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许多数据领域的MS程序处理数据收集和分析,但没有解决数据科学家、数据分析师、业务分析师和许多软件工程师需要执行的关键活动,以使数据有价值,即数据集成。该活动也可以被称为基于用例和集成角色集成的数据准备、数据管理、应用程序集成和数据工程。数据体系结构和管理硕士课程侧重于这些活动。
数据系统工程的发生是因为数据是碎片化的,通常分散在许多数据源中。然而,即使所有需要的数据都在一个地方,仍然有强烈的集成需求。信息是上下文中的数据,收集到的数据的上下文不同于为生成有用信息而需要转换的许多方式。
数据工程领域可以被认为是一个超集业务智能和数据仓库带来了更多的元素软件工程。该学科还集成了围绕所谓的“大数据”分布式系统操作的专门化,以及围绕扩展Hadoop生态系统、流处理和大规模计算的概念。
数据体系结构和管理硕士课程提供了大量的数据工程课程,以及所需的补充课程,以有意义的方式为管理提供数据结果。课程内容包括数据管理、高级数据管理、数据仓库与商业智能、列数据库、数据科学工程、大数据工程等。在软件工程方面,我们使用强大的Scala语言提供高级大数据编程,并提供高级数据科学和云计算课程。还提供了多线程并发计算,因为它对于同步大量并行工作的服务器以进行大规模分析非常重要,从而使运行速度提高100倍。由于运行这些程序需要高水平的数学运算,只有软件工程师才有能力在这些复杂的领域工作。只有他们才能使必要的数学算法足够快地执行,从而得到最好的结果。