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UNIR Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data
UNIR

Máster Universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data

Online

1 Years

स्पेनिश

पुरा समय

आवेदन की अंतिम तिथि

01 Nov 2024

ट्यूशन फीस का अनुरोध करें

दूरस्थ शिक्षा

परिचय

UNIR के मास्टर इन बिग डेटा के साथ डेटा के आधार पर निर्णय लें

बड़े डेटा में विशेषज्ञता, कंपनियों द्वारा सर्वाधिक वांछित प्रोफ़ाइल

ऐसे समय में जब कंपनियां स्थायी आधार पर बड़ी मात्रा में जानकारी का उपयोग करती हैं, डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण में विशेषज्ञ सबसे बड़ी मांग और भविष्य में रोजगार वाले प्रोफाइल में से एक बन गए हैं। बिग डेटा में मास्टर के साथ, जिसमें 14 संस्करणों में 1,800 से अधिक छात्रों को प्रशिक्षित किया गया है, आप चार प्रमुख पहलुओं की 360º पेशेवर दृष्टि प्राप्त करेंगे:

  1. डेटा कैप्चर, वितरित प्रसंस्करण और भंडारण के लिए बुनियादी ढाँचा।
  2. कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग करके प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए खनन और विश्लेषण।
  3. परिणाम दिखाने के लिए इंटरएक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन।
  4. जोखिमों का अनुमान लगाने के लिए निर्णय लेना।

ऑनलाइन डेटा विज्ञान प्रशिक्षण जो बाज़ार की मांग पर प्रतिक्रिया देता है

व्यावसायिक क्षेत्र में उन्नत डेटा एनालिटिक्स में गहराई से उतरें और पाठ्यक्रमों, स्व-निर्देशित कार्यशालाओं और अद्यतन सेमिनारों के माध्यम से क्षेत्र की सफलता की कहानियों के बारे में जानें। इसके अलावा, आपके पास बड़ी डेटा प्रक्रियाओं के लिए वैयक्तिकृत क्लाउड डेस्कटॉप होंगे।

डेटा विज्ञान में डेटा विश्लेषण में यह ऑनलाइन मास्टर डेटा के संपूर्ण जीवन चक्र को कवर करता है, अधिग्रहण से लेकर निर्णय लेने तक, प्रत्येक विषय में सिद्धांत और अभ्यास का संयोजन । आप विशिष्ट परिस्थितियों में ज्ञान लागू करने के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं और वास्तविक चुनौतियों का उपयोग करेंगे।

बिग डेटा में UNIR के मास्टर का अध्ययन क्यों करें?

पहले क्षण से ही व्यापक जानकारी और डेटा का लाभ उठाकर जीतने की रणनीतियाँ डिज़ाइन करें और उनका समर्थन करें। आप कंपनियों की दक्षता और प्रतिस्पर्धात्मकता में सुधार करने में सक्षम होंगे। आप इसमें विशेषज्ञ होंगे:

  • बड़े डेटा परिवेश में सबसे आम डेटाबेस, जैसे MongoDB, Cassandra, Neo4J और Redis।
  • कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकें जैसे क्लस्टरिंग, मशीन लर्निंग और नए ज्ञान का अनुमान लगाने में सक्षम विशेषज्ञ प्रणालियों का डिज़ाइन।
  • डेटा विश्लेषण और व्याख्या पर लागू सांख्यिकी।
  • Hadoop, MapReduce और Impala, Docker और Kubernetes पारिस्थितिकी तंत्र के माध्यम से बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए इंजीनियरिंग, स्पार्क (स्पार्क एमएललिब और स्पार्क स्ट्रीमिंग) के साथ डेटा प्रोसेसिंग और काफ्का के साथ वास्तविक समय डेटा कैप्चर।
  • D3.js, Google चार्ट, Tableau, Power BI, Qlik Sense और Carto का उपयोग करके डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए कुशल तकनीकें।

दाखिले

पाठ्यक्रम

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