MSc en Análisis de Datos

Puntos Clave

  • Permiso de trabajo mientras estudias

  • Permiso de Trabajo Post Graduación por 24 meses

  • Fechas de inicio: Septiembre

  • Duración: 1 año

  • Titulación de Nivel 9

  • Tipo: Tiempo Completo
  • Horario: Diurno
  • Tasa de Matrícula: Desde 12,000 €/año

  • Becas disponibles

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Esta Maestría en Ciencias en Análisis de Datos es un programa de Nivel 9 de un año a tiempo completo o dos años a tiempo parcial dirigido principalmente a estudiantes con sólidas habilidades de aritmética que desean extender su conjunto de habilidades a un nivel más avanzado de conocimiento teórico y práctica y para desarrollar aún más sus capacidades de investigación y habilidades de innovación en el área de análisis de datos. El programa adopta un enfoque integrador, centrándose en la síntesis del conocimiento y la práctica de áreas especializadas dentro de los dominios de análisis de datos y computación.

Descripción del Programa

El objetivo de este programa es producir graduados altamente capacitados con experiencia que abarque las disciplinas centrales de Matemáticas, Estadística e Informática. Enfatiza la conexión crítica de los datos a la información, de la información al conocimiento y del conocimiento a la toma de decisiones, que se engloba en el ciclo de vida de los datos.

El objetivo educativo es desarrollar las habilidades analíticas, de pensamiento crítico, de resolución de problemas y de comunicación de los estudiantes y fomentar sus capacidades de investigación y de innovación en el área de análisis de datos.

El objetivo principal es desarrollar un conocimiento experto en los aspectos de los datos necesarios para convertirse en analistas de datos altamente capacitados: con módulos en Estadística, Visualización de datos, Series de tiempo, Arquitectura de datos, Aprendizaje automático, Programación estadística y Ética en los datos.

Opciones de carrera

  • Este programa proporciona a los graduados las habilidades necesarias para ingresar al mundo en constante expansión de Data Analytics.
  • Existe una gran demanda de graduados de cursos relacionados con Data Analytics tanto en Irlanda como a nivel internacional.

Estas trayectorias profesionales pueden tener lugar en muchos sectores e industrias diferentes, incluidas áreas como la investigación; academia; negocio; Finanzas; bancario; cuidado de la salud; productos farmacéuticos; mercantilismo; y Tecnología.
Los graduados de MSc en análisis de datos pueden encontrar roles en la industria, como analista de datos, científico de datos, ingeniero de datos, arquitecto de datos, analista de datos comerciales, desarrollador de visualización de datos y estadístico.

Entrega del Programa

Este curso se imparte mediante una combinación de conferencias, talleres, laboratorios, tutoriales y lectura independiente, proyectos de evaluación continua, etc. Se entrega a tiempo completo durante 3 semestres en 1 año (incluido el verano) mientras que la modalidad de entrega a tiempo parcial se lleva a cabo durante 2 años.

Estructura del programa

→ Arquitectura de datos (parte 1 de 2)

→ Estadísticas

→ Programación para análisis de datos

→ Proceso de investigación para análisis de datos

 

→ Arquitectura de datos (parte 2 de 2)

→ Visualización e información de datos

→ Análisis de series temporales

→ Aprendizaje automático

→ Ética en el análisis de datos

→ Proyecto de investigación

Requisitos de admisión

  • El requisito de ingreso mínimo estándar es un título con honores de 2.2 (NFQ Nivel 8) o equivalente en el área de Matemáticas, Estadística, Computación, Ingeniería, Ciencias o una calificación equivalente en una disciplina afín, que incluía un mínimo de 15 créditos en Matemáticas y Estadística y 10 créditos de módulos centrados en programación. El premio del Diploma Superior en Ciencias en Análisis de Datos de Nivel 8 se considera una ruta de entrada a este programa.
  • Para estudiantes internacionales, la titulación y notas deben estar traducidas al inglés de forma oficial.
  • IELTS 6.5 (o su equivalente reconocido internacionalmente).

Quién debería aplicar

Este curso es el más adecuado para:

  • Personas que sepan numerar y que tengan buenas habilidades de programación;
  • Personas a las que les gusta ser parte de tecnología de vanguardia que trabaja para mejorar las interacciones hombre-máquina y máquina-máquina;
  • Personas que deseen ampliar sus habilidades a un nivel más avanzado en el área de análisis de datos para mejorar sus perspectivas de carrera o realizar un cambio de carrera.

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