Mestre em Ciência de Dados

Dê início à sua jornada de ciência de dados com o Globally Recognized Master da Liverpool John Moores University.

Principais destaques

• Bootcamp de programação Python gratuito
• Programa de Habilidades Básicas Essenciais de Carreira
• WES reconhecido
• Mais de 500 horas de aprendizagem
• Mais de 60 estudos de caso e projetos
• Mentoria de grupo quinzenal com mentores da indústria
• Um a um com mentores da indústria
• Resolução de dúvidas em tempo hábil
• Suporte disponível todos os dias das 9h às 21h IST para consultas
• Status de ex-alunos do IIIT Bangalore e LJMU

Principais habilidades que você aprenderá

Estatística, Análise Preditiva usando Python, Machine Learning, Visualização de dados, Big Data Analytics, etc.

Mestrado pela LJMU

Com uma herança que remonta a 1823, a Liverpool John Moores University, Reino Unido, é hoje uma das maiores e mais bem estabelecidas universidades do Reino Unido. Foi classificada no Top 100 World Young Universities& Top 50 do Reino Unido pela Satisfação dos Estudantes.

• Completar todos os cursos para alcançar este prestigiado M.Sc. Licenciatura pela LJMU, Reino Unido, para começar a sua carreira em Data Science.
• Aceda à biblioteca digital completa da LJMU para investigação& escrever a sua dissertação.
• Obter o grau de Mestre, que é reconhecido pela WES, a 1/10 do custo de um programa offline.

O melhor conteúdo da categoria pelos líderes de professores e líderes do setor na forma de vídeos, casos e projetos, atribuições e sessões ao vivo.

Conteúdo Preparatório Pré-Programa

• Análise de Dados no Excel
• Resolução de Problemas de Análise

Kit de ferramentas de dados

• Introdução ao Python
• Programação em Python
• Python para Ciência de Dados
• Visualização de Dados em Python
• Análise Exploratória de Dados
• Estudo de Caso de Crédito EDA
• Estatística Inferencial
• Testes de Hipóteses
• Análise de Dados usando SQL
• Práticas& recomendadas de SQL avançadas
• Atribuição SQL: Filmes RSVP

Aprendizagem Automática

• Regressão Linear
• Trabalho de Regressão Linear
• Regressão Logística
• Classificação por Árvores de Decisão
• Aprendizagem não supervisionada: Clustering
• Noções básicas de PNL e mineração de texto
• Resolução de Problemas de Negócio
• Estudo de Caso: Lead Scoring

Especialização - Deep Learning

• Bagging de floresta& aleatória
• Potenciando
• Técnicas& Gerais ML Selecção de Modelos
• Análise em Componentes Principais
• Regressão Avançada
• Estudo de caso avançado ML
• Análise de Séries Temporais
• Introdução às Redes Neuronais e ANN
• Atribuição de Redes Neuronais
• Redes Neuronais Convolucionais
• Redes Neuronais Convolucionais - Aplicações Industriais
• Segmentação de& imagem de detecção de objetos (opcional)
• Redes Neuronais Recorrentes
• Reconhecimento de Gesto
• Projeto Capstone

Especialização - Business Intelligence/Data Analytics

• Visualização utilizando Tableau
• Excel Avançado
• Visualização usando o PowerBI
• Resolução Estruturada de Problemas usando Frameworks
• Storytelling de dados
• Estudo de Caso Airbnb
• Modelação de Dados
• SQL avançado e boas práticas
• Introdução ao Big Data e Cloud
• Analytics usando Spark
• Estudo de caso de Big Data
• Estruturas de Dados - Conjuntos, Dicionários, Pilhas, Filas
• Pesquisa e Ordenação
• Análise de Algoritmos + Recursão
• Programação Avançada de Banco de Dados usando Panda
• Python& SQL Lab
• Projeto Capstone

Especialização - Engenharia de Dados

• Gestão de Dados e Modelação de Bases de Dados Relacionais
• Introdução ao Big Data (Opcional)
• Introdução à Cloud e à AWS Setup
• Introdução à Programação Hadoop e MapReduce
• Atribuição (Opcional)
• Bancos de dados NoSQL e bancos de dados Apache HBase e NoSQL e MongoDB (opcional)
• Armazenamento de dados (opcional)
• Ingestão de dados com Apache Sqoop e Apache Flume
• Mapa Reduzir Atribuição de Programação
• &Consulta de Colmeia
• Atribuição (Opcional)
• Amazon Redshift
• Introdução ao Apache Spark
• Projeto: Pipeline de Dados ETL
• Infraestrutura em nuvem da AWS (opcional)
• Otimização do Spark para processamento de dados em grande escala
• Apache Flink (Opcional)
• Transmissão de dados em tempo real com o Apache Kafka
• Processamento de Dados em Tempo Real usando Streaming Spark
• Atribuição (Opcional)
• Construindo Pipelines de Dados Automatizadas com Fluxo de Ar
• Análise usando o PySpark
• Projeto: Processamento de dados em tempo real
• Projeto Capstone

Metodologias de Investigação

• Introdução ao Processo de Investigação e Investigação
• Desenho de Investigação
• Revisão da Literatura
• Gestão de Projetos de Investigação
• Capacidade de Escrita e Apresentação de Relatório
• Ética Científica

Dissertação de Mestrado

• Investigar padrões alimentares e impressões digitais de metabolitos de consumidores de comida rápida utilizando métodos de APC e Clustering
• Investigar um diagnóstico de doenças oculares utilizando imagiologia oftálmica
• Estruturar imagens médicas com geometria da informação
• Usando um feed de mídia social para colocar tweets sobre desastres naturais em um mapa
• Prevenção de fraudes de cartões de crédito através do reconhecimento de padrões
• Desenvolvimento de um sistema de recomendação para um gigante dos Media
• Modelação de Risco para Atividades Financeiras e Banca de Investimento

A quem se destina este programa?

Qualquer especialização pode ser escolhida independentemente da sua formação. O programa atende a Engenheiros, Profissionais de& Vendas de Marketing, Calores, Profissionais de Dados, Especialistas em Domínio, Profissionais de& TI de Software

Avance na sua carreira

• Analista de informações,
• Data Scientist,
• Analista de Produto,
• Engenheiro de Machine Learning,
• Analista de negócios