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3 Data Mining MSc Studiengänge
Hervorgehoben
University of San Francisco - College of Arts & Sciences
MS Data Science und Künstliche Intelligenz
- San Francisco, Vereinigte Staaten von Amerika
MSc
Vollzeit
1 Jahr
Am Campus
Englisch
Der Master of Science in Data Science (MSDS) ist ein einjähriges Vollzeitprogramm am USF-Campus in der Innenstadt von San Francisco. Dieses umfassende 35-Einheiten-Programm beginnt jährlich Anfang Juli und bietet einen hochmodernen Lehrplan in KI und Datenwissenschaft. Speziell für Studierende konzipiert.
Hervorgehoben
De Montfort University
Business Intelligence-Systeme und Data Mining MSc
- Leicester, Vereinigtes Königreich von Großbritannien und Nordirland
MSc
Vollzeit, Teilzeit
12 Monate
Am Campus
Englisch
Dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die Fähigkeiten, um Business-Intelligence-Systeme effektiv zu entwickeln, anzuwenden und zu erforschen. Hierbei handelt es sich um computergestützte Systeme, die eine Organisation bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Viele der in diesem Bereich verwendeten Techniken werden durch Vorhersagestatistiken und mathematische Modelle untermauert.
Die besten Studiengänge für dich
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Hervorgehoben
University of St Andrews
Schnellberatung
MSc in angewandter Statistik und Datamining
- Saint Andrews, Vereinigtes Königreich von Großbritannien und Nordirland
MSc
Vollzeit
1 Jahr
Am Campus
Englisch
Schnellberatung
Der PGDip/MSc in Angewandter Statistik und Datamining ist ein kommerziell relevanter Studiengang, der den Studierenden die statistischen Datenanalysefähigkeiten vermittelt, die sie für Unternehmen, Handel und andere Anwendungen benötigen. Der PGDip/MSc in Angewandter Statistik und Datamining ist ein Lehrprogramm der Fakultät für Mathematik und Statistik.
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Der MSc oder Master of Science ist ein international anerkannter akademischer Abschluss, der Fähigkeiten und Kenntnisse in einem bestimmten Thema oder Fachgebiet bescheinigt. Die meisten MSc-Studiengänge dauern etwa vier Jahre bis zum Abschluss, wonach einige in die Arbeitswelt einsteigen, während andere ihre Ausbildung fortsetzen.