Mestrado em Big Data Technologies
Glasgow Caledonian University - The School of Computing, Engineering and Built Environment
Informação chave
Localização do campus
Glasgow, Reino Unido da Grã-Bretanha e Irlanda do Norte
Línguas
Inglês
Formato de estudo
No campus
Duração
1 - 2 ano
Frequência
Tempo integral, Meio período
Propinas
GBP 5500 / per year *
Prazo de inscrição
Contactar Escola
Data de início mais cedo
Contactar Escola
* Estudantes em casa, na RUK e na UE; £ 12600 estudantes internacionais
bolsas de estudo
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Introdução
- língua Inglesa
- IELTS acadêmico pontuação de 6,0 (ou equivalente) sem qualquer elemento inferior a 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
Admissões
Currículo
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.