Cursos de graduação que enchem trabalhos de dados grandes

Universidades hoje reconhecem a crescente demanda de grande talento dados. Eles estão construindo programas e aulas em torno de análise, inteligência de negócios, gerenciamento de banco de dados e os de apoio aulas de programação de computador. Existem dois caminhos de graduação principais para aterrar o primeiro emprego em big data:

Video: Bancos de Dados de Grafos (parte 1)

• Você pode encontrar uma grande com um programa específico em análise de dados e ciência.

• Você pode adaptar um grande tradicional com determinados cursos.

Adaptando seu trajeto significa simplesmente adicionando essas classes ou eletivas que você precisa para completar suas habilidades de modo que você pode competir para tarefas de dados grandes. Tudo bem se o seu grau não diz “analytics” se você tem uma carga horária que preenche as necessidades dos potenciais empregadores.

A fundação desses majors podem ser encontrados em um dos três caminhos grau primário: matemática e estatística, ciência da computação e engenharia, ou de negócios.

Matemática e estatísticas

Muitas pessoas que buscam o título tradicional de cientista de dados vêm de um fundo educacional fundamentada em matemática e estatística.

Embora você não encontrará tipicamente graus específicos em big data, você vai encontrar programas de pesquisa especializados e faixas de graduação que são úteis para a construção de seu currículo universitário para trabalhos de ciência de dados depois da escola. Dentro de matemática e estatísticas, você vai ser obrigado a ter uma fundação profunda na teoria de probabilidade, teoria computacional e estatísticas.

Estas faixas tendem a ser interdisciplinar na natureza. Isso significa que muitas vezes você fazer cursos fora do departamento de matemática para construir a fundação necessária para big data. Você pode encontrar-se tendo aulas de programação de aulas de informática e de marketing da escola de negócios.

Em uma iniciativa recentemente financiado no College of William & Mary, o departamento de matemática recebeu uma bolsa da National Science Foundation para construir um programa para ajudar estudantes de graduação no estudo e pesquisa da teoria estatística e análise de grandes conjuntos de dados.

Os estudantes que participam neste programa terminar com uma licenciatura em matemática e ainda estão tomando álgebra linear, análise de dados, probabilidade e estatística. O que é diferente é que os programas como a de William & Mary trazer as idéias de grandes dados em sala de aula.

Video: Curso Estrutura de Dados e Algoritmos Java

É um grau de matemática a partir de qualquer universidade tão bom quanto um grau de matemática a partir de qualquer outra universidade? Aqui está o segredo: As universidades que têm investido dólares reais em termos de pesquisa e programas têm um firme compromisso com a big data - e não apenas no único nome.

Qualquer tema de pesquisa que um professor está pesquisando faz o seu caminho para a sala de aula. Tem a universidade que você está considerando publicada qualquer investigação sobre big data? O departamento de matemática participar de programas conjuntos em toda a universidade ou com o setor privado? Se o departamento faz, a sua chance de ser exposto a temas de big data durante a sua experiência educacional aumenta muito.

ciência da computação e engenharia

Uma fundação em matemática e estatística é necessária para este campo. Esperar para ser passar o tempo no departamento de matemática. Não se preocupe - você não tem que ir muito fundo na teoria dos números e teoria da probabilidade (você precisa de conhecimento superficial, mas você não tem que fazer um curso inteiro nestes indivíduos). Você precisa de um conhecimento profundo (o tipo que vem de tomar uma classe em) dos seguintes temas:

• Inteligência Artificial (AI): A inteligência artificial pode evocar imagens de Watson da IBM em Perigo! AI é um campo de estudo que tenta imitar formas humanas de aprendizagem em software. É muitas vezes usado em análise de texto e medição sentimento.

• aprendizado de máquina: aprendizagem de máquina é uma subcategoria de AI focada no desenvolvimento de algoritmos de computador que melhora a capacidade de um computador para processar a informação através da experiência.

• teoria de dados: teoria de dados é o estudo de otimizar a forma de armazenar, organizar e recuperar dados.

Este caminho permite-lhe explorar tecnologias que possibilitam grandes dados. Você pode aprender as habilidades necessárias para conduzir inovações técnicas no campo de dados grande.

Quando as pessoas pensam sobre dados grandes e os tipos de programadores que têm vindo a inovar neste campo, a suposição natural é que o progresso tem sido empurrado por desenvolvedores de banco de dados. Tecnologias como MapReduce, NoSQL, e Hive não vêm do banco de dados de pessoas- em vez disso, os engenheiros de software criado porque eles precisavam de uma maneira de manipular grandes conjuntos de dados que os sistemas tradicionais bancos de dados relacionais não poderia fornecer. MapReduce é executado em clusters do Google todos os dias.

Pergunte a si mesmo estas perguntas. O departamento de ciência da computação ou escola de engenharia investir, publicar ou tópicos de pesquisa em Big Data? Será que os professores do computador aulas de ciências expressar interesses no campo? Faça a sua casa. Confira seus sites, páginas de surf do corpo docente, e ver o que eles estão pesquisando e publicando.

Muitas universidades manter seus graus de ciência da computação na escola de engenharia ou a faculdade de artes e ciências. Em muitos casos, eles residem em ambos. Além disso, algumas escolas oferecem o diploma de bacharel e um Bachelor of Arts no campo da ciência da computação, dependendo da escola.

O negócio

Então, qual é a diferença entre uma licenciatura em ciência da computação a partir de um departamento de engenharia e um grau em sistemas de informação de gestão de uma escola de negócios?

Grande parte das aulas de engenharia de software para ambos os graus são semelhantes. Uma explicação simplista: Em ciência da computação, você aprende como fazer computadores executam fast- em sistemas de informação de gestão ou sistemas de informação do computador ou outras concentrações de negócios técnicos, você aprender a usar computadores para ganhar dinheiro. Big Data no contexto escolar negócio ainda é de natureza técnica, mas está focado em resolver problemas em marketing, a colocação de produto e padrões de compra.

As escolas de negócios oferecem uma grande variedade de graus específicos em análise com um rico conjunto de classes em inteligência de negócios, análise preditiva e computação em nuvem. Embora o curso não é tão tecnicamente exigente como os caminhos de matemática e engenharia, você vai ter certeza de obter treinamento prático em design de banco de dados, análise e programação com ferramentas estatísticas, como Hadoop e SAS.