MSc en Big Data Analytics: modélisation appliquée et méthodes quantitatives
Trent University
Information clé
Emplacement du campus
Peterborough, Canada
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
16 mois
Rythme
À plein temps
Frais de scolarité
CAD 21 077 / per year *
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
Sep 2024
* Le total des frais de scolarité moyens pour l'année scolaire est de 9 626 $ - 9 980 $ (domestique) et 20 166 $ (international)
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introduction
Aperçu
Plongez dans le domaine en pleine croissance de la science des données.
Trent est l'une des premières universités au Canada à travailler pour combler le manque de formation pour les professionnels en science des données. Vous serez uniquement préparé avec les outils et les techniques dont vous avez besoin pour travailler et analyser les ensembles de données de plus en plus complexes d'aujourd'hui dans tous les domaines des sciences, ainsi que dans le monde des affaires. Ce programme professionnel peut être complété en 16 mois et met l'accent sur les compétences pratiques en visualisation, en exploration de données, en approches cloud et en programmation parallèle. Préparez-vous à une carrière, y compris en tant que responsable des données, Data Scientist, Data Solutions Architect, Business Manager et Business Analyst.
Programme
Il y a trois objectifs principaux du programme:
- L'enseignement des techniques de modélisation analytique fondamentales et communes requises pour la recherche dans un grand nombre de domaines quantitatifs.
- La fertilisation croisée qui vient du partage d'idées avec des chercheurs d'autres disciplines, et le développement des compétences de communication nécessaires pour que cela se produise.
- Une formation suffisante de l'étudiant dans sa discipline choisie, y compris des cours et une thèse de recherche, pour permettre la progression vers un doctorat disciplinaire. programme dans une autre institution.
Pour la filière basée sur la thèse, les étudiants sont impliqués à la fois dans la recherche de thèse et de cours dans leur discipline «maison» et dans l'étude interdisciplinaire. Ils effectuent des cours dans les fondements et les méthodes de modélisation quantitative et participent à un séminaire interdisciplinaire. Dans ce séminaire, l'étudiant discute, d'une manière compréhensible pour le public, du système en cours de modélisation, du modèle développé et des moyens de validation du modèle; Ici, l'accent est mis sur le processus de modélisation lui-même plutôt que sur la pertinence des résultats pour la discipline de la recherche. Grâce à ce séminaire, les étudiants développent les compétences nécessaires pour communiquer avec les chercheurs en dehors de leur propre discipline et développer une perspective sur leurs propres et d'autres disciplines ne pouvant être obtenues dans un contexte de discipline unique.
L'expérience
Limites interdisciplinaires lorsque vous explorez et appliquez des techniques de modélisation à votre recherche
Basé sur la thèse: Gagnez un MA ou un M.Sc. dans la théorie de la modélisation et l'application des techniques dans les sciences naturelles ou les sciences sociales. La collaboration interdisciplinaire est au cœur de ce programme, car les étudiants ayant des antécédents en économie et en informatique se joignent à ceux des mathématiques et de la psychologie, et au-delà. Au fur et à mesure que vous complétez votre travail de recherche et que vous menez vos recherches, vous partagerez des idées avec des camarades de classe issus de diverses disciplines. Immergé dans cet environnement multidisciplinaire, vous développerez de nouvelles perspectives qui vous positionneront bien pour l'avenir.
- Collaborer à la recherche individuelle et interdisciplinaire avec des membres du corps professoral dans un large éventail de disciplines.
- Choisissez parmi Biologie, Administration des affaires, Chimie, Informatique, Économie, Géographie, Sciences humaines, Mathématiques, Philosophie, Physique
- Construire une base solide de compétences de modélisation qui vous permettra de passer à un doctorat. programme dans votre discipline.
Deux options basées sur un cours:
- Big Data Analytics
- Analyse financière
English Language Requirements
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