得到最好的老师的培训，拥有最创新的教育系统和TECH技术大学的安全和偿付能力" 

多年来，大数据已经与我们的生活密不可分。大多数人使用电子设备或技术，不断收集数据。这些信息对公司有很大的价值，因为它允许公司使用这些报告来改进，例如，创造新产品的过程或解决可能的业务缺陷。 

今天，对每天产生的数万亿数据的收集和存储已经有了很大的改善。然而，人类分析这些信息的能力存在很大的缺陷，因此，他们需要工具或自动方法来促进这项工作。 

视觉分析技术的使用使人们有可能通过将人类知识与计算机的巨大数据处理和存储能力相结合来改善决策，以找到复杂问题的解决方案。 

为了满足对可视化分析和大数据专业人员日益增长的需求，这个著名的课程是为了向参与者提供新的数据分析技术在商业领域应用的战略眼光，以便在分析的信息基础上开发创新服务。 

在这几个月的培训中，学生将获得数据分析新发展的完整视野，这将使他们通过最密集的教育途径，为他们在此时的明星形象做准备，深入到蓬勃发展的研究领域，如。

• 数据分析的技术 
• 信息采集和存储 
• 信息采集和存储 
• 大规模并行数据处理的工程 
• 可视化技术和工具 

这是一个独特的机会，可以在一个不断增长的部门中发挥专长，作为一个成功的专业人士脱颖而出  

在数据工作中应用视觉分析的最新技术，利用人类知识和计算机存储能力相结合所产生的巨大能力"

这个视觉分析和大数据的硕士学位包含了市场上最完整和最新的课程主要特点是： 

• 由专家提出的案例研究的发展 
• 该书的内容图文并茂,示意性强,实用性强，为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息 
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习 
• 其特别强调创新方法 
• 理论课,向专家提问,关于有争议问题的讨论区和个人反思性论文 
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

你将获得创新的教学材料和资源，这些材料和资源将促进学习过程和对所学内容的长期保留"

教学人员包括来自该部门的专业人员，他们将自己的工作经验带入这一培训，以及来自著名参考协会和大学的公认专家。 

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。 

该课程的设计重点是基于问题的学习，通过这种方式，专业人员必须尝试解决整个学术课程中出现的不同专业实践情况。为此，专业人员将得到由知名和经验丰富的专家创建的创新互动视频系统的协助。   

一个非常完整的培训，以总的质量目标为重点，将我们的学生带到最高水平的能力"

一个完整的更新，将为你提供一个数据分析专家的工作技能"

这个硕士学位的目标是根据该部门专业人员的现实和必要目标制定的。学生将能够逐步验证他们的学习和对内容的掌握进度，以便在最后，他们将完成一个完整的专业成长过程。

为你的专业培训制定现实的,可实现的和高影响力的目标"

总体目标

• 让学生沉浸在可视化分析工具的新社会和技术环境中。这种高度复杂和不确定的环境越来越依赖于基于数据分析和可视化的决策 
• 获得并改进基于事实的批判性思维以制定战略决策 
• 理解不断变化的环境价值，促进学生与创业和工作新知识的联系
• 使用统计工具分析产生的数据并得出结论，以便做出最合适的决策 
• 学习统计学的入门概念；进行统计学推理；表示不同变量之间的关系，等等
• 深入研究作为推论统计基础的概率原理，对特定人群的猜想进行检验（假设检验） 
• 了解信息来源，以及它们为创建新的创新商业模式带来的价值 
• 了解并使用统计工具来解决大数据领域的问题 
• 知道如何将流经互联网的所有数据结合起来，以确定适用于不同工业,商业,金融部门等不同领域的新战略，如能源,健康,经济或通信 
• 学习分析和利用数据的不同技术，可视化和互动技术，所有这些都与数据科学家的角色和他在预测和执行创新过程中的贡献密切相关，从而使组织有效地管理变化
• 吸收语言的概念,技术,方法和知识，并应用于挖掘大量数据 
• 深入研究人工智能算法和技术，如决策树,分类和关联规则,神经网络或深度学习 
• 应用数据挖掘工具解决学习问题，解释获得的结果，以及设计一个能够推断新知识的智能系统的能力 
• 了解从传统到非结构化的数据库，其中将存储需要另一种处理方式（例如音频或视频流）的数据 
• 了解云计算对于处理大量数据的重要性，以及所有这些大数据如何被摄入工具中，使我们能够获得并推断出明显不相关的数据的模式 
• 深入研究Hadoop框架及其文件系统HDFS（Hadoop分布式文件系统），它为大量数据的存储和分布式处理提供系统和技术 
• 懂得如何应用并行处理的工具。由谷歌设计的MapReduce2004，或现在由Apache软件基金会主持的Spark 
• 了解高性能,低延迟的平台是如何对需要响应在毫秒范围内运作的服务需求的数据源进行实时操作的 
• 为学生提供360度的管理视野，为他们提供技术和管理方面的平衡准备 
• 提高管理和领导技能，以成功管理团队和项目 
• 通过管理情绪,冲突和危机，把学生变成一个有弹性的领导者，这是当前背景下的基本技能；但也将培养面向决策,谈判和变革管理的其他技能 
• 通过PMI收集的最佳实践,金宝等方法论或世界上独一无二的方法论的贡献，获得项目战略管理的技能。SQuID，由一家西班牙的大数据专家公司开发 
• 了解存储,管理和访问数据的安全需要，知道信息安全的支柱：完整性,保密性,可用性和可追溯性 
• 深入研究数据的伦理及在当今社会中的可能用途
• 掌握基本知识，以获得对任何公司战略中的营销相关性的看法，以及数据分析技术的有效管理如何有助于确定更成功的战略以进入市场 
• 通过学习具体的技能，学会如何准确定义消费者，以及如何搜索和分析必要的信息 
• 根据网络用户搜索的数据获取信息，以便根据实际情况（即现有数据）定义策略 
• 知道如何区分报价，从而提供以与消费者相同的方式思考的能力，检测他们想要的属性
• 扩展您在使用开放源代码方面的知识范围，以便与组织内的其他现有数据相结合 
• 了解MasterLead是如何将大数据世界应用于市场营销的真实案例，它提供了一个评估线索成为客户的可能性的工具 
• 交互式信息可视化是通过统计的方式对数据进行图形化表示，通过统计学,地图,图表或图解的方式对数据进行分析，目的是使数据对特定受众可见，但最重要的是使隐藏在所选数据集中的相关信息显现出来
• 学生将能够用数据讲故事，了解如何表现数据及其视觉表现
• KEIM的可视化分析过程将理解，它从学术界开始，展示了如何将可视化分析技术应用于商业世界
• 了解不同类型的报告：战略,运营和管理，以及图表的类型及其功能
• 学习如何使用IBM的Many Eyes工具，它允许你创建不同类型的数据可视化，如信息图,地图,字数可视化,柱状图等 
• 获得三个流行的库的技能，如谷歌图表,用于可视化的JQuery插件和数据驱动组织，也被称为D3，是目前市场上最强大的库之一 
• 深入了解另一套在不同领域广泛使用的工具，如Matlab,Tableau,SAS Visual Analytics或微软的Power BI，你将能够通过可视化解释一个数据集的历史 

具体目标

模块1.社会和技术背景的视觉分析

• 了解新的全球社会,经济和商业动态 
• 了解新环境作为创业机会的价值 
• 在不断变化的环境中培养分析技能 
• 识别并关注新场景及其机会 
• 为战略决策制定分析和进行批判性思维 
• 了解当前世界的新配置以定义适合的策略 
• 让我们所做的决策产生差异化价值 
• 了解新的业务环境，以便能够解决组织中的转型流程

模块2.数据分析和解释

• 了解数据分析和解释的不同理论 
• 确定数据集最常见的描述符 
• 了解并评估不同描述符对现有数据集的适用性 
• 了解假设的对比及在数据分析领域的适用
• 学习解释不同的现有回归技术 

模块3.数据分析技术和人工智能

• 了解数据分析的不同技术 
• 设计统计技术和人工智能的联合策略，以开发适用于群体现实的描述性和预测性系统 
• 了解常用海量数据处理技术的操作和特点
• 识别针对统计分析,人工智能和海量数据处理的技术

模块4.数据分析工具

• 了解数据科学家最常使用的环境 
• 了解应如何处理来自不同来源的不同格式的数据
• 了解数据处理前的阶段，保证数据的准确性 
• 将新技术确定为各种商业现实交流的教育工具
• 了解基于深度学习和神经网络创建智能实体的最新趋势 

模块5.数据库管理系统和数据并行化

• 了解适用于对给定数据集进行大规模处理并符合先前定义要求的人工智能技术
• 了解如何以分布式管理大量数据
• 了解常用海量数据处理技术的操作和特点
• 识别针对统计分析,人工智能和海量数据处理的商业和免费软件工具

模块6.视觉分析战略管理中的数据驱动软技能

• 了解和开发适用于海量数据环境的 Drive 配置文件 
• 了解什么是以及为什么高级管理技能为数据科学家创造了不同的价值
• 发展战略沟通和演示技巧 
• 了解情商在视觉分析方面的作用 
• 确定敏捷团队管理中的关键概念 
• 在数据驱动的组织中培养和授权数字人才 
• 培养情绪管理技能是让组织专注于绩效的关键 

模块7.可视化分析和大数据项目的战略管理

• 了解适用于大数据世界的 PMI 最佳实践 
• 学习 Kimbal 的方法 
• 了解 SQuID 方法及它在开发具有大量数据的项目中的适用性 
• 了解如何在大数据中提供隐私 
• 预测在真实情况下可能发生的大数据技术应用所带来的伦理风险和收益

模块8.客户分析将数据智能应用于营销

• 了解不同类型的营销,如何在组织中应用以及对业务战略的影响
• 能够基于数据分析和可视化设计一个中央智能系统 (CRM) 以支持决策，并专注于公司的背景
• 介绍网络作为基于用户搜索的大量真实数据来源，可用于制定决策
• 分析各种网络系统背后的技术 
• 利用可用的数据源，开发开源智能解决方案
• 了解数据应用以改善商业组织的营销和销售 

模块9.交互式数据的可视化

• 了解如何使在数据集中发现的模式可见，以生成对潜在现实的共同解释 
• 了解单个表示的可扩展性 
• 了解视觉分析和信息可视化之间的区别
• 了解 Keim 的可视化分析过程 
• 根据要传输的信息评估适用的不同数据可视化方法

模块10.可视化工具

• 了解如何从一组展示所选情况的数据生成图表
• 能够结合设计原始可视化的不同技术
• 了解如何从设计和先前的数据中执行可视化实施并达到要求
• 确定数据可视化方法的可用性和交互性需求，并能够开发改进的新可视化版本
• 设计一个结合数据收集和存储技术以及数据分析和可视化的系统，以展示数据集中的现有模式

一个刺激的职业成长之旅，旨在使你在整个培训过程中保持兴趣和动力"