Big Data - Data Science, Analytics and Technologies
Prezentarea specializării
Detalii
Care este scopul programului? Formarea de specialişti ce posedă
- cunoştinţe necesare construirii unor modele robuste şi eficiente de analiză statistică a datelor
- competenţe în proiectarea, implementarea şi utilizarea algoritmilor de extragere automată a modelelor din date
- abilităţi în folosirea tehnologiilor specifice prelucrării volumelor mari de date şi a implementării aplicaţiilor scalabile.
Cui se adresează? absolvenţi ai ciclului de licenţă de la
- Informatică, Matematică informatică, Matematică, Matematici Aplicate, Informatică de gestiune, Economie
- Calculatoare şi Tehnologia Informaţiei
- alte specializări din domeniul ştiinţelor exacte şi inginereşti
Ce se studiază?
- Big Data Technologies, Data Warehouses, Cloud Computing
- Data Mining, Machine Learning, Data Analysis and Programming in R
- Probabilistic Models for Data Science, Predictive Models and Analytics, Optimization, Biostatistics, Dynamical Systems in Machine Learning
- Text Mining, Computer Vision, Metaheuristic Algorithms
Oportunităţi de carieră:
- (Big) Data Scientist
- (Big) Data Analyst
- (Big) Data Engineer
Planurile de învățământ
Fișele disciplinelor
ANUL I
Semestrul 1
Probabilistic Models for Data Science / Modele probabiliste în analiza datelor
Data Analysis and Programming in R / Analiza datelor și programare în R
Operations research and optimization / Cercetări operationale și optimizare
Ethics and Academic Integrity / Etică şi integritate academică
Distributed Systems / Sisteme distribuite
Advanced Logical and Functional Programming / Programare logică şi funcţională avansată
Distributed methods and technologies based on XML / Metode distribuite şi tehnologii bazate pe XML
Fuzzy Modelling for Data Science / Modelare fuzzy pentru analiza datelor
Semestrul 2
Big Data Technologies / Tehnologii Big Data
Biostatistics and Medical Data Analysis/ Biostatistică și analiza datelor medicale
Data Mining
Data Warehouses
Dynamical Systems in Machine Learning / Sisteme dinamice în învățarea automată
Internship / Stagiu de practică
Parallel computing / Calcul paralel
Predictive Models and Analytics / Modele predictive și de analiză
ANUL II
Semestrul 3
Machine Learning/ Invățare automată
Big Data Applications / Aplicaţii Big Data
Data Processing Industry Project / Proiect industrial în procesarea datelor
Computer Vision / Sisteme de vedere artificială
Statistical Methods for Clinical Studies / Metode statistice pentru studii clinice
Metaheuristic Algorithms / Algoritmi metaeuristici
Text Mining / Analiza documentelor text
Formal Methods in Software Development / Metode Formale în Dezvoltarea Software
Semestrul 4
Research and Professional Practice / Practică de cercetare şi profesională
Scientific Seminar / Seminar științific
MSc Thesis Preparation / Pregătirea lucrării de dizertaţie