Mestre em Ciências em Análise de Dados

Em apoio à missão da universidade, o Master of Science in Data Analytics (MSDA) foi projetado para atrair uma ampla gama de indivíduos. O programa equilibra a teoria com a prática oferece um amplo conjunto de cursos tradicionais e de última geração e fornece a flexibilidade necessária para acomodar alunos com várias origens, incluindo profissionais de informática que desejam expandir sua compreensão de Data Analytics, bem como indivíduos cujos cursos de graduação não são em Ciência da Computação, mas desejam ampliar seus conhecimentos em Análise de Dados.

Microcredenciais Associadas

• Analista de Dados (DA)
• Cientista de dados principal (PDS)
• Arquiteto de Big Data (BDA)
• Analista de Big Data (BDA)
• Engenheiro de Data Warehouse (DWE)
• Engenheiro de Análise de Negócios (BAE)

• Desenhar software aplicando técnicas de modelação e análise de dados para resolver problemas reais utilizando técnicas de ponta, comunicação de resultados e apresentação eficaz de resultados usando técnicas de visualização de dados.
• Demonstrar conhecimento de algoritmos estatísticos na análise de dados para uma melhor tomada de decisão no desenho.
• Aplicar princípios sociais, éticos e legais das tecnologias e suas aplicações no campo da análise de dados.
• Comunicar de forma eficaz individualmente ou em equipas multifuncionais.

• Arquiteto de Big Data
• Cientista de Dados Principal
• Engenheiro
• Analista de gestão
• Cientista de dados
• Engenheiro de dados
• Analista de pesquisa — divisão de ciência de dados
• Instrutor de uma universidade ou universidade que ensina Data Analytics além de cursos de Ciência da Computação.

O Mestrado em Data Analytics requer a conclusão de 36 créditos. Os alunos irão realizar 12 créditos de unidades curriculares principais o que é comum a todos os programas, 6 créditos de candidaturas de carreira e 18 créditos na área de conteúdo de Data Analytics.

Pré-requisitos do Programa

Todos os novos alunos do programa de Data Analytics precisam de determinadas habilidades básicas para prepará-los para o sucesso no Data Analytics Program. Um curso de Data Analytics fornece uma compreensão ampla da teoria e tecnologia da ciência da computação. Os alunos que não possuam a formação necessária precisam de realizar alguns ou todos os pré-requisitos antes de frequentar as disciplinas centrais. Assim, para serem bem-sucedidos, os alunos devem ter formação nos seguintes cursos.

• COMP 109 Algoritmo de Computação e Lógica de Programação Usando Python
• COMP 260 Introdução aos Sistemas Operativos
• COMP 270 Fundamentos de rede
• Análise de Algoritmos e Estruturas de Dados COMP 329
• Conceitos de bases de dados COMP 350

Cursos Core (4 cursos principais - 12 Créditos)

Esses cursos fornecem uma variedade de conhecimentos básicos para implementar interfaces de computador, design de software, comunicação entre sistemas e como gerenciar sistemas de TI. Estes são todos elementos cruciais para que os profissionais de TI apliquem esses elementos modulares em qualquer sistema ou projeto.

• Sistemas Operativos Avançados COMP 501
• COMP 502 Desenho e Análise de Algoritmos
• COMP 503 Redes e Telecomunicações
• Sistemas de Gestão de Bases de Dados COMP 504

Cursos de Candidatura (2 Cursos — 6 Créditos)

Estes cursos oferecem aos alunos a oportunidade de aplicar o que aprenderam ao longo do programa a um projeto prático ou a uma tese de mestrado. Enquanto o projeto prático prevê a aplicação de conhecimentos adquiridos ao longo do programa e representaria trabalhos que pudessem demonstrar a disponibilidade para a carreira a potenciais empregadores, a tese serviria geralmente para demonstrar o potencial de investigação de um estudante e poderia ser usada para demonstrar disponibilidade para o trabalho de doutoramento. Independentemente da opção, os alunos demonstrarão conhecimentos e capacidades básicas de investigação, que seriam utilizados para a realização do projecto ou da tese.

• COMP 505 Métodos de Investigação
• Escolha uma das seguintes opções:
  • COMP 682 Data Analytics Projeto Capstone
  • COMP 698 Dissertação de Mestrado

Cursos de Especialização (Quaisquer 6 Cursos — 18 Créditos)

Esses cursos avançados cobrem a profundidade de tópicos relacionados ao Data Analytics e permitem que os alunos desenvolvam seus conhecimentos com base nas trajetórias profissionais pretendidas.

• Princípios do COMP 523 Big Data
• Aplicações de Metadados COMP 524 em Problemas Complexos de Big Data
• COMP 525 Papel do Analytics na tomada de decisão
• Base de lógica analítica de dados COMP 528
• COMP 529 Fusão de Informações
• Algoritmos COMP 531 para Análise de Dados
• COMP 542 Análise Numérica
• COMP 543 Computação Distribuída com uso intenso de dados
• COMP 544 Tópicos Especiais em Ciência de Dados
• COMP 596 Estágio I em Análise de Dados
• Análise Web COMP 626
• COMP 627 Ferramentas analíticas descritivas e preditivas
• COMP 628 Tópicos Especiais em Análise de Dados
• COMP 629 Privacidade e Segurança em Big Data
• Análise de texto COMP 630
• Analista de dados do COMP 631 Cloudera Certified Associate (CCA)
• COMP 632 Associado de Cientista de Dados Azure Certificado pela Microsoft
• COMP 696 Estágio II em Análise de Dados

Nota: Os estudantes que desejem frequentar um curso oferecido por outro programa podem fazer uma petição para o fazer junto do seu orientador, fornecendo justificação para a relevância da adição como parte da sua trajetória profissional, do seu projeto de consultoria pretendido, e/ou do interesse pessoal. Um máximo de 2 unidades curriculares podem ser candidatadas a partir de outro programa.