Lauree di secondo livello in Big Data in Romania

Guarda i Master in Big Data in Romania 2018

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

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 ... [+]

I migliori Master in Big Data in Romania 2018. 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 Laurea triennale in Informatica, Ingegneria Informatica, Informatica in Economia Tasse d'iscrizione Gli studenti provenienti da: - UE / SEE - 3000 RON / anno - paesi non UE - 3000... [-]