Большие данные и аналитическое управление проектами

ОБЛАСТЬ ИНФОРМАЦИИ О ДАННЫХ

- Описательный анализ
Для чего мы хотим проанализировать данные? Какие данные нам нужны?

- Построение хранилища для анализа.
Как мы сохраняем информацию?

- Определение, создание и графическое представление переменных.
Где мы начинаем анализировать? Что и как мы измеряем результаты?

- Определение показателей и проверка результатов.
Сколько данных мы анализируем?

- Data Mining.
Можем ли мы уменьшить количество переменных для анализа? Есть ли отношения между событиями? Есть ли скрытые отношения? Можем ли мы сгруппировать пользователей и / или продукты? Можем ли мы делать поведенческие прогнозы?

- Практические случаи
Как мы применим полученные знания к практическому делу?

ОБЛАСТЬ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

- Введение в феномен больших данных
Феномен больших данных в контексте. Что такое большие данные? Почему сейчас?
Данные как ключевой элемент для создания стоимости в текущей компании

- Структура проектов
Структура проектов Big Data Analytics. Data Scientist, Data Engineer, Data Practitioner ... успешные профили работы, связанные с большими данными

- Основы и инструменты больших данных
Технические основы больших данных. Экосистема больших данных и инструментарий Data Scientist. Алгоритмические библиотеки

- Контекстуализация данных
Работа с данными в контексте больших данных. Жизненный цикл данных. Источники информации, типология и качество данных

- захват и предварительная обработка данных
Новые модели хранения данных. Использование геопространственных данных

- Системы горизонтальной масштабируемости технологий
Вычисления распределены в кластерных и эталонных средах: Hadoop, Spark, Storm ...

- Использование данных
Технологии многоканального использования и визуализации данных: информационные панели, карты, графические библиотеки

- Окончательный проект
Проект аналитики больших данных

ОБЛАСТЬ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ

- Управление проектом
Пять этапов управления проектами, девять областей знаний в управлении проектами.

- Определение объема проектов
Управление областью

- График проекта
Управление временем

- Стоимость и финансирование проектов
Управление затратами

- Компьютерные инструменты
Microsoft Project

Запросите информацию, и вы получите самую подробную программу

Требования к поступающим на программу Магистр по большим данным и аналитическому управлению проектами включают в себя наличие бакалавровской степени в области информационных технологий, компьютерных наук, бизнеса или смежных дисциплин. Кандидаты должны представить подтверждение академической успеваемости, а также резюме, мотивационное письмо и рекомендации от преподавателей или работодателей. Важным условием является владение английским языком на уровне не ниже B2, что подтверждается соответствующим сертификатом, например, TOEFL или IELTS. Помимо этого, предпочтение отдается кандидатам с опытом работы в сфере аналитики, управления проектами или информационных систем, однако наличие такого опыта не является обязательным. В рамках отбора также учитывается личная мотивация и заинтересованность в области больших данных и аналитического управления проектами. Процесс поступления включает заполнение онлайн-заявки, отправку необходимых документов и прохождение возможного собеседования или тестирования. Претендентам рекомендуется подготовиться к вопросам по своим профессиональным целям, знанию современных технологий в области аналитики данных и управлению проектами. Объявление о принятых кандидатурах осуществляется в установленные сроки после рассмотрения всех заявлений. Ожидается, что поступающие успешно пройдут предварительный отбор, подтвердят свою мотивацию и смогут справиться с академическими требованиями программы. Важно подчеркнуть, что программа ориентирована на студентов с аналитическими навыками, стремящихся углубиться в области обработки больших данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, а также развития управленческих компетенций в сфере управленческих проектов.

Финансирование обучения является важным аспектом при выборе программы магистратуры по «Big Data и Проектному Управлению» в INSA Business School. Студенты имеют различные возможности для получения финансовой поддержки, включая стипендии, гранты и студенческие кредиты. INSA Business School предлагает несколько видов стипендий, которые основаны на достижениях студентов, академической успеваемости и финансовом положении. Важно отметить, что заявки на стипендии обычно подаются одновременно с заявлением на зачисление в программу, и требования к документам могут включать мотивационное письмо, рекомендации и подтверждение финансовых потребностей.

Кроме того, университет сотрудничает с различными финансовыми учреждениями, предоставляющими студентам доступ к выгодным студенческим кредитам и займам. Процесс оформления кредита обычно предусматривает предоставление подтверждающих документов о зачислении и предполагаемых расходах на обучение. Также, студенты могут воспользоваться программами частичного финансирования, предоставляемыми государственными организациями или частными компаниями, особенно для иностранных студентов. В некоторых случаях возможна работа на кампусе или участие в стажировках, что помогает частично покрыть расходы на обучение и проживание.

Рассмотрение вопросов финансирования следует начать заранее, так как конкуренция за ограниченные ресурсы довольно высокая. Студентам рекомендуется внимательно изучить все доступные опции и подготовить необходимые документы для подачи заявлений. В целом, INSA Business School стремится сделать обучение доступным для талантливых студентов со всего мира и поддерживает их финансово через разнообразные программы. Успешное финансирование обучения позволяет сосредоточиться на учебе и полностью раскрыть свой потенциал в области аналитики данных и проектного менеджмента.

Дополнительная информация о программе

Программа «Master Big Data и проектный менеджмент» является одним из самых современных и востребованных предложений в области цифровых технологий и управления проектами. Разработанная ведущими специалистами INSA Business School, она предназначена для подготовки профессионалов, способных анализировать и обрабатывать большие объемы данных, а также эффективно управлять проектными командами и ресурсами. В рамках обучения студенты получают глубокие знания в области анализа больших данных, методов обработки информации, машинного обучения, искусственного интеллекта и визуализации данных. Кроме того, программа включает курсы по управлению проектами, разработке стратегий, управлению рисками и лидерским качествам, что делает выпускников востребованными в различных отраслях экономики, таких как финансы, маркетинг, информационные технологии, телекоммуникации и консалтинг.

Программа специально ориентирована на развитие практических навыков, поэтому в учебный план входят многочисленные проекты, стажировки и реальные кейсы из бизнес-среды. Студенты имеют возможность работать с ведущими технологическими платформами и программными продуктами для анализа данных, что дает им конкурентное преимущество на рынке труда. Обучение сочетает теоретическую базу с практическими задачами, реализуемыми под руководством опытных преподавателей и профессионалов из бизнеса.

Программа рассчитана на студентов с различным профессиональным опытом и образовательными бэкграундами, при этом особое внимание уделяется развитию аналитического мышления, навыков командной работы и коммуникации. Студенты получают международное признание и сертификаты, подтверждающие их компетенции и готовность к вызовам современного рынка труда. После завершения курса выпускники смогут успешно трудиться в аналитических отделах компаний, запускать собственные проекты или развивать собственную карьеру в сфере цифровых технологий и управления проектами.