बिग डेटा और एनालिटिक्स में मास्टर

बिग डेटा और एनालिटिक्स में मास्टर

बिग डेटा और एनालिटिक्स में ऑनलाइन मास्टर

प्रशिक्षण और अनुसंधान के क्षेत्र में व्यापक अनुभव के बीच संघ के परिणामस्वरूप बिग डेटा एंड एनालिटिक्स में मास्टर का जन्म हुआ, जो यूपीसी की विशेषता है, जो राष्ट्रीय स्तर पर मान्यता और मान्यता दोनों द्वारा समर्थित है। अंतरराष्ट्रीय; और, OBS से एक तकनीकी और व्यावसायिक फ़ोकस के साथ ऑनलाइन प्रशिक्षण में अनुभव।

बिग डेटा और एनालिटिक्स में मास्टर की संरचना छात्रों को यह पहचानने की अनुमति देगी कि बिग डेटा समाधान का प्रकार संगठन की मदद कर सकता है और इसके कार्यान्वयन को नियंत्रित कर सकता है।

कार्यक्रम के दौरान, तीन बड़े ब्लॉक देखे जाएंगे:

• ब्लॉक I. प्रबंधन और भंडारण।
• ब्लॉक II प्रक्रियाएं और विश्लेषण।
• ब्लॉक III दृश्य और व्यवसाय।

कार्यक्रम के दौरान, तकनीकी समाधानों के बारे में ज्ञान को व्यावहारिक रूप से लागू किया जाएगा, क्योंकि उद्देश्य छात्र को बाजार में मौजूद मौजूदा तकनीक के करीब लाना है ताकि इसे छूने और इसकी प्रयोज्यता देखने में सक्षम हो सके।

कैरियर के अवसर

OBS हम व्यक्तिगत और पेशेवर दोनों तरह के बदलाव, वृद्धि और सुधार के इंजन के रूप में प्रशिक्षण के लिए प्रतिबद्ध हैं। कार्यक्रम के दौरान विकसित दक्षताओं के पेशेवर क्षेत्र में आवेदन, छात्रों की वृद्धि और सुधार में योगदान देगा, साथ ही साथ उनकी कंपनियों के भी।

कंपनियों का डिजिटल परिवर्तन एक वास्तविकता है और इसका अर्थ है कि उनके विभिन्न कार्यात्मक क्षेत्रों में परिवर्तन। यह इस कारण से है कि पेशेवरों को नए तकनीकी वातावरण द्वारा प्रदान किए गए नए उपकरणों का उपयोग करने के लिए तैयार होना चाहिए।

पेशेवर आउटिंग को समूहीकृत किया जाता है:

• बिग डेटा प्रोजेक्ट्स और एडवांस्ड बिजनेस एनालिटिक्स के लिए जिम्मेदार।
• बाहरी सलाहकार
• आईसीटी क्षेत्र में इन्फ्रास्ट्रक्चर बिग डेटा एनालिटिक्स के प्रमुख।
• मुख्य डेटा अधिकारी
• डेटा विश्लेषक

उद्देश्यों

1,000 बिग डेटा सॉल्यूशंस के इकोसिस्टम के साथ, एक बदलते बाजार के भीतर जो साल-दर-साल बढ़ता नहीं रुकता है, यह लगातार आर्किटेक्चर के आधारों को लगातार अनुकूल और सही ढंग से परिभाषित करने के लिए आवश्यक है, लेकिन हमेशा व्यापार की उम्मीदों की छतरी के नीचे।

डेटा, विविधता और गति के बड़े संस्करणों को एक संगठन के अपशिष्ट संसाधनों से अधिक नहीं मिलने वाला है जो इस बारे में स्पष्ट नहीं है कि वह क्या हल करना चाहता है। इसलिए, यह जानना कि क्यों और क्या संगठन अपेक्षा करता है (लागत में कमी या राजस्व वृद्धि) ऐसे तत्व हैं जो बिग डेटा प्रोजेक्ट की व्यवहार्यता को चिह्नित करेंगे।

बिग डेटा और विश्लेषिकी में मास्टर सफलता की गारंटी के साथ बिग डेटा प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन के लिए मूल रूप से व्यावहारिक और कठोर दृष्टिकोण प्रदान करता है।

सामान्य उद्देश्य

बिग डेटा एंड एनालिटिक्स में मास्टर का सामान्य उद्देश्य अपने सभी पहलुओं से बिग डेटा प्रोजेक्ट का प्रबंधन करने के लिए आवश्यक ज्ञान प्रदान करना है, जो कि संगठन में अवसर की पहचान कैसे व्यावसायिक क्षेत्रों में वितरित किया जाता है।

बिग डेटा और विश्लेषिकी में मास्टर एक से अधिक समाधानों पर केंद्रित है। उद्देश्य यह है कि जिम्मेदार पेशेवर पहचान कर सकते हैं कि क्या कोई संगठन बिग डेटा चुनौती का सामना कर रहा है और उसके अनुसरण के चरणों की एक परिभाषित प्रक्रिया है: अपनाए जाने वाले समाधानों के प्रकार की पहचान करना; पेशेवर प्रोफाइल की आपको आवश्यकता होगी; एक आर्थिक व्यवहार्यता योजना तैयार करें और इसकी मापनीयता को प्रबंधित करने के लिए बुनियादी बातें हैं।

विशिष्ट उद्देश्य

बिग डेटा और एनालिटिक्स में मास्टर का पाठ्यक्रम निम्नलिखित विशिष्ट उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है:

• डेटा विश्लेषण या बिग डेटा एनालिटिक्स की अवधारणा को डेटा संचालित संगठन में बदलकर, पारंपरिक संगठन को कैसे बदलना है, समझें।
• बाजार के मुख्य तकनीकी ढांचे और उसके मुख्य अनुप्रयोगों को जानें: Hadoop, Spark, Neo4j।
• पहचानें कि विभिन्न प्रकार की जानकारी, उनके भंडारण और गुणवत्ता प्रक्रियाएं क्या हैं।
• पूर्वानुमान आंकड़ों और मशीन सीखने के माध्यम से पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए डेटा से ज्ञान निकालने का तरीका समझें।
• डाटा गवर्नेंस की तकनीकों में महारत हासिल करें: अधिग्रहण, भंडारण, प्रक्रिया, विश्लेषण, दृश्य।
• निर्णय लेने में सुधार के लिए नई डैशबोर्ड विज़ुअलाइज़ेशन तकनीकों की खोज करें।

पाठ्यचर्या

ब्लॉक I. प्रबंधन और भंडारण

बिग डेटा लेवलिंग कोर्स

मॉड्यूल 1 के समानांतर में, छात्र इस स्तर के पाठ्यक्रम के साथ बिग डेटा और एनालिटिक्स प्रोग्राम शुरू करते हैं जो प्रोग्राम को आगे बढ़ाने और बिग डेटा प्रोजेक्ट्स को पूरा करने के लिए आवश्यक तकनीकी ज्ञान के आधार प्रदान करता है। इस पाठ्यक्रम में, छात्रों को भौतिक संसाधन मिलेंगे जो उन्हें पाठ्यक्रम के अनुवर्ती के लिए आवश्यक विभिन्न विषयों में गहरा करने की अनुमति देंगे और परीक्षण प्रकार परीक्षण का एहसास करेंगे जो उनके ज्ञान के मूल्यांकन और पाठ्यक्रम के अंतिम मूल्यांकन के लिए एक मार्गदर्शक के रूप में काम करेंगे।

मॉड्यूल 1. बिग डेटा एनालिटिक्स प्रबंधन

इस मॉड्यूल में हम बिग डेटा की मूलभूत अवधारणाओं को जानेंगे कि प्रत्येक प्रोजेक्ट और स्केलेबिलिटी की कुंजी को कैसे पहचाना जाए। खोज करना, शुरू करने से पहले डेटा की परिवर्तनशीलता, वॉल्यूमेट्री और गति, हमें यह पहचानने में मदद करेगी कि बिग डेटा प्रोजेक्ट शुरू करने से पहले क्या चरणों को पूरा किया जाना चाहिए और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि हम प्रोजेक्ट से क्या वापसी की उम्मीद करते हैं? व्यवसाय से क्या उम्मीदें हैं?

उद्देश्यों:

• पहचानें जब एक परियोजना बिग डेटा है।
• एक बड़े डेटा प्रोजेक्ट में ROI खोजें।
• डार्क डेटा और ओपन डेटा की अवधारणाओं को समझें और लागू करें।
• संगठन को डेटा ड्रिवेन संगठन होने के लिए गाइड करें और परियोजना का समर्थन करें।
• डेटा की वैधता को जानें।
• एक संगठन के भीतर डेटा विज्ञान के आंकड़े को परिभाषित करें।

मॉड्यूल 2. बिग डेटा आर्किटेक्चर

बिग डेटा सॉल्यूशंस इकोसिस्टम, डेटा टाइप्स और प्रक्रिया क्षमता जितनी बड़ी होगी, उतनी ही हमें प्रोजेक्ट में चाहिए। उनमें से ज्यादातर स्केलेबिलिटी, विविधता पर ध्यान केंद्रित करते हैं और मुख्य रूप से क्लाउड वातावरण पर आधारित होते हैं। कुछ कंपनियां क्लाउड में अपने सबसे महत्वपूर्ण डेटा को अपलोड नहीं करना चाहती हैं और इसे घर में रखना पसंद करती हैं, अन्य 100% क्लाउड या हाइब्रिड वातावरण पसंद करते हैं।

इस मॉड्यूल में हम प्रत्येक आर्किटेक्चर के पीआरओ और एनओसी की खोज करेंगे, मुख्य समाधान प्रदाता और कैसे हम संभव और सबसे लोचदार वातावरण का निर्माण कर सकते हैं, हमेशा समाधान और लागत में सबसे कुशल वास्तुकला की तलाश में।

उद्देश्यों:

• ऑन आर्किटेक्चर, हाइब्रिड, ऑन क्लाउड आर्किटेक्चर पर टाइप के सिद्धांतों की खोज करें।
• प्रक्रियाओं के समानांतरीकरण के लिए आधारभूत के रूप में Hadoop और HDFS की भूमिका को समझें।
• जानिए क्या है स्पार्क और इकोसिस्टम हाइव, सुअर, सकप और फ्लूम।
• कुबेरनेट्स और डेटाब्रिक के फायदे की पहचान करें।

मॉड्यूल 3. ईटीएल और ईएलटी

जानकारी संगठन के बाहर स्रोतों से प्राप्त की जा सकती है (सोशल नेटवर्क, अन्य लोगों के बीच खुला डेटा) और आंतरिक डेटाबेस (सीआरएम, ईआरपी, लेनदेन, अन्य।)। इन सभी डेटा को पढ़ने से पहले या बाद में उन्हें एकत्रीकरण प्रक्रियाओं के माध्यम से इलाज करना चाहिए जो हमें KPI प्राप्त करने की अनुमति देते हैं।

इस समय, हमें यह सत्यापित करने के लिए गुणवत्ता नियमों को परिभाषित करना चाहिए कि डेटा सही है और हमारी डेटा झील को खराब नहीं करता है।

इस मॉड्यूल में हम उन आधारों को परिभाषित करना सीखेंगे जो सभी डेटा लोडिंग प्रक्रिया को लोड में अखंडता, स्वच्छता, इतिहास और पुनरावृत्ति की गारंटी देने के लिए होना चाहिए।

उद्देश्यों:

• ईटीएल और ईएलटी के बीच अंतर को समझें।
• ईटीएल प्रक्रियाओं के लाभों को समझें।
• MDM के लिए KPI की पहचान करें।
• विभिन्न प्रणालियों को एकीकृत करें।
• अपवादों के उपयोग को प्रबंधित करने में सक्षम होना।
• डेटा लेक और डेटा वेयरहाउस के अंतर को समझें।

मॉड्यूल 4. डेटा झीलों

बड़ी मात्रा में जानकारी दर्ज करने के लिए विभिन्न प्रकार के डेटाबेस की आवश्यकता होती है, जो एक अधिक पारंपरिक दृष्टिकोण के साथ रिलेशनल से परे होते हैं; उदाहरण के लिए, वीडियो, मार्ग या महत्वपूर्ण पथ, दस्तावेज़ या सामाजिक नेटवर्क डेटा के सामान्य स्रोत हैं जो व्यापार में रुचि रखते हैं।

प्रौद्योगिकी बाजार ने उन सभी के लिए अनुकूलित किया है और समाधानों को स्टोर करने और उन्हें बेहतर तरीके से शोषण करने में सक्षम होने के लिए बनाया है। इस मॉड्यूल में हम इसके फायदे और नुकसान की खोज करेंगे, हम इसकी क्षमता का पता लगाने के लिए उनमें से प्रत्येक पर छोटे अभ्यास करेंगे।

उद्देश्यों:

• NOSQL बनाम संबंधपरक डेटाबेस को जानें।
• स्तंभ डेटाबेस को जानें।
• ग्राफ डेटाबेस पता है। Neo4j।
• डॉक्यूमेंट्री डेटाबेस को जानें।
• हमारे डेटा लेक को समृद्ध करने के लिए संगठन के बाहरी डेटा स्रोतों की खोज करें।
• वास्तविक समय निर्णय लेने में डेटा धाराओं की भूमिका को समझें।

ब्लॉक II प्रक्रियाएं और विश्लेषण

मॉड्यूल 5. डाटा माइनिंग

इस मॉड्यूल में हम डेटा लेक डेटा सेट से जानकारी निकालना और सबसे ऊपर, यह व्याख्या करने योग्य बनाना सीखेंगे। इस प्रक्रिया के दौरान, हमें व्यावसायिक उद्देश्यों के बारे में स्पष्ट होना चाहिए, उपकरण जो हमें डेटा को साफ करने में मदद करेंगे, यह निर्धारित करने के लिए कि कौन से गणितीय मॉडल बेहतर हैं और परिणाम प्राप्त करने के लिए।

उद्देश्यों:

• उस डेटा सेट का चयन करें, जो उपलब्ध डेटा से व्यावसायिक प्रश्न को हल कर सकता है।
• इनपुट डेटा सेट को ट्रांसफ़ॉर्म करें।
• सबसे उपयुक्त डेटा माइनिंग तकनीक का चयन करें, उदाहरण के लिए, तंत्रिका नेटवर्क, निर्णय पेड़, क्लस्टरिंग या एसोसिएशन नियम।
• ज्ञान निष्कर्षण की प्रक्रिया को समझें।
• डेटा की व्याख्या और मूल्यांकन करें।

मॉड्यूल 6. उन्नत विश्लेषिकी: आर और पायथन

एक बार हमारे पास सही आंकड़े होने के बाद, ज्ञान को निकालने, उनकी व्याख्या करने और ज्ञान को एक नए स्तर पर ले जाने का समय होगा। इस मॉड्यूल में, हम बाजार पर दो मुख्य उन्नत विश्लेषिकी उपकरणों के साथ काम करने के लिए एक छोटा सा सांख्यिकीय आधार स्थापित करेंगे: आर और पायथन। उनके साथ, उनमें से प्रत्येक का उपयोग करने और डेटा से अधिकतम क्षमता निकालने के लिए छोटी प्रथाओं की खोज की जाएगी।

उद्देश्यों:

• आंकड़ों के आधार और संभावनाओं की गणना को जानें।
• बहुभिन्नरूपी डेटा विश्लेषण लागू करें।
• समय श्रृंखला को समझें और लागू करें।
• डेटा गुणवत्ता की सांख्यिकीय नियंत्रण की प्रक्रिया को समझें।
• सहसंबंध और पैटर्न की गणना करें।
• डेटा को क्लस्टर करने की प्रक्रिया को जानें।

मॉड्यूल 7. मशीन लर्निंग

पिछले मॉड्यूल में हम देख सकते हैं कि मौजूदा डेटा की व्याख्या कैसे करें, हमारे साथ हुई हर चीज का ज्ञान कैसे निकालें। इस मॉड्यूल में हम मशीन लर्निंग से संपर्क करेंगे कि कैसे, अच्छी जानकारी के साथ, हम भविष्यवक्ताओं से संपर्क कर सकते हैं। हम मुख्य तकनीकों और बाजार टूल की खोज करेंगे, किस प्रकार और जानकारी की मात्रा आवश्यक है और हम उनकी व्यावहारिकता को देखने के लिए छोटे व्यावहारिक मॉड्यूल बनाएंगे।

उद्देश्यों:

• पर्यवेक्षित शिक्षण और अनुपयोगी शिक्षा के बीच अंतर को समझें।
• निर्णय पेड़ों से लेकर बायेसियन तकनीकों तक, विभिन्न वर्गीकरण तकनीकों को जानें।
• मशीन लर्निंग की अवधारणा को समझें।
• मुख्य खुले स्रोत और वाणिज्यिक सॉफ़्टवेयर की पहचान करें।

ब्लॉक III दृश्य और व्यापार

मॉड्यूल 8. डेटा शासन।

एक बार हमारे पास सारी जानकारी होने के बाद, हमें उपयोग के नियमों को परिभाषित करना चाहिए: जो डेटा, प्रत्येक डेटा की परिभाषा, वंश को देख सकते हैं और उपयोगकर्ताओं को उनकी व्याख्या करने के लिए उपकरण प्रदान कर सकते हैं।

डेटा गवर्नेंस वह है जहां कई कंपनियां विफल हो जाती हैं, एक ही या भविष्य कहनेवाला KPI के लिए दो अलग-अलग मूल्य होते हैं, विभिन्न व्यावसायिक क्षेत्रों के बीच अविश्वास का कारण बनता है।

इस मॉड्यूल में, हम यह सुनिश्चित करने के लिए सूचना प्रशासन तकनीकों को सीखेंगे कि अखंडता, सुरक्षा और पारगम्यता बनाए रखने के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटा अविश्वास पैदा करने के बिना सुरक्षित निर्णय लेने में मदद करता है।

उद्देश्यों:

• समझें कि डेटा की पहुंच क्या है।
• संपत्ति के रूप में डेटा प्रबंधित करें।
• सत्यनिष्ठा सुनिश्चित करें।
• मुख्य KPIs और डेटा ट्रेसबिलिटी को परिभाषित करें।
• सुरक्षा की अवधारणा को समझें।

मॉड्यूल 9. विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक

इस मॉड्यूल में हम जानेंगे कि विभिन्न डेटा विज़ुअलाइज़ेशन तकनीक क्या हैं और उनमें से प्रत्येक का उपयोग कब करना है। डेटा की बड़ी मात्रा में उन्हें व्याख्या करने के लिए नए चित्रमय अभ्यावेदन की आवश्यकता होती है: गर्मी के नक्शे, क्लस्टर, आयाम, महत्वपूर्ण पथ, अन्य।

ग्राफिक्स के अलावा, उनमें से प्रत्येक के साथ मूल्यांकन को जोड़ना और एक व्याख्या उत्पन्न करना महत्वपूर्ण है। संकेतक भ्रमित कर सकते हैं और निर्णय लेने में बाधा डाल सकते हैं, उन्हें उन्मुख कर सकते हैं, उन्हें संदर्भ में रख सकते हैं और उन्हें विषय बनाकर बेहतर व्याख्या में मदद करेंगे:

उद्देश्यों:

• उपलब्ध ग्राफिक्स के प्रकार की खोज करें।
• उपयोग के मामलों और उनके मुख्य ग्राफिक अभ्यावेदन को जानें। ग्राफिक्स के पारित होने से जुड़ी प्रक्रिया को व्यापार कहानी को बताएं।
• पता डैशबोर्ड के डेटा को सरल बनाने और जोड़ने का तरीका जानें।

मॉड्यूल 10. डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और स्वयं-सेवा उपकरण

अंत में, चूंकि विज़ुअलाइज़ेशन टूल का पारिस्थितिकी तंत्र जटिल है, इसलिए प्रत्येक प्रकार के संगठन के लिए सबसे उपयुक्त चुनना महत्वपूर्ण होगा। हमें यह ध्यान रखना चाहिए कि जिस संगठन में हम प्रौद्योगिकी को सरल बनाना चाहते हैं और हमें पूरे संगठन के लिए एक समाधान खोजना होगा। यह केवल तब है जब हम समान KPI की सुरक्षा, पहुंच और उपलब्धता की आसानी से गारंटी दे सकते हैं।

स्व-सेवा प्रतिनिधि, शाखाओं, आदि के साथ बड़े संगठनों में एक महत्वपूर्ण टुकड़ा है। यह आपको जानकारी को विकेंद्रीकृत करने और संगठन के प्रत्येक नोड को स्वायत्त बनाने की अनुमति देता है। इस मॉड्यूल में हम डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और स्वयं-सेवा के मुख्य टूल की खोज करेंगे।

उद्देश्यों:

• मुख्य बाजार के उपकरणों की पहचान करें: Qlikview / sense, झांकी, पॉवरबीआई, कॉग्नोस।
• हर एक की ताकत और कमजोरियों को जानें।
• Qliksense और सेल्फ-सर्विस डेटा के साथ केस स्टडी करें।

अंतिम परियोजना

अंतिम मास्टर प्रोजेक्ट (पीएफएम) के दौरान, छात्र एक परियोजना के विकास में एक वास्तविक कंपनी के साथ हाथ से काम करेगा। यह आपकी अपनी कंपनी के लिए करने या स्कूल द्वारा प्रस्तावित विकल्पों में से चुनने का विकल्प होगा।

प्रस्तावित परियोजनाएं दो दृष्टिकोण ले सकती हैं, व्यवसाय और / या तकनीकी, और इन तरीकों के भीतर कई रूप ले सकते हैं, कुछ उदाहरण हैं:

दृष्टिकोण 1. व्यापार

• उदाहरण 1. विभिन्न प्रकार के डेटा के साथ सैद्धांतिक व्यापार के मामले में उपकरण, बुनियादी ढांचे और व्यावसायिक वितरण सहित व्यवसाय योजना का विकास।
• उदाहरण 2. एक वास्तविक व्यापार मामले की व्यावसायिक परामर्श परियोजना।

फ़ोकस 2. तकनीकी

• उदाहरण 1. विभिन्न प्रकार के डेटा और संकेतकों की परिभाषा के साथ एक बाजार उपकरण के साथ व्यापार डैशबोर्ड का विकास।

कार्यशालाओं

मास्टर इन बिग डेटा और एनालिटिक्स में छात्र को 2 व्यावहारिक कार्यशालाएं आयोजित करने का अवसर मिलेगा। ये कार्यशालाएँ हैं:

कार्यशाला 1. Neo4j

इस कार्यशाला में हम जानेंगे, तकनीकी रूप से, ग्राफ़ डेटाबेस कैसे काम करता है। सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले महत्वपूर्ण रास्तों की तलाश में वे शक्ति का उपयोग कैसे कर सकते हैं, संबंधपरक डेटाबेस के सामने पदानुक्रमित पुनरावृत्ति।

कार्यशाला 2. वाटसन

एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस / मशीन लर्निंग पर्यावरण की स्थापना के लिए समाधान विभिन्न परस्पर ओपन सॉसर उत्पादों के माध्यम से जा सकते हैं, या एक समाधान जो मुख्य बाजार के उत्पादों को जोड़ता है और एक सेवा के रूप में संस्करणों, स्वचालित उन्नयन और अनुबंध के बीच अंतर की गारंटी देता है। ये वाटसन के मुख्य फायदे हैं और इस विशुद्ध रूप से व्यावहारिक कार्यशाला में, हमें पता चलेगा कि हमारे डेटा साइंस के लिए एक वातावरण कैसे बनाया जाए, जिसमें हम समाधान और लागत को नियंत्रित कर सकें।

उपकरण

इस पाठ्यक्रम के दौरान हम एक बड़े डेटा समाधान को बनाने वाली परतों में से प्रत्येक में मुख्य बाजार समाधानों तक पहुंचेंगे। मुख्य समाधान साझेदार (IBM, Amazon, Google Cloud, Azure), डेटाबेस (Neo4J, HDFS, Cassandra, MongoDB), ETL (Kafka, Pentaho, Powercenter), अन्य लोगों के बीच प्रस्तुति (झांकी, Qlik)।

मास्टर इनमें से प्रत्येक उपकरण में अपने छात्रों को तकनीकी रूप से प्रशिक्षित करने की कोशिश नहीं करता है, लेकिन सैद्धांतिक दृष्टिकोण से दृष्टिकोण करने के लिए, उनमें से प्रत्येक के पीआरओ और कान्स देखें और पहले संचालन को समझने के लिए छोटे अभ्यास करें। अभ्यास सरल और आसान होगा, मुख्य ध्यान केंद्रित नहीं होगा, लेकिन एक विशुद्ध रूप से सैद्धांतिक मास्टर नहीं होना चाहिए।

मास्टर आवश्यकताएँ

छात्र प्रोफ़ाइल और प्रवेश आवश्यकताएँ

कार्यक्रम के मॉड्यूल किसी भी क्षेत्र के पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो अपनी कंपनी में एक बिग डेटा प्रोजेक्ट को लागू करना चाहते हैं, यह पहचानते हैं कि इस प्रकार की परियोजनाएं किस प्रकार की हैं और प्रोजेक्ट के लिए सर्वश्रेष्ठ रोडमैप को सफलतापूर्वक हल करने के लिए परिभाषित करती हैं।

मूल प्रोफ़ाइल हैं:

• तकनीकी इंजीनियरिंग, एडीई और विज्ञान (चिकित्सा, गणित, भौतिकी, रसायन विज्ञान) में स्नातक।
• पेशेवर जो आईसीटी क्षेत्र में काम कर रहे हैं।
• उन कंपनियों के मध्यवर्ती स्थान जो अपनी कंपनी में भविष्य के अवसरों के सामने एक लाभप्रद स्थिति बनाना चाहते हैं।
• व्यावसायिक बीआई (बिजनेस इंटेलिजेंस) पेशेवर जो अपने ज्ञान का विस्तार करना चाहते हैं।
• तकनीकी प्रोफाइल / सलाहकार जो वर्तमान में डेटा के साथ काम करते हैं और जो एंड-टू-एंड मैनेजमेंट विजन चाहते हैं।

टाइट्रेट करना

कार्यक्रम पूरा होने पर, छात्र प्राप्त करेंगे:

• तीन अंकों का एक शीर्षक।
• यूपीसी द्वारा मान्यता प्राप्त स्वयं की डिग्री, अगर विश्वविद्यालय की आवश्यकताओं को कार्यक्रम के अंत में पूरा किया जाता है