuvem e escalabilidade. Ele também oferece cobertura das tecnologias atuais de serviços da Web e representações de transporte de dados e desenvolvimento integrado de aplicativos de nuvem e serviços da Web. Exemplos atuais de tecnologia da indústria são usados ​​por toda parte.

Paisagem de Big Data

Este módulo abrange o processo de gerenciamento de Big Data em todo o seu ciclo de vida, desde requisitos até a desativação. O ciclo de vida cruza diferentes sistemas de aplicativos, bancos de dados e mídia de armazenamento. Os alunos obterão uma compreensão da cadeia completa de valores do Big Data. Eles poderão analisar os desafios e oportunidades associados às diferentes etapas pelas quais o Big Data passa.

Análise de dados

Este módulo abrange os conceitos básicos de estatística necessários para entender os conceitos críticos de mineração de dados, aprendizado de máquina e análise preditiva usados ​​na visualização e análise de dados, particularmente Big data. Os alunos obterão um entendimento sobre a preparação de dados, os modelos de processos usados ​​em análises, os algoritmos e seus requisitos, a implementação desses algoritmos usando tecnologias atuais e sua aplicabilidade a diferentes tipos de cenário. Eles também adquirirão habilidades práticas avançadas no projeto, implementação e avaliação de soluções analíticas para problemas envolvendo Big Data.

Plataformas de Big Data

Este módulo abrange as plataformas que suportam armazenamento, processamento e análise de dados em cenários de Big Data. Ele se concentra em plataformas altamente escaláveis ​​que fornecem recursos operacionais para processamento interativo em tempo real e em plataformas que fornecem recursos analíticos para uma análise retrospectiva e complexa. Os alunos obterão uma compreensão avançada dos princípios nos quais essas plataformas são baseadas e seus pontos fortes, pontos fracos e aplicabilidade para diferentes tipos de cenário. Eles também adquirirão habilidades práticas avançadas no projeto e implementação de soluções de plataforma de Big Data escaláveis.

Internet das Coisas

Este módulo fornece cobertura fundamental e prática do conjunto de tecnologias convergentes conhecidas como a Internet das Coisas (IoT). Ele se concentra em aplicativos IoT representativos, tecnologias, estruturas e padrões associados que suportam e sustentam aplicativos IoT, como redes de sensores, protocolos de mensagens, segurança, armazenamento de dados, análises, serviços e interação humana. O módulo oferece cobertura prática detalhada de estruturas de implementação de IoT representativas, incluindo modelos de fornecimento de serviços baseados em nuvem.

Problemas profissionais de TI e métodos de projeto

Este módulo procura desenvolver conhecimentos e habilidades práticas em métodos de projeto avançados que estão em conformidade com os regulamentos, padrões e práticas do setor e são aplicáveis ​​a projetos complexos de TI. O estudo é realizado de forma integrada para garantir que as estruturas profissionais em que tais projetos são desenvolvidos, implantados e gerenciados sejam totalmente compreendidas.

Dissertação de Mestrado

Os alunos investigarão um tema atual ou emergente em Cloud Computing ou tecnologias relacionadas. A dissertação atua como veículo para ampliar o conhecimento e a compreensão do aluno e da comunidade técnica em alguma área técnica especializada. Ele atende à sua extensão, complexidade e rigor como um veículo adequado para ampliar a gama de habilidades pessoais, interpessoais e de comunicação dos alunos. Além disso, ele serve para desenvolver e ampliar uma gama de habilidades de pensamento de alto nível, incluindo análise e síntese de habilidades, e oferece a oportunidade para o aluno demonstrar iniciativa e criatividade em uma grande parte do trabalho técnico.

Requisitos de entrada

UK Honours degree 2: 2 (ou equivalente) em computação ou engenharia da computação / eletrônica ou disciplina cognata

Outras qualificações acadêmicas e vocacionais

Cada aplicação para GCU é considerada individualmente. Se você não tem as qualificações de entrada acadêmica típicas, mas pode demonstrar experiência de trabalho relevante e / ou créditos de órgãos profissionais reconhecidos, você pode ser elegível para entrar neste curso através do esquema de Reconhecimento de Aprendizagem Prévia da Universidade.

• língua Inglesa
• Pontuação IELTS acadêmica de 6.0 (ou equivalente) sem elemento abaixo de 5.5.

Por favor, note: se você é de um país de língua inglesa majoritário, você não pode ser obrigado a fornecer uma prova adicional de sua proficiência na língua inglesa.

Todos os requisitos de entrada listados aqui devem ser usados ​​como um guia e representam o mínimo necessário para ser considerado para entrada. Os candidatos que são feitos uma oferta condicional de um lugar podem ser convidados a alcançar mais do que o indicado.

Informação adicional

Outras qualificações académicas e profissionais

Cada aplicação para GCU é considerada individualmente. Se você não tem as qualificações de entrada acadêmica típicas, mas pode demonstrar experiência de trabalho relevante e / ou créditos de órgãos profissionais reconhecidos, você pode ser elegível para entrar neste curso através do esquema de Reconhecimento de Aprendizagem Prévia da Universidade.

Pathways internacionais

Se você não atender aos requisitos do idioma inglês, poderá se qualificar para o programa de inglês para estudos universitários.

Taxas e financiamento

As propinas que você paga são principalmente determinadas pelo seu status de taxa. Qual é o meu status de taxa de estudante?

Taxas de matrícula 2018/19

• Home: £ 5500
• RUK: £ 5500
• UE: £ 5500
• Internacional: £ 12600

Se você começar seus estudos em setembro de 2018 ou janeiro de 2019, estas são as taxas anuais ou de módulo que se aplicam à duração do seu curso; no entanto, as taxas estão sujeitas a alterações. Para detalhes completos sobre como as taxas podem mudar, leia nossas taxas e política de reembolso.

Custos adicionais

Além das taxas de matrícula do curso, você pode encontrar custos adicionais durante seu tempo na Universidade.

Bolsas de estudos

Bolsa de estudos de laboratório de dados

O Data Lab Scholarship oferece aos estudantes em tempo integral para casa ou para a União Européia financiamento total para as mensalidades e também para a participação nos eventos de treinamento do Data Lab durante o ano. Estes são oferecidos em conjunto com o Conselho de Financiamento Escocês e o Fundo Social Europeu para a entrada em setembro de 2018. As bolsas de estudo serão baseadas no mérito acadêmico, motivação e circunstâncias financeiras. Prazo de inscrição é segunda-feira 25 de junho de 2018. Para mais informações visite o nosso site .

Nós fornecemos educação de alta qualidade por um preço justo; Como a Universidade para o bem comum, estamos empenhados em oferecer educação superior acessível para estudantes talentosos, mantendo nossas taxas de matrícula baixas e fornecendo um generoso pacote de bolsas de mais de £ 2,5 milhões por ano.

Se você tiver dúvidas ou perguntas sobre as bolsas de estudo disponíveis para 2018/19, sinta-se à vontade para entrar em contato com a equipe de perguntas do aluno.

Datas de início de estudante internacional

Para novos estudantes internacionais, os eventos de orientação começam em 14 de setembro de 2018 . Esse tempo extra é especificamente projetado para ajudar novos estudantes internacionais a se estabelecerem no Reino Unido e na GCU antes do início da indução e do ensino geral dos alunos.

Haverá toda uma série de atividades divertidas e informativas acontecendo durante este período, incluindo visitas ao campus e à cidade, bem como eventos de boas-vindas onde você poderá conhecer outros estudantes internacionais.

Mais informações estão disponíveis em nosso premiado Suporte de Imigração Visa

Por que escolher este programa?

Este programa irá equipar os alunos com o conhecimento e as habilidades fundamentais das principais tecnologias para aproveitar os grandes desafios de dados, incluindo captura, curadoria, armazenamento, integração, compartilhamento, pesquisa, análise, mineração de grandes conjuntos de dados distribuídos não estruturados. Os estudos sobre este programa são apoiados e aprimorados unicamente pelos pontos fortes de pesquisa internacionalmente excelentes da Universidade, especialmente em computação em nuvem, segurança cibernética, Internet das coisas e sistemas ciberfísicos.

De importância paralela em nosso programa é cultivar o profissionalismo que é esperado dentro da indústria. Com todas as capacidades de verificação do futuro sintetizadas de forma coerente, os graduados do Mestrado em Big Data Technologies estarão entre os graduados em TIC mais altamente qualificados, respondendo com confiança às necessidades e desafios em diversos domínios de aplicação de big data.

Posicionamentos de trabalho

Os alunos ficarão cientes das oportunidades de colocação fornecidas pelos nossos parceiros do setor. Normalmente, uma colocação seria realizada depois de se formar no programa de mestrado, mas as oportunidades podem, por vezes, ser disponibilizadas para os alunos para realizar sua dissertação de mestrado em parceria com uma empresa comercial.

Métodos de avaliação

A avaliação é usada para demonstrar a obtenção de resultados de aprendizagem. Os métodos de avaliação incluem testes de classe, atribuições de cursos, testes práticos e relatórios técnicos. Implementação prática e avaliação formam uma parte significativa da avaliação para os módulos ensinados e para o trabalho da dissertação de mestrado.

O que você vai estudar

Alunos em período integral completam seis módulos ensinados; três no trimestre A e três no trimestre B e um projeto de dissertação de mestrado no trimestre C. Os alunos de meio período completam seis módulos ensinados; três no primeiro ano, três no segundo ano e um projeto de mestrado no terceiro ano.

Computação em nuvem e serviços da Web

Este módulo fornece cobertura analítica e prática de computação em nuvem e serviços da web. Ele se concentra na tecnologia, nos frameworks e nos padrões associados: modelos de nuvem, plataformas de nuvem e escalabilidade. Ele também oferece cobertura das tecnologias atuais de serviços da Web e representações de transporte de dados e desenvolvimento integrado de aplicativos de nuvem e serviços da Web. Exemplos atuais de tecnologia da indústria são usados ​​por toda parte.

Paisagem de Big Data

Este módulo abrange o processo de gerenciamento de Big Data em todo o seu ciclo de vida, desde requisitos até a desativação. O ciclo de vida cruza diferentes sistemas de aplicativos, bancos de dados e mídia de armazenamento. Os alunos obterão uma compreensão da cadeia completa de valores do Big Data. Eles poderão analisar os desafios e oportunidades associados às diferentes etapas pelas quais o Big Data passa.

Análise de dados

Este módulo abrange os conceitos básicos de estatística necessários para entender os conceitos críticos de mineração de dados, aprendizado de máquina e análise preditiva usados ​​na visualização e análise de dados, particularmente Big data. Os alunos obterão um entendimento sobre a preparação de dados, os modelos de processos usados ​​em análises, os algoritmos e seus requisitos, a implementação desses algoritmos usando tecnologias atuais e sua aplicabilidade a diferentes tipos de cenário. Eles também adquirirão habilidades práticas avançadas no projeto, implementação e avaliação de soluções analíticas para problemas envolvendo Big Data.

Plataformas de Big Data

Este módulo abrange as plataformas que suportam armazenamento, processamento e análise de dados em cenários de Big Data. Ele se concentra em plataformas altamente escaláveis ​​que fornecem recursos operacionais para processamento interativo em tempo real e em plataformas que fornecem recursos analíticos para uma análise retrospectiva e complexa. Os alunos obterão uma compreensão avançada dos princípios nos quais essas plataformas são baseadas e seus pontos fortes, pontos fracos e aplicabilidade para diferentes tipos de cenário. Eles também adquirirão habilidades práticas avançadas no projeto e implementação de soluções de plataforma de Big Data escaláveis.

Internet das Coisas

Este módulo fornece cobertura fundamental e prática do conjunto de tecnologias convergentes conhecidas como a Internet das Coisas (IoT). Ele se concentra em aplicativos IoT representativos, tecnologias, estruturas e padrões associados que suportam e sustentam aplicativos IoT, como redes de sensores, protocolos de mensagens, segurança, armazenamento de dados, análises, serviços e interação humana. O módulo oferece cobertura prática detalhada de estruturas de implementação de IoT representativas, incluindo modelos de fornecimento de serviços baseados em nuvem.

Problemas profissionais de TI e métodos de projeto

Este módulo procura desenvolver conhecimentos e habilidades práticas em métodos de projeto avançados que estão em conformidade com os regulamentos, padrões e práticas do setor e são aplicáveis ​​a projetos complexos de TI. O estudo é realizado de forma integrada para garantir que as estruturas profissionais em que tais projetos são desenvolvidos, implantados e gerenciados sejam totalmente compreendidas.

Dissertação de Mestrado

Os alunos investigarão um tema atual ou emergente em Cloud Computing ou tecnologias relacionadas. A dissertação atua como veículo para ampliar o conhecimento e a compreensão do aluno e da comunidade técnica em alguma área técnica especializada. Ele atende à sua extensão, complexidade e rigor como um veículo adequado para ampliar a gama de habilidades pessoais, interpessoais e de comunicação dos alunos. Além disso, ele serve para desenvolver e ampliar uma gama de habilidades de pensamento de alto nível, incluindo análise e síntese de habilidades, e oferece a oportunidade para o aluno demonstrar iniciativa e criatividade em uma grande parte do trabalho técnico.