Big Data Technologies MSc
大数据技术理学硕士硕士
本课程旨在帮助你为进入快速发展的大数据领域做好职业准备,该领域通过分析来自社交媒体、医疗保健和电子商务等来源的海量信息,推动企业决策。随着技术进步和硬件成本下降,各组织如今能够收集大规模且多样化的数据集,这些数据需要强大的工具和专业人才来进行管理和解读。大数据有助于企业了解客户行为、改进服务并降低成本,从而对具备实际技能的专业人才产生巨大需求。
本课程面向应届毕业生和在职专业人士设计,帮助你深入理解大数据系统,并通过Python、R、MySQL、Oracle以及noSQL数据库等业界标准工具获得实践经验。你将学习如何使用现代技术(包括云存储和分布式系统)来存储、处理和分析大型数据集,以及这些技术如何与现有业务基础设施集成。
通过讲座、实践课程、小组合作和真实项目,你将获得雇主高度看重的技术能力和专业技能。评估方式包括实践作业、演示汇报、软件开发和研究任务。课程内容聚焦于真实的行业需求,确保你在毕业时已具备在这个竞争激烈、数据驱动的世界中有效贡献的能力。
语言要求
如果你的母语不是英语,你需要取得总分6.5分且写作单项不低于6.5分、其他各项均不低于6.0分的雅思成绩。
| 科目 | 总分 | 阅读 | 听力 | 口语 | 写作 |
|---|
雅思 | 6.5 | 6.0 | 6.0 | 6.0 | 6.5 |
总分88,其中听力不低于17分,写作不低于24分,阅读不低于18分,口语不低于20分。
课程描述
本课程涵盖大数据时代下数据在组织中的应用及其治理挑战,探讨数据量、速度与多样性对数据存储、管理及使用方式的影响,介绍SQL与NoSQL数据库、Hadoop、MapReduce、Hive等关键技术。《数据仓库与商业智能》模块讲授数据仓库架构、多维建模、多源数据集成及基于云的数据仓库和NoSQL OLAP技术,以支持商业决策。《数据挖掘与机器学习》模块介绍适用于数据科学的现代机器学习与数据挖掘技术,学生将使用R和Python等工具,结合公共部门或企业领域的实际数据集进行实践。《数据存储库原理与工具》为技术性较强的实操模块,涵盖数据建模、数据库设计及SQL语言的应用。最后,《硕士项目》要求学生在选定主题上综合运用所学知识,开展独立研究,完成包含研究、规划、批判性评估与反思的综合性项目,并通过四次混合式工作坊获得必要支持。所有模块共同构建了从数据管理到分析决策的完整知识体系。