Lauree di secondo livello in Big Data in Romania

Guarda i Master in Big Data in Romania 2018/2019

Big Data

Un master 's è un titolo accademico post-laurea. Si deve già avere una laurea per fare domanda per un programma di Master 's. La maggior maestro 's programma di laurea avrebbe richiesto agli studenti di completare un master' s tesi o documento di ricerca.

Per studiare i grandi dati, uno studente deve capire la matematica e informatica. Questo campo di studio utilizza un software estremamente avanzato e le tecniche per la comprensione di insiemi di dati molto grandi e complessi. Opportunità di lavoro in grandi dati includono lo sviluppo internazionale, il data mining di media e la simulazione.

Romene titoli universitari altamente apprezzati e riconosciuti in Europa e oltre, le tasse più basse d'iscrizione e costi che vivono in Europa. I romeni hanno una storia antica e ricca, soprattutto nella capitale Bucarest, con i suoi 2 milioni di persone. Gli studenti internazionali che desiderano studiare in Romania possono applicare sia al Ministero dell'Istruzione e della ricerca o per l'università rumena prescelta, al fine di ricevere la Lettera di Accettazione.

Le migliori Lauree di secondo livello in Big Data in Romania 2018/2019

Ulteriori informazioni

Master in calcolo ad alte prestazioni e grandi analisi dei dati

UNIVERSITATEA BABEȘ-BOLYAI
Campus A tempo pieno 2 anni October 2018 Romania Cluj-Napoca

Il Master si propone di fornire agli studenti gli strumenti appropriati per ulteriori studi di dottorato e l'attività professionale ... [+]

Il Master si propone di fornire agli studenti gli strumenti appropriati per ulteriori studi di dottorato e l'attività professionale.

obiettivi del programma

Acquisizione di conoscenze teoriche, applicative e pratico: - sistemi complessi modellazione basata su concetti e metodi matematici, e sulla programmazione concetti e tecniche.

Programmazione e utilizzo su / dei sistemi di calcolo, in particolare quelli di alte prestazioni, che sono necessari per risolvere i problemi reali e per la simulazione di soluzioni di problemi complessi. Sfruttamento (-analisi dei dati, la conoscenza-scoperta) e la visualizzazione dei "big data" per problemi di calcolo, interpretazioni statistiche, i processi decisionali, o per strumenti scientifici. Settori scientifici applicativi in ​​cui vengono utilizzati sistemi ad alte prestazioni. Analisi e miglioramento dei processi software. Modellazione professionale per il lavoro di squadra, nonché approcci interdisciplinari alla ricerca e allo sviluppo. Corsi base Paradigmi di programmazione - Sistemi operativi paralleli e distribuiti - Modellazione formale della Concorrenza - Metodi avanzati di analisi dei dati - la programmazione parallela funzionale per le grandi analisi dei dati - Modelli di programmazione parallela - General Purpose GPU Programmazione - sistemi di workflow - Risorsa-aware computing - Data Mining - Griglia, cluster e il Cloud Computing - Knowledge Discovery in Wide Area Networks Requisiti di ammissione ... [-]