Scopul acestui program este de a le oferi cursanților abilitățile necesare pentru a deveni analiști de date sau cercetători de date, pregătindu-i pentru o carieră în știința datelor. Prin înscrierea la acest masterat veți acoperi următoarele tipuri de cunoștințe necesare domeniului:
limbajele de programare necesare gestionării datelor și construcția unor depozite de date – SQL (2 cursuri), Python (4 cursuri), R (trei cursuri);
instrumentele de explorare vizuală a datelor – tipuri de grafice, dashboarduri, infografice și forme de raportare, prin instrumente specializate precum Excel, PowerBI, Tableau, ArcGis;
instrumente de analiză statistică predictivă și analiză dimensională – prin tool-uri precum R, JASP, Excel, ArcGIS, E-Views;
stăpânirea algoritmilor de machine learning (3 cursuri în Python) – algoritmi de reducere a datelor și predicție, procesarea limbajului natural, rețele neuronale
În ceea ce privește nivelul formării, cursurile apelează la gândirea logică și nu necesită cunoștințe prealabile de matematică, statistică sau cunoașterea unor limbaje de programare.
Obiective
transmiterea de cunoștințe privind colectarea și integrarea unor date diverse pentru a facilita analiza lor;
dezvoltarea abilităților de vizualizare a datelor și a raportării analizelor în mod intuitiv;
cunoștințe pentru identificarea trendurilor și a codependențelor;
formarea capacității de a folosi limbaje de programare specifice pentru date: SQL, R, Python;
formarea de aptitudini în utilizarea algoritmilor de machine learning;
transmiterea cunoștințelor privind analiza spațială și analiza seriilor de timp;
dezvoltarea abilităților de coordonare a echipelor pentru realizarea unui proiect
Competențe dobândite
Abilități
gestiunea fluxurilor organizaționale pentru a folosi datele în modelul de business;
abilități organizaționale de colectare și integrare a datelor;
capacitatea de integra coerent date dispersate;
abilitatea de a transforma în date informații diverse în formate diverse;
sintetiza și interpretarea informațiilor din date;
înțelegerea procedurilor pentru construirea unor modele predictive;
abilitatea de a reprezenta grafic datele;
abilitatea de a reprezenta date geografice și de serii de timp
Competențe profesionale:
înțelegerea procesului de colectare și organizare a datelor;
aptitudinea de a integra seturi de date diverse;
capacitatea de a căuta în date sau seturi de baze de date integrate;
capacitatea de a agrega date de mărimi diferite;
aptitudinea de a înțelege legăturile din seturile de datelor;
posibilitatea de a vizualiza datele într-un mod inteligibil
