MScBig Data Analysis
| Study location | Latvia, Riga |
|---|---|
| Type | Postgraduate, full-time |
| Nominal duration | 2 years (90 ECTS) |
| Study language | English |
| Awards | MSc (M.Sc. (Social sciences master's degree in economics)) |
| Tuition fee | €4,500 per year |
|---|---|
| Application fee | €30 one-time |
| Entry qualification | Undergraduate diploma (or higher) Lütfen lise mezuniyet sertifikasını orijinal dilinde sunun. Diploma İngilizce olarak verilmemişse, onaylı bir çeviri sağlanmalıdır. Belgenin yasallaştırılmış/apostilli olması gerekir. Üniversiteye gittiğinizde orijinal giriş yeterlilik belgelerinizi yanınızda götürmelisiniz. Noter onaylı belgelerin tercüme edilmesi, yasallaştırılması ve apostilli olması gerekir. The entry qualification documents are accepted in the following languages: English. Often you can get a suitable transcript from your school. If this is not the case, you will need official translations along with verified copies of the original. |
|---|
| Territory requirements | Applications are NOT accepted from the following territories (based on citizenship): Bangladesh, Iraq, Pakistan, Yemen. |
|---|
| Language requirements | English IELTS score 6.0+, |
|---|
| Other requirements | At least 2 reference(s) should be provided. En az 1 referans sağlanmalıdır. (İşveren referansı kabul edilir) Başvurunuza bir motivasyon mektubu eklenmelidir. İngilizce dilinde giriş sınavı (sadece İngilizce okumak için başvuranlar için); RISEBA Kabul Sınavı. |
|---|
Overview
Büyük Veri Analitiği akademik yüksek lisans programının amacı, en son teknolojik çözümler ve sektör talepleriyle uyumlu eğitim sunmak ve Letonya ile küresel iş gücü pazarına yüksek nitelikli uzmanlar yetiştirmektir. Bu program, ekonomik süreçler bağlamında Büyük Veri analitiği üzerine odaklanan Letonya’daki tek programdır. RISEBA, pratik deneyim ve alan profesyonellerinden öğrenme fırsatları sunarak öğrencileri büyük veri hacimleriyle başa çıkabilen sektörlerde istihdama hazırlamaktadır. Müfredat, vaka çalışmaları, problem çözme ve analitik araştırmaları içermekte olup, işverenlerle işbirliği içinde geliştirilmiştir. Program, her öğrenciye bireysel yaklaşım vurgulamaktadır.
The objective of the academic master’s program in Big Data Analytics is to align studies with the latest technological solutions and industry demands, preparing highly skilled specialists for the Latvian and global labor markets. It is the only program in Latvia focused on Big Data analytics within economic processes. RISEBA offers practical experience and learning from field professionals, equipping students for employment in sectors dealing with large data volumes. The curriculum includes case studies, problem-solving, and analytical research, developed in collaboration with employers to meet market requirements. The program emphasizes an individual approach to each student.
Programme structure
Module No. 1: Economic and Business Processes 12 credits (18 ECTS)
Introduction to Big Data Analysis: 1 credit
EU Politics and Economy: 1 credit
Strategic Management: 2 credits
Business Optimisation and Decision-Making: 2 credits
Project Management in Organisations: 2 credits
Economic and Mathematical Modelling: 2 credits
Business Risk Management: 2 credits
Module No. 2: Big Data Management 14 credits (21 ECTS)
Big Data Acquisition Methods: 2 credits
Data Management and Usage: 2 credits
Big Data Research Methods: 2 credits
Data Security Management: 2 credits
Open Innovation and Protection of Intellectual Property: 2 credits
Data Visualisation Methods: 2 credits
Artificial Intelligence in Business: 2 credits
Module No. 3: Methods of Big Data Analysis, 16 credits (24 ECTS)
Information System Requirement Analysis: 2 credits
Multivariant Models of Static Analysis: 2 credits
Blockchain Technologies: 2 credits
Forecasting and Modelling: 2 credits
Practical Project. Using data analysis software: 6 credits
Career opportunities
Yüksek lisans programından mezun olanlar:
- farklı veri toplama ve yönetim yöntemlerini kullanabilecek;
- en yeni teknolojik çözümleri bilecek;
- büyük veri analizi ve görselleştirme yöntemlerini kullanabilecek;
- edinilen bilgiyi ekonomik süreç analizi ve işletme büyümesi için kullanabilecek.