Weiterbildender Masterstudiengang Visual Analytics und Big Data

Der Weiterbildender Masterstudiengang in Visual Analytics and Big Data macht Sie zu einer Fachkraft, die in der Lage ist, rationale Analysen durchzuführen, die durch eine visuelle und interaktive Schnittstelle unterstützt werden. Ein Prozess, der es Ihnen ermöglichen wird, sich das Wissen anzueignen, das Sie benötigen, um in die Erfassung und Speicherung von Informationen, die Analyse von Data Mining oder die Visualisierung von Informationen einzugreifen. Eine Fortbildung, die es Ihnen ermöglichen wird, die wichtigsten Innovationen in der automatischen und visuellen Datenanalyse mit der außergewöhnlichen Qualität von TECH, der größten Universität auf dem Markt für Online-Unterricht, zu erlernen.

Universitäre Qualifikation

Dauer

12 meses

Modalität

Online

Zeitplan

In Ihrem eigenen Tempo

Prüfungen

Online

Startdatum

Akkreditierung

60 ECTS

Finanzierung bis

12 Monate

Preis(Erstes Jahr)

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Die größte Fakultät für Informatik der Welt"

Präsentation

Spezialisieren Sie sich unter der Leitung der besten Dozenten, mit dem innovativsten Bildungssystem und der Sicherheit und Solvenz der TECH Global University"

Im Laufe der Jahre ist Big Data untrennbar mit unserem Leben verbunden worden. Die Mehrheit der Bevölkerung verwendet elektronische Geräte oder Technologien, die ständig Daten sammeln. Diese Informationen sind für Unternehmen von großem Wert, da sie diese Berichte nutzen können, um z.B. den Prozess der Entwicklung neuer Produkte zu verbessern oder potenzielle Geschäftsmängel zu beheben.

Heutzutage hat sich die Erfassung und Speicherung der Billionen von Daten, die jeden Tag produziert werden, erheblich verbessert. Es gibt jedoch erhebliche Defizite bei der menschlichen Fähigkeit, diese Informationen zu analysieren, und daher besteht ein Bedarf an automatischen Tools oder Methoden, die diese Aufgabe erleichtern.

Der Einsatz von Visual Analytics-Techniken ermöglicht eine bessere Entscheidungsfindung, indem menschliches Wissen mit der enormen Datenverarbeitungs- und Speicherkapazität von Computern kombiniert wird, um Lösungen für komplexe Probleme zu finden.

Als Reaktion auf den wachsenden Bedarf an Fachleuten, die sich auf Visual Analytics und Big Data spezialisiert haben, wurde dieses renommierte Programm ins Leben gerufen, um den Teilnehmern eine strategische Vision für die Anwendung neuer Datenanalysetechnologien in der Geschäftswelt zu vermitteln, damit sie auf der Grundlage der analysierten Informationen innovative Dienstleistungen entwickeln können.

Während dieser Monate der Fortbildung erhalten die Studenten einen vollständigen Überblick über die neuesten Entwicklungen in der Datenanalyse, die sie durch den intensivsten Bildungspfad führen, um sie auf das derzeitige Spitzenprofil vorzubereiten, mit Vertiefung in boomende Studienbereiche wie:

Techniken zur Datenanalyse
Erfassen und Speichern von Informationen
Techniken der künstlichen Intelligenz
Technik für massiv parallele Datenverarbeitung
Visualisierungstechniken und -tools

Eine einzigartige Gelegenheit, sich auf einen wachsenden Sektor zu spezialisieren und sich als erfolgreicher Experte zu profilieren.

Sie werden mit innovativen Lehrmaterialien und Ressourcen ausgestattet, die den Lernprozess und das Behalten der gelernten Inhalte über einen längeren Zeitraum hinweg erleichtern"

Dieser Weiterbildender Masterstudiengang in Visual Analytics und Big Data enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind:

Die Entwicklung von Fallstudien, die von Experten präsentiert werden
Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
Die praktischen Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens durchgeführt werden kann
Ihr besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
Die Verfügbarkeit des Zugangs zu Inhalten von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Setzen Sie die neuesten Techniken der Visual Analytics bei der Datenarbeit ein, indem Sie sich die enorme Kapazität zunutze machen, die sich aus der Kombination von menschlichem Wissen und der Speicherkapazität von Computern ergibt“

Zu den Lehrkräften des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Berufserfahrung in diese Fortbildung einbringen, sowie renommierte Fachleute von Referenzgesellschaften und angesehenen Universitäten.

Die multimedialen Inhalte, die mit den neuesten Bildungstechnologien entwickelt wurden, ermöglichen den Fachleuten ein situiertes und kontextbezogenes Lernen, d. h. eine simulierte Umgebung, die ein immersives Training ermöglicht, das auf reale Situationen ausgerichtet ist.

Das Konzept dieses Studiengangs konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen muss, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Dabei wird die Fachkraft von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt, das von anerkannten und erfahrenen Experten entwickelt wurde.

Es handelt sich um eine sehr umfassende Spezialisierung, deren Ziel es ist, unsere Studenten auf das höchste Kompetenzniveau zu bringen"

Ein komplettes Update, das Ihnen die Arbeitsfähigkeiten eines Spezialisten für Datenanalyse vermittelt"

Lehrplan

Der Lehrplan des Weiterbildender Masterstudiengang ist so aufgebaut, dass er alle Kenntnisse vermittelt, die notwendig sind, um die Arbeitsweisen in diesem Bereich zu verstehen und zu übernehmen. Mit einem Ansatz, der sich auf die praktische Anwendung konzentriert und es Ihnen ermöglichen wird, vom ersten Moment der Fortbildung an als Fachkraft zu wachsen.

Ein umfassender Lehrplan, der sich auf die Aneignung von Wissen und dessen Umwandlung in reale Fähigkeiten konzentriert, soll Sie zu Spitzenleistungen anspornen"

Modul 1. Visual Analytics im sozialen und technologischen Kontext

1.1. Technologische Wellen in verschiedenen Gesellschaften. Auf dem Weg zu einer ‘Data Society’
1.2. Globalisierung. Globaler geopolitischer und sozialer Kontext
1.3. VUCA-Umgebung. Immer in der Vergangenheit lebend
1.4. Neue Technologien kennenlernen: 5G und IoT
1.5. Neue Technologien kennenlernen: Cloud und Edge Computing
1.6. Critical Thinking in Visual Analytics
1.7. Know-mads. Nomaden unter Daten
1.8. Lernen, ein Unternehmer in Visual Analytics zu sein
1.9. Theorien der Antizipation angewandt auf Visual Analytics
1.10. Das neue Geschäftsumfeld. Digitale Transformation

Modul 2. Analyse und Interpretation der Daten

2.1. Einführung in die Statistik
2.2. Maßnahmen für die Verarbeitung von Informationen
2.3. Statistische Korrelation
2.4. Theorie der bedingten Wahrscheinlichkeit
2.5. Zufallsvariablen und Wahrscheinlichkeitsverteilungen
2.6. Bayessche Inferenz
2.7. Beispieltheorie
2.8. Konfidenzintervalle
2.9. Hypothesenprüfung
2.10. Analyse der Regression

Modul 3. Techniken zur Datenanalyse und KI

3.1. Prädiktive Analytik
3.2. Techniken zur Bewertung und Modellauswahl
3.3. Lineare Optimierungstechniken
3.4. Monte-Carlo-Simulationen
3.5. Analyse der Szenarien
3.6. Techniken des Machine Learning
3.7. Web-Analyse
3.8. Techniken des Text Mining
3.9. Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
3.10. Analyse von sozialen Netzwerken

Modul 4. Instrumente zur Datenanalyse

4.1. R in Data Science
4.2. Python in Data Science
4.3. Statische und statistische Diagramme
4.4. Datenverarbeitung in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen
4.5. Datenbereinigung und -aufbereitung
4.6. Sondierende Studien
4.7. Entscheidungsbaum
4.8. Klassifizierungs- und Assoziationsregeln
4.9. Neuronale Netze
4.10. Deep Learning

Modul 5. Systeme zur Datenbankverwaltung und Datenparallelisierung

5.1. Konventionelle Datenbanken
5.2. Nicht-konventionelle Datenbanken
5.3. Cloud Computing: verteilte Datenverwaltung
5.4. Tools für die Aufnahme von großen Datenmengen
5.5. Arten von Parallelen
5.6. Streaming und Echtzeit-Datenverarbeitung
5.7. Parallele Verarbeitung: Hadoop
5.8. Parallele Verarbeitung: Spark
5.9. Apache Kafka

5.9.1. Einführung in Apache Kafka
5.9.2. Architektur
5.9.3. Datenstruktur
5.9.4. Kafka-API
5.9.5. Anwendungsbeispiele

5.10. Cloudera impala

Modul 6. Data-Driven Soft Skills im strategischen Management in Visual Analytics

6.1. Drive Profile for Data-Driven Organizations
6.2. Fortgeschrittene Managementfähigkeiten in data-driven Organisationen
6.3. Daten nutzen, um die Leistung der strategischen Kommunikation zu verbessern
6.4. Emotionale Intelligenz angewandt auf das Management in Visual Analytics
6.5. Effektive Präsentationen
6.6. Verbesserung der Leistung durch motivierendes Management
6.7. Führung in Data-Driven Organisationen
6.8. Digitale Talente in Data-Driven Organisationen
6.9. Data-Driven Agile Organization I
6.10. Data-Driven Agile Organization II

Modul 7. Strategisches Management von Visual Analytics- und Big Data-Projekten

7.1. Einführung in das strategische Projektmanagement
7.2. Best Practices in Big Data Prozessbeschreibung (PMI)
7.3. Kimball-Methodik
7.4. SQuID-Methodik
7.5. Einführung in die SQuID-Methodik zur Durchführung von Big Data-Projekten

7.5.1. Phase I. Sources
7.5.2. Phase II. Data Quality
7.5.3. Phase III. Impossible Questions
7.5.4. Phase IV. Discovering
7.5.5. Best Practices in der Anwendung von SQuID auf Big Data Projekte

7.6. Privatsphäre in Big Data
7.7. Cybersicherheit bei Big Data
7.8. Identifizierung und De-Identifizierung bei großen Datenmengen
7.9. Daten-Ethik I
7.10. Daten-Ethik II

Modul 8. Kundenanalyse Anwendung von Datenintelligenz im Marketing

8.1. Marketingkonzepte. Strategisches Marketing
8.2. Relationales Marketing
8.3. CRM als organisatorische Grundlage für die Kundenanalyse
8.4. Web-Technologien
8.5. Web-Datenquellen
8.6. Web-Datenerfassung
8.7. Tools für das Web Data Mining
8.8. Semantisches Web
8.9. OSINT: Open Source Intelligenz
8.10. MasterLead oder wie Sie mit Big Data die Umwandlung in Verkäufe verbessern können

Modul 9. Interaktive Datenvisualisierung

9.1. Einführung in die Kunst, Daten sichtbar zu machen
9.2. Wie kann man mit Daten storytelling betreiben?
9.3. Darstellungen von Daten
9.4. Skalierbarkeit von visuellen Darstellungen
9.5. Visual Analytics vs. Information Visualization. Verstehen, dass es nicht dasselbe ist
9.6. Visueller Analyseprozess (Keim)
9.7. Strategische, operative und Management-Berichterstattung
9.8. Arten von Grafiken und ihre Funktion
9.9. Interpretation von Berichten und Diagrammen. In der Rolle des Empfängers
9.10. Bewertung von Visual Analytics Systemen

Modul 10. Visualisierungstools

10.1. Einführung in Tools zur Datenvisualisierung
10.2. Many Eyes
10.3. Google Charts
10.4. jQuery
10.5. Data-Driven Documents I
10.6. Data-Driven Documents II
10.7. Matlab
10.8. Tableau
10.9. SAS Visual Analytics
10.10. Microsoft Power BI

Aktualisieren Sie Ihr Wissen durch das Programm in Visual Analytics und Big Data“

Weiterbildender Masterstudiengang in Visual Analytics und Big Data

In Anbetracht der Tatsache, dass das Datenvolumen aufgrund der Verbesserung der Datenerfassungs- und Speichersysteme schnell wächst, haben wir an der TECH Technologischen Universität diesen Studiengang geschaffen, der sich auf die Analyse dieser Art von Informationen konzentriert. Ausgehend vom Ansatz des digitalen Wandels im geopolitisch-sozialen Kontext der Globalisierung vermittelt der Lehrplan Inhalte im Zusammenhang mit Datenbankmanagement und Parallelisierungssystemen, dem strategischen Management von Projekten in diesem Bereich und der Anwendung von Methoden im Marketing. Auf einer anderen Ebene werden Beobachtungs-, Vergleichs- und Interpretationstechniken (Modellbewertung und -auswahl, lineare Optimierung, Szenarioanalyse, maschinelles Lernen, Text Mining, NLP) und die entsprechenden Tools (R und Python Data Science-Umgebung, statische/statistische Grafiken, Entscheidungsbäume, Klassifizierungs- und Assoziationsregeln, neuronale Netze und Deep Learning) behandelt. Folglich werden thematische Achsen vorgestellt, die der interaktiven Visualisierung von Informationen gewidmet sind. Am Ende dieses kompletten Kurses werden unsere Studenten die notwendigen Kompetenzen entwickeln, um in diesem Bereich ganzheitlich zu arbeiten.

Aufbaustudiengang in Visual Analytics und Big Data

Dieser Aufbaustudiengang von TECH ist eine interessante Gelegenheit, sich auf die Anwendung strategischer Visionen zu spezialisieren, die das Verständnis der von Organisationen gesammelten Informationen begünstigen. Mit dem Wissen, das während des einjährigen Kurses erworben wird, sind Fachleute in der Lage, Systeme zu entwickeln, die Daten gleichzeitig erfassen, sammeln, analysieren und visuell darstellen, um erklärende Berichte zu erstellen, die die vorhandenen Muster in der ausgewählten Menge aufzeigen. Indem Sie die Kriterien der Benutzerfreundlichkeit und Interaktivität beherrschen, werden Sie zu einem Experten für Big Data, der es den Sektoren, für die Sie arbeiten, ermöglicht, die Servicemöglichkeiten zu kennen, um ihren Handlungsspielraum zu erweitern. Darüber hinaus werden sie dank der situativen Methodik und des problemorientierten Lernens darauf vorbereitet sein, sich den Herausforderungen des digitalen Wandels zu stellen und Dienstleistungen anzubieten, die die Suche nach Lösungen für komplexe Probleme erleichtern. Der Student des Masterstudiengang in Visual Analytics und Big Data zeichnet sich somit als kompetenter Informatiker aus, der in der Lage ist, die Risiken und Vorteile, die sich aus dem Umgang mit großen Datenmengen ergeben, vorauszusehen.