Msc en Ciencia de Datos y Análisis

Msc en Ciencia de Datos y Análisis

Puntos Clave

  • Permiso de trabajo mientras estudias

  • Permiso de Trabajo Post Graduación por 24 meses

  • Fechas de inicio: Septiembre / Enero

  • Duración:  1 año

  • Titulación de NFQ Nivel 9

  • Tipo: Tiempo Completo
  • Horario: Diurno
  • Tasa de Matrícula: Desde 18,130 €

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SOLICITAR PRESUPUESTO

La Maestría en Ciencia y Análisis de Datos, ofrecida conjuntamente por la Escuela de Ciencias de la Computación y Tecnología de la Información y el Departamento de Estadística, brinda educación en los principios clave de esta área en rápida expansión. La combinación de módulos sofisticados de computación y estadística desarrollará sus habilidades en administración de bases de datos, programación, resumen, modelado, visualización de datos e interpretación de datos. El programa brinda a los graduados una oportunidad, a través del desarrollo de un proyecto de investigación, para investigar los elementos más aplicados de las disciplinas.

Los estudiantes deben obtener 90 créditos a través de una combinación de módulos básicos (30 créditos), módulos electivos (30 créditos) y una disertación (30 créditos).

Estructura del Programa

Módulos principales (30 créditos)

  • CS6405 Datamining (5 créditos) – Dr. Alejandro Arbelaez, Semestre 2
  • CS6421 Deep Learning (5 créditos) – Profesor Gregory Provan, Semestre 2
  • ST6030 Fundamentos del análisis de datos estadísticos (10 créditos) – Dr. Michael Cronin y Dr. Supratik Roy, semestre 1
  • ST6033 Técnicas de modelado lineal generalizado (5 créditos) – Dr. Michael Cronin, Semestre 2

Módulos de base de datos

Los estudiantes que tengan la experiencia adecuada en bases de datos deben:

  • Tecnología de base de datos CS6408 (5 créditos) – Dr. Colin McCormack, Semestre 1

Los estudiantes que no hayan estudiado bases de datos toman:

  • CS6503 Introducción a las bases de datos relacionales (5 créditos) – Dr. Kieran Herley, Semestre 1

Módulos electivos (30 créditos)

Los estudiantes deben tomar al menos 10 créditos de módulos CS (Ciencias de la Computación) y al menos 10 créditos de módulos ST (Estadísticas) de los que se enumeran a continuación:

  • Optimización CS6322 (5 créditos) – Dr. Steve Prestwich, Semestre 1
  • CS6409 Almacenamiento y recuperación de información (5 créditos) – Dr. Alejandro Arbelaez, Semestre 2
  • CS6420 Temas en Inteligencia Artificial (5 créditos) – Prof Barry O’Sullivan, Semestre 1
  • ST6034 Métodos multivariados para el análisis de datos (10 créditos) – Dr. Michael Cronin y Dr. Supratik Roy, Semestre 2
  • ST6035 Investigación de operaciones (5 créditos) – Dra. Maria Teider, Semestre 1
  • ST6036 Ciencia de decisión estocástica (5 créditos) – Dr. Kevin Hayes, Semestre 2
  • ST6040 Aprendizaje automático y análisis estadístico I (5 créditos) – Dr. Eric Wolsztynski, semestre 1
  • ST6041 Aprendizaje automático y análisis estadístico II (5 créditos) – Dr. Eric Wolsztynski, semestre 2

Módulos de programación

Los estudiantes que tengan una experiencia adecuada en programación deben:

  • CS6422 Desarrollo de sistemas complejos (5 créditos) – Profesor Gregory Provan, Semestre 1
  • CS6423 Computación escalable para análisis de datos (5 créditos) – Profesor Gregory Provan, Semestre 2

Los estudiantes que no hayan estudiado programación toman:

  • Programación CS6506 en Python (5 créditos) – Dr. Kieran Herley, Semestre 1
  • Programación CS6507 en Python con aplicaciones de ciencia de datos (5 créditos) – Dr. Kieran Herley, Semestre 2

Todas las selecciones están sujetas a la aprobación del coordinador del programa.

Un estudiante que obtenga una calificación total de al menos el 60% en todos los módulos enseñados, y no menos del 40% en la Disertación en Ciencia de Datos y Análisis será elegible para el premio de Maestría en Ciencia de Datos y Análisis.

Los estudiantes elegibles seleccionan uno de los siguientes módulos:

  • Disertación CS6500 en análisis de datos (30 créditos) – Dr. Ahmed Zahran, Semestre 3
  • Disertación ST6090 en análisis de datos (30 créditos) – Dr. Michael Cronin, Semestre 3

El Libro de módulos contiene descripciones de todos los módulos enumerados en el Calendario universitario. La selección de cualquier módulo se rige por los requisitos del programa descritos en el Calendario de la Universidad para cada programa.

Prácticas del curso

Un módulo típico de 5 créditos:

  • 2 horas de conferencia por semana
  • 1-2 horas de prácticas por semana

Fuera de este horario regular, los estudiantes deben estudiar de forma independiente leyendo y trabajando en los laboratorios y en los ejercicios.

Por qué elegir este curso

La Maestría en Ciencia de Datos y Análisis es una colaboración significativa entre la Facultad de Ciencias de la Computación y Tecnología de la Información y el Departamento de Estadística, diseñada para proporcionar a los graduados las habilidades y el conocimiento necesarios para ayudar a las empresas y organismos públicos a lidiar con datos cada vez mayores y complejos. El programa enfatiza la aplicación de metodologías de Ciencias de la Computación y Estadística que ayudan a transformar datos en información útil que puede respaldar la toma de decisiones.

Oportunidades profesionales

Este programa tiene como objetivo preparar a los estudiantes para gestionar, analizar e interpretar grandes fuentes de datos heterogéneas. Los graduados diseñarán, compararán y seleccionarán técnicas de análisis de datos adecuadas, utilizando herramientas de software para el almacenamiento / gestión y análisis de datos, aprendizaje automático, así como métodos probabilísticos y estadísticos. Estas capacidades son el núcleo de las empresas que constantemente enfrentan la necesidad de lidiar con grandes conjuntos de datos.

Las empresas que actualmente buscan graduados con habilidades en análisis de datos incluyen: empresas especializadas en análisis, servicios financieros y consultoría, o agencias gubernamentales.

Empresas que contratan activamente a nuestros graduados:

Accenture, Aer Lingus, Agility M3, Allied Irish Banks, Altada Technology Solutions Ltd, Amazon, Apple, Bank of America Merrill Lynch, Bank of Ireland, BT, Oficina Central de Estadísticas, Cisco, CiTi-Technology, Clearstream, Cloudreach, Dell EMC, Deloitte, Deutche Bank, Enterprise Ireland, Ericsson, Ernst & 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, Versión 1 (software), VMware y más.

Salarios iniciales

Existe una demanda creciente de graduados que puedan recopilar, interpretar, administrar y almacenar grandes volúmenes de datos. Los graduados pueden trabajar como analistas, administradores de bases de datos, consultores de almacenamiento de datos, consultores de inteligencia empresarial, por nombrar solo algunos. Las agencias de empleo informan que los salarios típicos oscilan entre los 45 000 y los 95 000 €, según la industria y la experiencia.

Requisitos de admisión

Los candidatos deben tener:

  1. obtuvo un segundo grado con honores de clase I en un título de honores primario (NFQ, nivel 8) en ciencias de la computación o ciencias matemáticas o
  2. un Grado I de Honores de Segunda Clase en un título de honores primario (NFQ, Nivel 8) con un fuerte contenido numérico (por ejemplo, ingeniería, finanzas, física, biociencias o economía). En tales casos, el equipo del programa debe estar satisfecho de que el contenido numérico sea suficiente para ingresar al programa y que los solicitantes tengan una calificación agregada de un segundo grado de honores de segunda clase en los módulos apropiados.

Los solicitantes que no cumplan con los requisitos de ingreso estándar anteriores también serán considerados bajo el reconocimiento de aprendizaje previo (RPL) si tienen un título universitario (NFQ, nivel 8) y un mínimo de 5 años de experiencia industrial relevante verificable.

Los solicitantes que no tengan un título primario solo serán considerados con un mínimo de 10 años de experiencia industrial relevante verificable.

Los candidatos de las Grandes Écoles Colleges también son elegibles para postularse si están estudiando una disciplina afín en una escuela de posgrado ENSEA o EFREI y son elegibles para ingresar al último año (M2) de su programa.

Los solicitantes preseleccionados que no cumplan con los requisitos de ingreso estándar serán invitados a una entrevista.

Requisitos de inglés

Todos los solicitantes de posgrado cuyo primer idioma no sea el inglés deben proporcionar evidencia de dominio del idioma inglés. Ciertas pruebas (por ejemplo, IELTS, TOEFL y Pearson PTE) tienen un límite de tiempo de tres años en su validez y se aplicarán. Las pruebas de idioma inglés deben realizarse no más de tres años antes del comienzo de un programa.

Tenga en cuenta que los puntajes de Secure English Language Test (SELT) deben obtenerse en una sola sesión de la calificación correspondiente (por ejemplo, IELTS y TOEFL). No aceptaremos una combinación de puntuaciones de componentes individuales de varias pruebas.

Los solicitantes que sean nacionales de un país que, según la UCC, sea mayoritariamente angloparlante, o que tengan un título o una calificación equivalente que se impartió en un país que se considera mayoritariamente angloparlante, normalmente se supondrá que tienen cumplió con los requisitos de idioma de la UCC. Sin embargo, en algunas circunstancias, es posible que se requiera que los solicitantes presenten evidencia de una calificación del idioma inglés para satisfacer los requisitos de ingreso al programa universitario.

Irlanda
University College Cork

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    2021-09-14T20:14:22+01:00