Entwickeln Sie Ihr Wissen und Verständnis in den Bereichen Datenengineering und Datenwissenschaft, während Sie lernen, große Datenmengen zu speichern, zu verwalten und zu analysieren.
Datenengineering und Datenwissenschaft sind zwei eng verwandte Bereiche. Dennoch haben sie zwei unterschiedliche Rollen und Verantwortlichkeiten:
- Datenengineering ist der Prozess des Sammelns, Speicherns, Verarbeitens und Analysierens von Daten. Dateningenieure bauen und warten die Systeme, die Daten für Unternehmen zugänglich und nützlich machen.
- Datenwissenschaft ist das Studienfeld, das Fachwissen, Programmierfähigkeiten und statistische Methoden kombiniert, um Wissen und Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. Datenwissenschaftler nutzen ihre Fähigkeiten, um Geschäftsprobleme zu lösen, Vorhersagen zu treffen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Es gibt viele Gründe, warum Sie den MSc in Datenwissenschaft und Datenengineering an der University of Dundee studieren sollten.
Sie profitieren von einem einzigartigen Kurs, der die Fähigkeiten des Datenengineerings und der Datenwissenschaft kombiniert. Dies macht Sie zu einem gefragten Fachmann in der heutigen datengestützten Welt.
Sie lernen von führenden Forschern und Tutoren, Experten für Geschäftsanalyse sowie Industrie- und Forschungsdatenwissenschaftlern. Dies ermöglicht es Ihnen, Ihr Verständnis für die realen Situationen zu entwickeln, denen Sie in Ihrer Karriere begegnen könnten.
Im Laufe des Kurses werden Sie eine Reihe von Kern- und Wahlmodulen studieren, wie zum Beispiel:
- Einführung in das maschinelle Lernen
- Programmiersprachen für Datenengineering
- Big Data Analyse
- DevOps
- MicroServices
Im Rahmen Ihres Studiums werden Sie auch ein Forschungsprojekt durchführen. Dies ermöglicht es Ihnen, Erfahrung in der Durchführung eines unabhängigen Softwareentwicklungsprojekts zu sammeln.
Jüngste Projekte haben sich mit folgenden Themen beschäftigt:
- Integration von Marktdaten Dritter zur Steigerung des Verkaufs in der Getränkeindustrie
- Bereitstellung von Zugang zu Citizen Science-Daten über eine Microservice-Architektur
- Diagnose von Hautkrebs mithilfe von Künstlicher Intelligenz und Deep Learning