Big Data se refiere al gran volumen de datos que las empresas encuentran todos los días. Los orígenes de Big Data se remontan a mediados de la década de 1990 cuando John Mashey, que trabajaba en Silicon Graphics, EE. UU., Participó en el procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos. El análisis de los datos por parte de los seres humanos puede llevar mucho tiempo y, por lo tanto, se puede utilizar el uso de sistemas de información sofisticados para procesar esta enorme cantidad de datos. Estos datos no solo son voluminosos, sino que provienen de diversas fuentes, el sistema puede analizar los datos con un tiempo de procesamiento variado y es importante verificar la incertidumbre y la confiabilidad de los datos. La computación inteligente moderna puede procesar datos voluminosos a una velocidad súper rápida. La computación inteligente está influenciada por varios factores tales como (i) tecnologías cambiantes, dispositivos inteligentes, sensores; (ii) la creciente complejidad tecnológica que puede procesar los datos más rápido; (iii) la interacción hombre-máquina y sus capacidades. Lo que una organización hace con estos conjuntos de datos es de tremenda importancia.

La ciencia de datos es un campo interdisciplinario relacionado con procesos capaces de extraer conocimiento o información de datos; Ya sean datos estructurados, no estructurados o semiestructurados. Junto con la Inteligencia Artificial, Data Science puede ofrecer de manera más eficiente una amplia gama de soluciones para encontrar información adecuada y significativa de esos enormes grupos de datos.

Nuestra Maestría en Ciencia de Datos, Big Data e Inteligencia Artificial es un programa de 10 meses que prepara a los estudiantes para descubrir, comprender y utilizar la sutileza de la Ciencia de Datos, Big Data e Inteligencia Artificial en el diseño de negocios cotidianos. Ofrece a los estudiantes una verdadera experiencia multicultural e internacional en nuestro campus ubicado en Montpellier, al sur de Francia.

Los estudiantes desarrollarán sus habilidades de administración general y explorarán las diferentes formas en que la Ciencia de Datos, Big Data y la Inteligencia Artificial pueden mejorar la toma de decisiones en un entorno empresarial o social.

Los proyectos y visitas de la industria a lo largo del año acelerarán la experiencia académica y brindarán a los estudiantes la oportunidad de obtener un valioso trabajo y experiencia en la vida real.

Los estudiantes tendrán la oportunidad de participar en diferentes seminarios, talleres y reuniones, donde las empresas acuden a nuestro campus para conocer a sus futuros gerentes y pasantes de alta calidad. Nuestro centro de carreras y la red de alumnos también están proporcionando a los estudiantes una gama completa de soluciones y herramientas para mejorar su carrera.

Puntos clave

  • Duración: 10 meses
  • Ingesta: una vez al año en septiembre
  • Modo: tiempo completo
  • Créditos: 90 ECTS
  • Idioma: totalmente impartido en inglés.
  • Lugar: campus de la Montpellier Business School
  • Matrícula: 13 900 €

Requisitos

  • Una licenciatura o equivalente
  • Prueba de inglés: un puntaje mínimo de TOEFL 80/120 o TOEIC 785/990 o IELTS 6/9 o MBS prueba de inglés B2 (gratis)
  • Objetivos profesionales relevantes

Proceso de admision

  • Deberá completar el formulario de solicitud en línea (que se puede guardar y completar a lo largo del tiempo)
  • Los solicitantes seleccionados serán programados para entrevistas de admisión por videoconferencia o en Montpellier Business School

Documentos requeridos

  • Copia de pasaporte
  • Una fotografía de pasaporte
  • Resumen de currículo de vida
  • Copias del diploma más alto obtenido.
  • Copias de transcripciones de registros de los últimos tres años. Proporcione una traducción al inglés de sus documentos si están escritos en otros idiomas además del francés y el inglés.
  • Prueba de dominio del idioma inglés: puntuación mínima de TOEFL 80/120, IELTS 6/9 o TOEIC 785/990 o prueba de inglés de Montpellier Business School (gratis) B2. Los candidatos con estudios previos de inglés están exentos.

Organización

  • Cursos y proyectos empresariales: año académico de septiembre a junio.
  • Tesis de maestría: septiembre a agosto
  • Graduacion: diciembre

Módulos de cursos

Fundamentos de gestión (24 ECTS):

  • Gestión estratégica
  • Publicidad digital
  • Gestión avanzada de la innovación
  • Tecnología de la información y creación de valor.
  • Big data y Analytics
  • Cambio digital
  • Desarrollo de habilidades blandas

Ciencia de datos, Big Data e Inteligencia Artificial (15 ECTS):

  • Advanced Big Data y Analytics
  • Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático
  • Nuevas tendencias y modelos de negocio.

Proyectos empresariales (21 ECTS):

  • StratMe'up
  • Proyecto emprendedor

Tesis de maestría (30 ECTS)

Perfil de los estudiantes

  • Licenciatura o superior
  • Dominio del inglés: IELTS 6/9, B2
  • Nivel superior en matemáticas y estadística.

Carrera

En la era de la Industria 4.0, es imperativo que los gerentes de negocios tengan experiencia práctica en el dominio de la Ciencia de Datos. Nuestro MSc permitirá a los estudiantes comprender, analizar y actuar en cualquier organización en una amplia gama de sectores y países, transformados por la ciencia de datos, big data e inteligencia artificial. Estará mejor equipado con habilidades teóricas, metódicas y prácticas para lidiar con los complejos sistemas de información. Al graduarse, nuestros estudiantes pueden seguir una carrera académica (Ph.D., DBA), profesional o convertirse en empresarios.

Ejemplos de posibles carreras:

  • Experto en Big Data
  • Científico de datos
  • Analista de datos
  • Analista de inteligencia de negocios
  • Gerente de Analisis de Negocios
  • Consultor de gestión de datos
  • Administrador / administrador de la base de datos
Programa impartido en:
Inglés

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Última actualización March 13, 2019
Este curso es En campus
Fecha de inicio
Sep 2019
Duration
10 
Tiempo completo
Precio
13,900 EUR
Deadline
Por ubicación
Por fecha
Fecha de inicio
Sep 2019
Fecha de finalización
Dic 31, 2020
Fecha límite de inscripción

Sep 2019

Location
Fecha límite de inscripción
Fecha de finalización
Dic 31, 2020