MSc Data Science

El papel de un científico de datos se está convirtiendo rápidamente en una posición requerida para cualquier empresa que desee aprovechar al máximo los datos que recopilan. Hay una mayor demanda de profesionales que tengan la combinación correcta de matemática, estadística, informática, visión para los negocios y la capacidad de aprovechar las tecnologías emergentes para resolver problemas de la vida real.

Puntos destacados del curso

Este programa práctico combina la práctica con la teoría para equipar a los estudiantes con las habilidades, el conocimiento y la experiencia para seguir una carrera en ciencia de datos. Incluye mucho tiempo trabajando en laboratorios bajo la supervisión de personal docente experto, muchos de los cuales han trabajado en la industria y son expertos líderes en el área. Los estudiantes estarán expuestos a la actividad de investigación contemporánea de vanguardia dentro de la ciencia de datos que equipará a los estudiantes orientados a la investigación con el potencial de seguir una carrera basada en la investigación y, en particular, más estudios de doctorado.

Contenido del programa

Centrándose en las áreas entrelazadas de aprendizaje automático, análisis visual y gobernanza de datos, el programa tiene como objetivo lograr un equilibrio entre los fundamentos teóricos, la experiencia práctica y la adquisición de lenguajes y paquetes de relevancia industrial. Los estudiantes investigarán conceptos teóricos mientras obtienen experiencia práctica, asegurándose de que tengan la base de habilidades básicas para obtener una comprensión clave que será fácilmente aplicable para una carrera en ciencia de datos. Los temas incluirán análisis de datos aplicados, manejo práctico de big data y distribución en la nube, así como aspectos legales, éticos y de seguridad de la gestión de datos. Los estudiantes también obtendrán una idea de cómo varias áreas comerciales (recursos humanos, finanzas, marketing y otras) están utilizando la ciencia de datos para resolver problemas comerciales.

Nota: Tanto los módulos centrales como los opcionales se actualizan constantemente y se están revisando. Al igual que con la mayoría de los programas académicos, recuerde que es posible que un módulo no se ofrezca en un año en particular, por ejemplo, porque muy pocos estudiantes optan por él. Middlesex University se reserva el derecho de variar o retirar cualquier curso o módulo.

• Modelado, regresión y aprendizaje automático (30 créditos) - Obligatorio
• Análisis de datos visuales (30 créditos) - Obligatorio
• Análisis de datos aplicados: herramientas, manejo práctico de Big Data, distribución en la nube (30 créditos) - Obligatorio
• Aspectos legales, éticos y de seguridad de la gestión de datos (30 créditos) - Obligatorio
• Proyecto de ciencia de datos individuales (60 créditos) - Obligatorio

Chris Liverani / Unsplash

Enseñando

El curso se imparte a través de una serie de talleres prácticos, así como el estudio autodirigido y el aprendizaje basado en proyectos. No habrá conferencias formales ya que todo el contenido del curso se integrará en las sesiones del taller. Se han desarrollado instalaciones especializadas en el campus exclusivamente para este grado y un personal experimentado le enseñará cómo usarlas.

Requisitos de entrada

Requisitos académicos

• Un título de honores normalmente clasificado 2.2 o superior, o equivalente, en ingeniería, informática o cualquier disciplina numérica.
• Los candidatos con otros títulos son bienvenidos, siempre que puedan demostrar niveles apropiados de experiencia relevante.
• Los candidatos sin calificaciones formales deben demostrar experiencia relevante en el campo y la capacidad de estudiar a nivel de posgrado.

Requisitos del idioma inglés (posgrado)

Todos los programas en Middlesex University Dubai se imparten en inglés y los solicitantes con educación previa fuera de los países de habla inglesa (como el Reino Unido, los Estados Unidos, Canadá, Inglaterra, Irlanda, Australia, Nueva Zelanda), deben demostrar dominio del idioma inglés de la siguiente manera :

• IELTS Academic: 6.5 (mínimo 6.0 en cada banda)
• TOEFL basado en Internet: 87 (21 en escuchar y escribir, 22 en hablar y 23 en lectura)
• PearsonPTE Académico: 58

Futuras carreras y empleabilidad

El papel del trabajo de un científico de datos ahora es común y refleja el aumento de la demanda industrial; El curso en sí está diseñado para satisfacer las especificaciones de un científico de datos. Los informes muestran que las habilidades de aprendizaje automático, big data y ciencia de datos son muy demandadas, creando un número significativo de trabajos relacionados con datos para 202. Los graduados del programa estarán bien equipados para carreras como científicos de datos en una variedad de industrias, ambas sectores público y privado.