ThS trong Phân tích dữ liệu lớn: Mô hình hóa và phương pháp định lượng được áp dụng

Tổng quan

Đi sâu vào lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng.

Trent là một trong những trường đại học đầu tiên ở Canada làm việc để lấp đầy khoảng cách đào tạo cho các chuyên gia về khoa học dữ liệu. Bạn sẽ được chuẩn bị độc đáo với các công cụ và kỹ thuật mà bạn yêu cầu để làm việc và phân tích các tập dữ liệu ngày càng phức tạp ngày nay trong tất cả các lĩnh vực khoa học, cũng như thế giới kinh doanh. Chương trình chuyên nghiệp này có thể được hoàn thành trong 16 tháng và nhấn mạnh các kỹ năng thực tiễn trong trực quan, khai thác dữ liệu, phương pháp dựa trên đám mây và kỹ năng lập trình song song. Chuẩn bị cho sự nghiệp bao gồm Giám đốc dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu, Kiến trúc sư giải pháp dữ liệu, Giám đốc kinh doanh và Chuyên viên phân tích kinh doanh.

Chương trình

Có ba mục tiêu chính của chương trình:

• Việc giảng dạy các kỹ thuật mô hình phân tích cơ bản và phổ biến cần thiết cho nghiên cứu trong một số lượng lớn các lĩnh vực định lượng.
• Sự thụ tinh chéo đến từ việc chia sẻ ý tưởng với các nhà nghiên cứu trong các ngành khác, và sự phát triển các kỹ năng giao tiếp cần thiết cho điều này xảy ra.
• Đào tạo đầy đủ các sinh viên trong / kỷ luật được lựa chọn của mình, bao gồm cả các môn học và một luận án nghiên cứu, cho phép tiến triển đến một Ph.D. chương trình tại một tổ chức khác.

Đối với các luồng dựa trên luận án, sinh viên có liên quan cả trong nghiên cứu luận án và các môn học trong kỷ luật "nhà" của họ và trong nghiên cứu liên ngành. Họ thực hiện các môn học trong các nền tảng và phương pháp lập mô hình định lượng và tham gia vào một hội thảo liên ngành. Trong hội thảo này, học sinh thảo luận, theo cách dễ hiểu đối với khán giả, hệ thống được mô hình hóa, mô hình phát triển và phương tiện xác nhận mô hình; ở đây, sự nhấn mạnh là dựa trên quá trình mô hình hóa chính nó chứ không phải là sự liên quan của kết quả với kỷ luật của nghiên cứu. Thông qua hội thảo này, các sinh viên phát triển các kỹ năng cần thiết để giao tiếp với các nhà nghiên cứu bên ngoài kỷ luật riêng của họ và phát triển một quan điểm về chính họ và các ngành khác không thể đạt được từ trong bối cảnh một ngành.

Kinh nghiệm

Ranh giới xuyên kỷ luật khi bạn khám phá và áp dụng kỹ thuật mô hình hóa cho nghiên cứu của bạn

Dựa trên luận án: Kiếm một MA hoặc một M.Sc. trong lý thuyết mô hình hóa và ứng dụng các kỹ thuật trong khoa học tự nhiên hoặc khoa học xã hội. Cộng tác liên ngành là cốt lõi của chương trình này khi sinh viên có nền tảng về kinh tế và khoa học máy tính đến với những người từ toán học và tâm lý học, và hơn thế nữa. Khi bạn hoàn thành khóa học và tiến hành nghiên cứu của mình, bạn sẽ chia sẻ ý tưởng với bạn học từ một loạt các ngành học. Đắm chìm trong môi trường đa ngành này, bạn sẽ phát triển những quan điểm mới sẽ định vị bạn tốt cho tương lai.

• Cộng tác về nghiên cứu cá nhân, liên ngành với các giảng viên trong một loạt các ngành.
• Chọn từ Sinh học, Quản trị Kinh doanh, Hóa học, Khoa học Máy tính, Kinh tế, Địa lý, Nhân văn, Toán học, Triết học, Vật lý
• Xây dựng một nền tảng vững chắc về các kỹ năng mô hình hóa sẽ cho phép bạn chuyển sang một tiến sĩ. chương trình trong kỷ luật của bạn.

Hai tùy chọn dựa trên khóa học:

• Big Analytics dữ liệu
• Phân tích tài chính