ماجستير العلوم في علوم البيانات

ابدأ رحلتك في علوم البيانات مع ماجستير معترف به عالميًا من جامعة ليفربول جون مورس.

النقاط الرئيسية

• برنامج تدريبي مجاني لبرمجة بايثون
• برنامج المهارات الشخصية الأساسية للوظيفة
• WES المعترف بها
• 500+ ساعة من التعلم
• 60+ دراسة حالة ومشاريع
• إرشاد جماعي كل أسبوعين مع موجهي الصناعة
• وجهاً لوجه مع مرشدي الصناعة
• حل الشك في الوقت المناسب
• يتوفر الدعم في جميع الأيام من 9 صباحًا حتى 9 مساءً بتوقيت الهند للاستفسارات
• حالة خريجي المعهد الدولي للفنون التطبيقية (IIIT) و (LJMU)

أفضل المهارات التي ستتعلمها

الإحصائيات والتحليلات التنبؤية باستخدام Python والتعلم الآلي وتصور البيانات وتحليلات البيانات الضخمة وما إلى ذلك.

درجة الماجستير من LJMU

مع تراث يعود إلى عام 1823، تعد جامعة ليفربول جون مورس بالمملكة المتحدة الآن واحدة من أكبر الجامعات وأكثرها رسوخًا في المملكة المتحدة. تم تصنيفها ضمن أفضل 100 جامعة شابة في العالم من& أفضل 50 جامعة في المملكة المتحدة من خلال رضا الطلاب.

• أكمل جميع الدورات للحصول على درجة الماجستير المرموقة. شهادة من LJMU، المملكة المتحدة، لبدء حياتك المهنية في علوم البيانات.
• احصل على إمكانية الوصول إلى المكتبة الرقمية الكاملة لـ LJMU للبحث& وكتابة أطروحتك.
• احصل على درجة الماجستير، المعترف بها من قبل WES، بسعر 1/10 من تكلفة البرنامج غير المتصل بالإنترنت.

أفضل محتوى في فئته من قبل أعضاء هيئة التدريس الرائدين وقادة الصناعة في شكل مقاطع فيديو وحالات ومشاريع ومهام وجلسات مباشرة.

المحتوى التحضيري قبل البرنامج

• تحليل البيانات في Excel
• حل مشكلات التحليلات

مجموعة أدوات البيانات

• مقدمة إلى بايثون
• البرمجة بلغة البايثون
• بايثون لعلوم البيانات
• تصور البيانات في بايثون
• تحليل البيانات الاستكشافية
• دراسة حالة EDA الائتمانية
• الإحصاء الاستدلالي
• اختبار الفرضيات
• تحليل البيانات باستخدام SQL
• &أفضل ممارسات SQL المتقدمة
• مهمة SQL: أفلام RSVP

تعلم الآلة

• الانحدار الخطي
• مهمة الانحدار الخطي
• الانحدار اللوجستي
• التصنيف باستخدام أشجار القرار
• التعلم بدون إشراف: التجميع
• أساسيات البرمجة اللغوية العصبية وتعدين النصوص
• حل مشاكل الأعمال
• دراسة حالة: تسجيل العملاء المحتملين

التخصص - التعلم العميق

• تعبئة الغابة& العشوائية
• تعزيز
• تقنيات التعلم الآلي& العامة لاختيار النموذج
• تحليل المكونات الرئيسية
• الانحدار المتقدم
• دراسة حالة MML المتقدمة
• تحليل السلاسل الزمنية
• مقدمة للشبكات العصبية و ANN
• تعيين الشبكة العصبية
• الشبكات العصبية التلافيفية
• الشبكات العصبية التلافيفية - تطبيقات الصناعة
• تقسيم& صورة اكتشاف الكائن (اختياري)
• الشبكات العصبية المتكررة
• التعرف على الإيماءات
• مشروع كابستون

التخصص - ذكاء الأعمال/تحليلات البيانات

• التصور باستخدام Tableau
• برنامج Excel المتقدم
• التصور باستخدام PowerBi
• حل المشكلات المهيكلة باستخدام الأطر
• سرد البيانات
• دراسة حالة Airbnb
• نمذجة البيانات
• SQL المتقدمة وأفضل الممارسات
• مقدمة إلى البيانات الضخمة والسحابة
• تحليلات باستخدام Spark
• دراسة حالة البيانات الضخمة
• هياكل البيانات - المجموعات والقواميس والمكدسات وقوائم الانتظار
• البحث والفرز
• تحليل الخوارزمية + التكرار
• برمجة قواعد البيانات المتقدمة باستخدام Pandas
• مختبر بايثون& إس كيو إل
• مشروع كابستون

التخصص - هندسة البيانات

• إدارة البيانات ونمذجة قواعد البيانات العلائقية
• مقدمة إلى البيانات الضخمة (اختياري)
• مقدمة حول السحابة وإعداد AWS
• مقدمة إلى برمجة هادوب ومابريدوس
• التعيين (اختياري)
• قواعد بيانات NoSQL وقواعد بيانات أباتشي HBase و NoSQL و MongoDB (اختياري)
• تخزين البيانات (اختياري)
• استيعاب البيانات باستخدام أباتشي سكوب وأباتشي فلوم
• خريطة تقلل من مهمة البرمجة
• &الاستعلام عن الخلية
• التعيين (اختياري)
• أمازون ريدشيفت
• مقدمة إلى أباتشي سبارك
• المشروع: خط بيانات ETL
• البنية الأساسية لسحابة AWS (اختيارية)
• تحسين Spark لمعالجة البيانات على نطاق واسع
• أباتشي فلينك (اختياري)
• بث البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Apache Kafka
• معالجة البيانات في الوقت الفعلي باستخدام Spark Streaming
• التعيين (اختياري)
• بناء خطوط أنابيب البيانات الآلية مع تدفق الهواء
• تحليلات باستخدام PySpark
• المشروع: معالجة البيانات في الوقت الفعلي
• مشروع كابستون

منهجيات البحث

• مقدمة للبحث وعملية البحث
• تصميم البحث
• مراجعة الأدبيات
• إدارة المشاريع البحثية
• مهارات كتابة التقارير والعرض
• الأخلاق العلمية

أطروحة الماجستير

• تحقق من الأنماط الغذائية وبصمات الأيض لمستهلكي الوجبات الجاهزة (السريعة) باستخدام طرق PCA والتجميع
• تحقق من تشخيص أمراض العيون باستخدام بيانات التصوير العيني
• هيكل الصور الطبية باستخدام هندسة المعلومات
• استخدام موجز الوسائط الاجتماعية لوضع التغريدات المتعلقة بالكوارث الطبيعية على الخريطة
• منع الاحتيال على بطاقات الائتمان من خلال التعرف على الأنماط
• تطوير نظام التوصية لعملاق إعلامي
• نمذجة المخاطر للأنشطة المالية والخدمات المصرفية الاستثمارية

لمن هذا البرنامج؟

يمكن اختيار أي تخصص بغض النظر عن الخلفية. يلبي البرنامج احتياجات المهندسين ومحترفي& مبيعات التسويق والمبتدئين ومحترفي البيانات وخبراء المجال ومحترفي& تكنولوجيا المعلومات البرمجية

تقدم في حياتك المهنية

• محلل بيانات
• عالم البيانات،
• محلل منتج ،
• مهندس تعلم الآلة ،
• محلل الأعمال