Master in Big Data Analytics
Helsinki, Finlandia
Master
DURATA
1 anno
LINGUE
Inglese
RITMO
Tempo pieno
SCADENZA DELLA DOMANDA
LA PRIMA DATA DI INIZIO
Aug 2026
TASSE UNIVERSITARIE
EUR 12.000 / per year *
FORMATO DI STUDIO
Insegnamento a distanza, Nel campus
* for non-EU/EEA students
Programme
Big Data Analytics ti offre una comprensione approfondita di come utilizzare i dati per creare insight. Questo programma di master è organizzato in modo da acquisire rapidamente un'ampia conoscenza dei concetti essenziali dell'analisi dei big data: modellazione descrittiva e predittiva e costruzione di pipeline di apprendimento automatico. Il programma sottolinea l'importanza di comprendere come costruire soluzioni analitiche con codice a livello di produzione.

Take on real-world challenges
Come studente, sarai coinvolto in progetti legati a problemi del mondo reale che includono elementi sia del lavoro di gruppo che dei risultati individuali. L'attenzione alle sfide reali enfatizza la risoluzione dei problemi dirompenti attraverso lo sviluppo di servizi di analisi. La comunicazione e il know-how aziendale vengono enfatizzati attraverso lo storytelling visivo e la creazione di valore.

A research-oriented environment
Our research covers a wide range of interests in analytics and machine learning that you as a student can benefit from when pursuing your own domain applications. These include malware detection, text analytics (e.g. content classification), network intrusions detection, Internet of things, object recognition in images and video, and financial analytics.

Specialise according to your own interests
Il progetto di tesi di master (30 ECTS) consiste in un progetto di sviluppo o di ricerca per un cliente (ad esempio il tuo datore di lavoro) o una collaborazione con i ricercatori di Arcada , seguito da una relazione di tesi. Inizi immediatamente a lavorare sul tuo progetto di tesi e dimostri la tua capacità di eseguire sistematicamente un progetto con un problema pratico come punto di partenza. Sulla base delle esigenze di sviluppo del cliente/ricercatore, svilupperai poi il progetto di tesi in stretta collaborazione con il tuo supervisore e referente presso la società committente.

Il progetto di tesi di laurea magistrale (30 ECTS) consiste in un progetto di sviluppo o di ricerca per un cliente (ad esempio il tuo datore di lavoro) o una collaborazione con i ricercatori di Arcada , seguito da una relazione di tesi. Inizi a lavorare al tuo progetto di tesi immediatamente e dimostri la tua capacità di eseguire sistematicamente un progetto con un problema applicato praticamente come punto di partenza. Sulla base delle esigenze di sviluppo del cliente/ricercatore, sviluppi quindi il progetto di tesi in stretta collaborazione con il tuo supervisore e la persona di contatto presso l'azienda committente.
Esempi di posizioni future
I laureati saranno in grado di lavorare con un'ampia gamma di compiti in vari settori. Le posizioni includono sviluppo, ricerca, analisi e posizioni manageriali, ad esempio:
- Sviluppatore di analisi Big Data
- Responsabile Big Data Analytics
- Data Engineer
- Ingegnere di apprendimento automatico
- Data Scientist
- Sviluppatore software principale/senior
- Responsabile dell'analisi
- Chief Technology Officer (CTO)
- Analista Senior
- Consulente
Affronta le sfide del mondo reale
Come studente, sarai coinvolto in progetti legati a problemi del mondo reale che includono elementi sia del lavoro di gruppo che dei risultati individuali. L'attenzione alle sfide reali enfatizza la risoluzione dei problemi dirompenti attraverso lo sviluppo di servizi di analisi. La comunicazione e il know-how aziendale vengono enfatizzati attraverso lo storytelling visivo e la creazione di valore.
Arcada non concede borse di studio per studenti magistrali, ma offre un'offerta early bird.
Cosa imparerai
- Programmazione per servizi analitici
- Analisi dei dati
- Apprendimento automatico
- Ingegneria dei dati
- Visualizzazione dei dati
- Data mining descrittivo
- Previsioni predittive
- Automazione delle decisioni
- Data science e convalida dei risultati del modello
- Pianificazione e sviluppo di soluzioni analitiche
- Creazione del valore analitico


