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数据工程和分析
“大数据”是突破性发展背后的驱动力 - 从机器学习到自动驾驶汽车和生物技术。该计划的学生学习使用创新的计算机科学技术管理、分析和处理大量数据。
关键数据
学习类型
全职
标准修业期
4 学期 （全日制）
学分
120 ECTS
主要地点
加兴
申请时间
冬季学期：01.02。– 31.05.
夏季学期：01.09。– 30.11.
入场类别
硕士能力测评
学位开始课程
冬季和夏季学期均可
成本
学生费用： 85.00 欧元
国际学生的学费
所需的语言能力
英语
项目简介
处理和分析大量数据是科学和工业许多领域的一个紧迫问题，需要新的方法和技术。“大数据”的趋势是由一系列发展引起的：首先，大型数据集的创建和存储变得可行且经济上可行，例如由于存储空间、传感器、智能设备、社交网络等的价格下降。其次，技术进步，例如多核系统和云计算，使得大规模检查数据集成为可能。第三，如此大量的数据不仅起源于业务数据等“经典”领域，而且现在在生活的许多领域都产生了。考虑通过智能网络创建传感器数据并共享信息的车辆，或者考虑由智能能源网创建的数据。
硕士课程数据工程与分析紧跟这些发展，并提供一种教育，一方面使毕业生能够在大数据领域设计和规划工业级解决方案，另一方面为研究冒险创造一个坚实的起点。
有关该课程的全面描述，请参阅学位课程文档：
数据工程与分析硕士课程的学位课程文件（PDF，德语）
我可以凭借此资格获得哪些职业机会？
硕士课程“数据科学数学”和“数据工程与分析”提供许多职业机会，包括：研究、咨询、IT 安全、系统设计和工业数据科学。各个部门提供博士职位，这是通往研究职业的途径。行业中的典型工作简介包括数据分析师和数据工程师。数据工程师掌握超大型数据库和分布式信息系统，并负责 IT 安全和应用数据分析以构建数据。数据分析师根据统计和数学方法从大型数据集中过滤和提取信息，并根据明智的战略决策对其进行定制
程序结构
该计划分为三个学习领域：数据分析、数据工程和分析以及数据工程。第一个领域涉及理解和建模数据的基础知识以及基本关系。数据工程包括有关构建系统的课程，这些系统可以执行高效和可扩展的数据处理，从而支持对大型数据集进行数据分析的方法。
该课程包括数据分析和数据工程的必修课程。提供以下研究领域的高级讲座：数据工程 包含有关分布式系统、分布式数据库、查询优化、现代 CPU 架构上的数据库系统和高性能计算的讲座。数据工程与分析提供有关机器学习、商业分析、计算机视觉和科学可视化的讲座。数据分析涉及需要扎实数学基础的主题：凸优化基础、计算统计等。
来自第三国的国际学生的该学位课程的学费为每学期 6,000 欧元。
稍后会有顾问老师反馈评估结果