Msc en Ciencia de Datos y Análisis

Mestre em Ciência de Dados e Análise

Pontos-chave

  • Permissão de trabalho enquanto você estuda

  • Permissão de Trabalho de Pós-Graduação por 24 meses

  • Datas de início: Setembro / Janeiro

  • Duração: 1 ano

  • Qualificação NFQ Nível 9

  • Tipo: em tempo integral
  • Horário: durante o dia
  • Taxa de matrícula: a partir de € 18.130

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O Mestrado em Ciência e Análise de Dados, oferecido em conjunto pela Escola de Ciência da Computação e Tecnologia da Informação e o Departamento de Estatística, oferece educação nos princípios-chave desta área em rápida expansão. A combinação de módulos sofisticados de computação e estatística desenvolverá suas habilidades em administração de banco de dados, programação, sumarização, modelagem, visualização de dados e interpretação de dados. O programa oferece aos graduados a oportunidade, por meio do desenvolvimento de um projeto de pesquisa, de investigar os elementos mais aplicados das disciplinas.

Os alunos devem ganhar 90 créditos por meio de uma combinação de módulos principais (30 créditos), módulos eletivos (30 créditos) e uma dissertação (30 créditos).

Estrutura do Programa

Módulos principais (30 créditos)

  • CS6405 Datamining (5 créditos) – Dr. Alejandro Arbelaez, Semestre 2
  • CS6421 Deep Learning (5 créditos) – Professor Gregory Provan, Semestre 2
  • ST6030 Fundamentos de Análise de Dados Estatísticos (10 créditos) – Dr. Michael Cronin e Dr. Supratik Roy, semestre 1
  • ST6033 Técnicas de modelagem linear generalizada (5 créditos) – Dr. Michael Cronin, Semestre 2

Módulos de banco de dados

Os alunos com experiência apropriada em banco de dados devem:

  • CS6408 Database Technology (5 créditos) – Dr. Colin McCormack, Semestre 1

Os alunos que não estudaram bancos de dados fazem:

  • CS6503 Introdução a Bancos de Dados Relacionais (5 créditos) – Dr. Kieran Herley, Semestre 1

Módulos eletivos (30 créditos)

Os alunos devem ter pelo menos 10 créditos de módulos CS (Ciência da Computação) e pelo menos 10 créditos de módulos ST (Estatística) dos listados abaixo:

  • Otimização CS6322 (5 créditos) – Dr. Steve Prestwich, Semestre 1
  • CS6409 Armazenamento e recuperação de informações (5 créditos) – Dr. Alejandro Arbelaez, Semestre 2
  • CS6420 Tópicos em Inteligência Artificial (5 créditos) – Prof Barry O’Sullivan, Semestre 1
  • ST6034 Métodos multivariados para análise de dados (10 créditos) – Dr. Michael Cronin e Dr. Supratik Roy, Semestre 2
  • ST6035 Pesquisa Operacional (5 créditos) – Dra. Maria Teider, Semestre 1
  • ST6036 Stochastic Decision Science (5 créditos) – Dr. Kevin Hayes, Semestre 2
  • ST6040 Aprendizado de máquina e análise estatística I (5 créditos) – Dr. Eric Wolsztynski, semestre 1
  • ST6041 Aprendizado de máquina e análise estatística II (5 créditos) – Dr. Eric Wolsztynski, semestre 2

Módulos de programação

Os alunos com experiência de programação adequada devem:

  • CS6422 Desenvolvimento de Sistemas Complexos (5 créditos) – Professor Gregory Provan, Semestre 1
  • CS6423 Computação Escalável para Análise de Dados (5 créditos) – Professor Gregory Provan, Semestre 2

Os alunos que não estudaram programação fazem:

  • CS6506 Programação em Python (5 créditos) – Dr. Kieran Herley, Semestre 1
  • CS6507 Programação em Python com aplicativos de ciência de dados (5 créditos) – Dr. Kieran Herley, Semestre 2

Todas as seleções estão sujeitas à aprovação do coordenador do programa.

Um aluno que obtiver uma nota total de pelo menos 60% em todos os módulos ensinados e não menos que 40% na Dissertação em Ciência de Dados e Análise será elegível para o prêmio de Mestrado em Ciência de Dados e Análise.

Os alunos qualificados selecionam um dos seguintes módulos:

  • Dissertação CS6500 em Análise de Dados (30 créditos) – Dr. Ahmed Zahran, Semestre 3
  • ST6090 Dissertação em Análise de Dados (30 créditos) – Dr. Michael Cronin, Semestre 3

O Livro do Módulo contém descrições de todos os módulos listados no Calendário da Universidade. A seleção de qualquer módulo é governada pelos requisitos do programa descritos no Calendário da Universidade para cada programa.

Práticas do curso

Um típico módulo de 5 créditos:

  • 2 horas de conferência por semana
  • 1-2 horas de estágio por semana

Fora dessas horas regulares, os alunos devem estudar de forma independente, lendo e trabalhando nos laboratórios e exercícios.

Por que escolher este curso

O Mestrado em Ciência e Análise de Dados é uma colaboração significativa entre a Faculdade de Ciência da Computação e Tecnologia da Informação e o Departamento de Estatística, projetada para fornecer aos graduados as habilidades e conhecimentos necessários para ajudar empresas e agências a lidar com dados cada vez maiores e complexos . O programa enfatiza a aplicação de metodologias de Ciência da Computação e Estatística que ajudam a transformar dados em informações úteis que podem apoiar a tomada de decisões.

Oportunidades de carreira

Este programa visa preparar os alunos para gerenciar, analisar e interpretar grandes fontes de dados heterogêneas. Os graduados irão projetar, comparar e selecionar técnicas de análise de dados apropriadas, usando ferramentas de software para armazenamento / gerenciamento e análise de dados, aprendizado de máquina, bem como métodos probabilísticos e estatísticos. Esses recursos estão no centro das empresas constantemente confrontadas com a necessidade de lidar com grandes conjuntos de dados.

As empresas que buscam atualmente graduados com habilidades em análise de dados incluem: análises, serviços financeiros e empresas de consultoria ou agências governamentais.

Empresas que contratam ativamente nossos graduados:

Accenture, Aer Lingus, Agility M3, Allied Irish Banks, Altada Technology Solutions Ltd, Amazon, Apple, Bank of America Merrill Lynch, Bank of Ireland, BT, Central Statistical Office, Cisco, CiTi-Technology, Clearstream, Cloudreach, Dell EMC, Deloitte, Deutche Bank, Enterprise Ireland, Ericsson, Ernst & amp; Young, Ervia, Facebook, First Derivatives, Google, Guidewire, Intel, IBM, Janssen, KPMG, Logitech, Microsoft, Open Text, Paddy Power, Pfizer, Pilz, PWC, SAP Galway, Screendragon, Transverse Technologies, Trend Micro, Tyco, Uniwink, Verizon Connect, Snipp Interactive, Versão 1 (software), VMware e muito mais.

Salários iniciais

Há uma demanda crescente por graduados que possam coletar, interpretar, gerenciar e armazenar grandes volumes de dados. Os graduados podem trabalhar como analistas, administradores de banco de dados, consultores de armazenamento de dados, consultores de inteligência de negócios, para citar apenas alguns. As agências de emprego relatam que os salários típicos variam de € 45.000 a € 95.000, dependendo da indústria e da experiência.

Requisitos de Admissão

Os candidatos devem ter:

  1. obteve uma segunda série com honras de classe I em um diploma com honras (NFQ, nível 8) em ciência da computação ou ciências matemáticas ou
  2. uma segunda classe com honras de grau I em um grau de honras primário (NFQ, nível 8) com forte conteúdo numérico (por exemplo, engenharia, finanças, física, biociências ou economia). Nesses casos, a equipe do programa deve estar satisfeita de que o conteúdo numérico seja suficiente para entrar no programa e que os candidatos tenham uma nota adicional de um diploma com honras de segunda classe nos módulos apropriados.

Os candidatos que não atendam aos requisitos de entrada padrão acima também serão considerados sob reconhecimento de aprendizagem anterior (RPL) se possuírem um diploma universitário (NFQ, nível 8) e um mínimo de 5 anos de experiência relevante verificável na indústria.

Os candidatos que não possuem um diploma primário serão considerados apenas com um mínimo de 10 anos de experiência relevante verificável no setor.

Os candidatos das Faculdades Grandes Écoles também podem se inscrever se estiverem estudando uma disciplina relacionada em uma escola de pós-graduação da ENSEA ou EFREI e forem elegíveis para entrar no último ano (M2) de seu programa.

Os candidatos pré-selecionados que não atendam aos requisitos padrão de entrada serão convidados para uma entrevista.

Requisitos de inglês

Todos os candidatos a pós-graduação cujo primeiro idioma não seja o inglês devem fornecer evidências de proficiência no idioma inglês. Certos testes (por exemplo, IELTS, TOEFL e Pearson PTE) têm um prazo de validade de três anos e serão aplicados. Os testes de inglês devem ser realizados no máximo três anos antes do início do programa.

Observe que as pontuações do Secure English Language Test (SELT) devem ser obtidas em uma única sessão da qualificação correspondente (por exemplo, IELTS e TOEFL). Não aceitaremos uma combinação de pontuações de componentes individuais de vários testes.

Os candidatos que são nacionais de um país que, de acordo com a UCC, é predominantemente anglófono, ou que possuem um diploma ou qualificação equivalente que foi ensinado em um país que é considerado predominantemente anglófono, normalmente será considerado que cumpriram os requisitos de idioma do UCC. No entanto, em algumas circunstâncias, os candidatos podem ser solicitados a apresentar evidências de qualificação no idioma inglês para satisfazer os requisitos de admissão ao programa da faculdade.

Irlanda
University College Cork

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2021-09-15T00:01:50+01:00