MSc in Big Data Technologies

Lo que estudiarás

Los estudiantes de tiempo completo completan seis módulos enseñados; tres en el trimestre A y tres en el trimestre B y un proyecto de tesis de maestría en el trimestre C. Los estudiantes a tiempo parcial completan seis módulos enseñados; tres en el año 1, tres en el año 2 y un proyecto de maestría en el año 3.

Cloud Computing y servicios web

Este módulo proporciona una cobertura analítica y práctica de la computación en la nube y los servicios web. Se centra en la tecnología, los marcos y los estándares asociados: modelos en la nube, plataformas en la nube y escalabilidad. También brinda cobertura de la tecnología actual del servicio web y las representaciones de transporte de datos, y el desarrollo integrado de aplicaciones de servicios web y en la nube. Los ejemplos actuales de tecnología de la industria se utilizan en todas partes.

Big Data Landscape

Este módulo cubre el proceso de administración de Big Data a lo largo de su ciclo de vida, desde los requisitos hasta la jubilación. El ciclo de vida cruza diferentes sistemas de aplicaciones, bases de datos y medios de almacenamiento. Los estudiantes obtendrán una comprensión de la cadena de valor completa de Big Data. Podrán analizar los desafíos y las oportunidades asociados con las diferentes etapas por las que pasa Big Data.

Análisis de datos

Este módulo cubre los conceptos básicos de estadísticas necesarios para comprender los conceptos críticos de minería de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo utilizados en la visualización y análisis de datos, particularmente Big data. Los estudiantes comprenderán la preparación de los datos, los modelos de procesos utilizados en el análisis, los algoritmos y sus requisitos, la implementación de estos algoritmos utilizando las tecnologías actuales y su aplicabilidad a diferentes tipos de escenarios. También obtendrán habilidades prácticas avanzadas en el diseño, implementación y evaluación de soluciones analíticas para problemas relacionados con Big Data.

Plataformas Big Data

Este módulo cubre las plataformas que admiten almacenamiento, procesamiento y análisis de datos en escenarios de Big Data. Se centra en plataformas altamente escalables que proporcionan capacidades operativas para el procesamiento interactivo en tiempo real y en plataformas que brindan capacidades analíticas para un análisis retrospectivo y complejo. Los estudiantes obtendrán una comprensión avanzada de los principios en los que se basan estas plataformas, y sus fortalezas, debilidades y aplicabilidad a diferentes tipos de escenarios. También obtendrán habilidades prácticas avanzadas en el diseño e implementación de soluciones de plataforma escalables de Big Data.

Internet de las Cosas

Este módulo proporciona una cobertura fundamental y práctica del conjunto de tecnologías convergentes conocida como Internet of Things (IoT). Se centra en aplicaciones representativas de IoT, tecnologías, marcos y estándares asociados que soportan y sustentan aplicaciones IoT, como redes de sensores, protocolos de mensajería, seguridad, almacenamiento de datos, análisis, servicios e interacción humana. El módulo proporciona una cobertura práctica en profundidad de los marcos de implementación de IoT representativos, incluidos los modelos de prestación de servicios basados ​​en la nube.

Aspectos profesionales de TI y métodos de proyectos

Este módulo busca desarrollar comprensión y habilidades prácticas en métodos de proyectos avanzados que estén en línea con las regulaciones, estándares y prácticas de la industria y sean aplicables a proyectos de TI complejos. El estudio se lleva a cabo de manera integrada para garantizar que los marcos profesionales dentro de los cuales se desarrollan, implementan y gestionan dichos proyectos se entienden completamente.

Disertación de Maestría

Los estudiantes investigarán un tema actual o emergente en Cloud Computing o tecnologías relacionadas. La disertación actúa como un vehículo para ampliar el conocimiento y la comprensión del estudiante y la comunidad técnica en algún área técnica especializada. Sirve a su longitud, complejidad y rigor como un vehículo adecuado para extender el rango de habilidades personales, interpersonales y de comunicación de los estudiantes. Además, sirve para desarrollar y ampliar una gama de habilidades de pensamiento de alto nivel, que incluye el análisis y la síntesis de habilidades, y brinda la oportunidad para que el alumno demuestre iniciativa y creatividad en una gran parte del trabajo técnico.