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à distance Masters Scientifiques en Systèmes d'information aux San Marcos États-Unis d'Amérique 2020/2021

Le master scientifique ou MSc est une distinction académique délivrée à tous ceux qui ont suivi un ensemble de cours basé sur la science. Cette formation permet de faire progresser des carrières dans le domaine scientifique ainsi que les salaires.

Les systèmes d'informations représentent un domaine d'études qui permet aux étudiants d'apprendre les bases du commerce et de l'informatique afin de les préparer à travailler dans de nombreux domaines, dans des entreprises, sur des marchés privés et en tant qu'analystes ou au sein de gouvernements.

L'enseignement à distance est une méthode de dispenser un enseignement à des étudiants qui ne sont pas physiquement présents sur le campus. Diverses études ont montré que les programmes d'enseignement à distance peut être aussi efficace que les programmes scolaires classiques parfois même mieux!

Les Etats-Unis d'Amérique est un grand pays en Amérique du Nord, souvent désigné comme le "USA ", le "américain ", le "Etats-Unis ", "America ", ou simplement "l' Unis ". Collèges américains sont financés par "scolarité " chargé de l'étudiant, qui est souvent très coûteux, très souvent atteindre des dizaines de milliers de dollars par an.

San Marcos est situé dans la section nord du comté de San Diego, Californie, USA. Grâce à une variété de restaurants, zones résidentielles spacieuses, l'ouverture du secteur, les établissements de l'enseignement supérieur et un environnement paisible, San Marcos est un endroit idéal pour vivre et étudier.

À distance Master Scientifique (MSc) en Systèmes d'information aux San Marcos aux États-Unis

1 Résultats en Systèmes d'information, San Marcos, Enseignement à distance Filter

MS Data Analytics et systèmes d'information

Texas State University
Master Scientifique (MSc)
Sept. 2020
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À temps complet
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2 années
Anglais
École/université
En ligne

Le programme MSDAIS prépare les étudiants à utiliser des systèmes d'information et des compétences quantitatives pour effectuer l'analyse de données sur de grands ensembles de ...

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