MSc in gegevenswetenschap
Manchester Metropolitan University
Belangrijke informatie
Campuslocatie
Manchester, Verenigd Koninkrijk
Talen
Engels
Studieformaat
Op de campus
Duur
1 - 2 Jaar
Tempo
Full time, Deeltijd
Collegegeld
GBP 17.000 / per year *
Deadline voor aanmelding
Informatie aanvragen
Eerste startdatum
Aug 2024
* Britse en Channel Island-studenten voltijds: £ 8.500 per jaar | EU en niet-EU Internationale studenten voltijds: £ 16.500 per jaar
Invoering
Data kunnen inzichten verschaffen om besluitvorming vorm te geven, wetenschappelijke innovatie kracht bij te zetten, bedrijfsvoering te verbeteren of overheidsbeleid te informeren. Maar er zijn state-of-the-art statistische en computationele methoden nodig om die kracht te ontsluiten. Met onze MSc Data Science-cursus kun je die methoden onder de knie krijgen.
In deze data science-master zullen we je voorzien van de kennis en vaardigheden om gegevens te verwerven, te beheren, te beheren en te analyseren voor het oplossen van problemen uit de echte wereld. Je krijgt essentiële, overdraagbare computationele en statistische denkvaardigheden om gegevensgestuurde producten en kennis te creëren en in te zetten. En je kijkt naar manieren om uitdagingen op te lossen in een reeks potentiële, datarijke toepassingsdomeinen, zoals gezondheid, klimaat, transport en verkoop.
Je hebt de flexibiliteit om de richting van je postdoctorale studie te bepalen met een masterproject van je eigen ontwerp. Hoewel je een-op-een ondersteuning krijgt van je supervisor, is het een soloproject – zowel over het ontwikkelen van computervaardigheden als over het opbouwen van vertrouwen en autonomie, essentiële vaardigheden voor de werkplek.
We helpen u de technische vaardigheden in een echte, professionele context te plaatsen - u helpen uw bevindingen op de werkplek te communiceren en alle juridische of ethische vragen die met gegevensverwerking gepaard gaan aan te pakken.
Of je nu van plan bent je studie op PhD-niveau voort te zetten of je kijkt uit naar een carrière als datawetenschapper, data-architect, databaseontwikkelaar of big data-analist, deze master in datawetenschap kan de weg vrijmaken.
Kenmerken en voordelen
- Uitstekende faciliteiten – De afdeling heeft een uitgebreid assortiment apparatuur in onze eigen gespecialiseerde laboratoria, samen met de ondersteuning van onze toegewijde technische staf.
- Professionele accreditatie - Deze cursus is geaccrediteerd door de BCS (het Chartered Institute for IT) en biedt een sterke professionele focus.
- Toonaangevend onderzoek – Ons onderzoek wordt beoordeeld als 'internationaal uitstekend', met sommigen als 'wereldleidend' in het 2014 Research Excellence Framework (REF).
- Professionele normen - We zijn een Academie voor de Computer Technology Industry Association (CompTIA) - we leveren hun partnerprogramma dat Pathway studenten een lonende, snelgroeiende IT-carrière biedt.
- Bloeiende technologiesector – Door in Manchester te zijn, ligt de grootste creatieve en digitale technologiesector buiten de hoofdstad voor de deur.
- Optioneel stagejaar – Vergroot uw carrièrevooruitzichten en breng de theorie in de praktijk met een stage in de branche.
Cursusinformatie
Onze MSc Data Science-cursus bestaat uit negen kerneenheden die onderwerpen behandelen van de principes van datawetenschap, computationele wiskunde en statistiek tot fundamentele algoritmen en machine learning-concepten. Je kunt ervoor kiezen om de cursus voltijds over een jaar te volgen, of deeltijds, waarbij je de eenheden in twee jaar voltooit. Je kunt er ook voor kiezen om een extra optionele stage van een jaar te volgen op het voltijdse traject.
Je begint met het leren van de belangrijkste processen van datawetenschap vanuit een toegepast perspectief, en verwerft de vereiste vaardigheden om vloeiend te werken binnen een datawetenschapsomgeving. Van daaruit verken je aspecten en taken met betrekking tot de levenscyclus van gegevens in organisaties en de bredere problemen met betrekking tot gegevensverwerking, samen met algoritmen en gegevensstructuren die worden gebruikt om verschillende rekenkundige uitdagingen op te lossen.
Je behandelt fundamentele machine learning-concepten, voornamelijk vanuit een praktisch, probleemoplossend perspectief - inclusief de basis van voorspellende taken en hedendaagse technieken voor voorspellende modellering. Je bouwt vervolgens op je kennis voort met een Advanced Machine Learning-eenheid en een Deep Learning-eenheid, die je de vereiste achtergrond biedt om vloeiend te werken binnen een deep learning-ecosysteem.
In een andere unit krijg je inzicht in brancherelevante tools en technieken voor het oplossen van grootschalige problemen door praktische aspecten van schaalbare gegevensverwerking en efficiënte probleemoplossing voor 'big data' te verkennen.
Ten slotte voltooi je een diepgaand, onafhankelijk onderzoeksproject. Met de steun van ons academische en technische team, doe je een onderzoek naar een onderwerp naar keuze dat verband houdt met je studie. Dit omvat het ontwerpen, implementeren en evalueren van een substantieel stuk software en het documenteren van het onderzoek door het schrijven van een proefschrift.
Als u studeert als onderdeel van de afdeling Informatica en Wiskunde, krijgt u begeleiding van een deskundig team met toonaangevende kennis op het gebied. Je studies zullen geworteld zijn in het soort baanbrekend onderzoek dat maatschappelijke uitdagingen aanpakt en een impact heeft op gebieden als gezondheidszorg, toekomstige steden en veiligheid.
Jaar 1
Je bestudeert negen kerneenheden, inclusief je individuele onderzoeksproject. Als je voltijds studeert, rond je je vakken binnen een jaar af. Kies je voor een deeltijdstudie, dan rond je alle onderdelen in twee jaar af.
Kerneenheden
- Algoritmen en gegevensstructuren
- Principes van datawetenschap
- Geavanceerd machinaal leren
- Machine Learning-concepten
- Computationele wiskunde en statistiek
- Diep leren
- High-performance computing en big data
- Gegevensbeheer en -beheer
- MSc-project
jaar 2
Deze cursus is beschikbaar met een optioneel stagejaar, waarmee je begint in je tweede jaar nadat je je studiepunten hebt behaald.
Optionele eenheden
- Postdoctoraal industrieel stagejaar
Plaatsingsopties
Versterk je vaardigheden door tijdens een stagejaar tijd in de industrie door te brengen en de vaardigheden die je tijdens je academische studies hebt geleerd toe te passen in een praktische, realistische omgeving. Het is een uitstekende gelegenheid om een professioneel loopbaanontwikkelingsplan te ontwikkelen en overdraagbare werkplekvaardigheden te verwerven die uw inzetbaarheid kunnen vergroten.
Na afronding van de aangeleerde elementen van je MSc-cursus, kun je extra oefenpunten behalen door minimaal 36 weken en maximaal 42 weken te werken in een industriële omgeving die relevant is voor je cursus.
Het is jouw verantwoordelijkheid om geadverteerde plaatsingsmogelijkheden te zoeken en aan te vragen, maar je wordt ondersteund door academisch personeel en de Careers and Employability Service van de universiteit om een plaatsing te vinden die bij jou en je carrièreambities past. Niet alle studenten kunnen echter gegarandeerd worden van een plaatsing.
Alle plaatsingen worden goedgekeurd en gecontroleerd in overeenstemming met de Institutional Code of Practice for Placement and Work-Based Learning van de universiteit. Voor internationale studenten omvat dit extra controles op studievisa om de juiste visumstatus te garanderen.
Tijdens je stage zullen je studiebegeleider en werkplekmentor ondersteuning en voortgangscontroles geven. Er geldt een plaatsingsvergoeding van € 1.850,-.
Toelatingseisen
Deze typische toelatingseisen kunnen voor het academiejaar 2022/23 worden gewijzigd. Kom terug voor meer informatie.
Je hebt een UK honours degree nodig in een STEM-vak - minimaal 2:2 - of het internationale equivalent. We kunnen ook sollicitaties overwegen met relevante kwalificaties op een lager niveau, samen met aanzienlijke professionele ervaring op een gerelateerd gebied.
Overzeese aanvragers hebben IELTS nodig met een algemene score van 6.5 met niet minder dan 5.5 in elke categorie, of een gelijkwaardige geaccepteerde Engelse kwalificatie.
Vergoedingen en financiering
Studenten VK en Kanaaleiland
Fulltime vergoeding: £ 8.500 per jaar. Het collegegeld blijft hetzelfde voor elk jaar van je cursus, op voorwaarde dat je het binnen het normale tijdsbestek voltooit (geen herhalingsjaren of studieonderbrekingen).
Internationale studenten uit de EU en buiten de EU
Fulltime vergoeding: £ 16.500 per jaar. Het collegegeld blijft hetzelfde voor elk jaar van je cursus, op voorwaarde dat je het binnen het normale tijdsbestek voltooit (geen herhalingsjaren of studieonderbrekingen).
Extra informatie
Een Masters-kwalificatie omvat doorgaans 180 studiepunten, een PGDip 120 studiepunten, een PGCert 60 studiepunten en een MFA 300 studiepunten. Het collegegeld blijft voor elk studiejaar hetzelfde, op voorwaarde dat de cursus binnen het normale tijdsbestek wordt voltooid (geen herhalingsjaren of studieonderbrekingen).
Carriere vooruitzichten
Volgens een rapport genaamd Dynamics of Data Science Skills, gepubliceerd in 2019 door de Royal Society, is de vraag naar werknemers met gespecialiseerde datavaardigheden zoals datawetenschappers en data-ingenieurs in vijf jaar tijd meer dan verdrievoudigd (+231%).
Met de expertise die je bij ons ontwikkelt, ben je goed geplaatst om te solliciteren naar functies als datawetenschapper, data-architect, databaseontwikkelaar, data-gouverneur, big data-analist en besliskunde-analist.
Loopbaanondersteuning is beschikbaar vanaf het moment dat je bij ons komt, gedurende je tijd hier, en tot drie jaar na het voltooien van je cursus. We hebben een scala aan diensten beschikbaar via het Department of Computing and Mathematics en de University Careers Service, waaronder toegewijde loopbaan- en inzetbaarheidsadviseurs.
Professionele accreditaties en aantekeningen
Het Department of Computing and Mathematics is een educatief filiaal van de British Computing Society, het Chartered Institute for IT in the UK (BCS), een lid van de Oracle Academy en een Academy for the Computer Technology Industry Association (CompTIA).
De afdeling is een academische partner van het Chartered Institute of Information Security (CIISec) die onze expertise op het gebied van informatie en cybersecurity erkent.
We maken ook deel uit van het nieuwe £ 40 miljoen nationale Institute of Coding (IoC) en leiden de opdracht om codering voor iedereen toegankelijk te maken, door de toekomstige digitale beroepsbevolking van het noordwesten te trainen.
toelatingen
leerplan
Cursusinformatie
Onze MSc Data Science-cursus bestaat uit negen kerneenheden die onderwerpen behandelen van de principes van datawetenschap, computationele wiskunde en statistiek tot fundamentele algoritmen en machine learning-concepten. Je kunt ervoor kiezen om de cursus voltijds gedurende een jaar te volgen, of deeltijds, waarbij je de eenheden in twee jaar voltooit. Je kunt er ook voor kiezen om een extra jaar optionele stage in de branche te volgen op de fulltime route.
Je begint met het leren van de belangrijkste processen van datawetenschap vanuit een toegepast perspectief, waarbij je de vereiste vaardigheden opdoet om vloeiend te werken in een datawetenschapsomgeving. Van daaruit verken je aspecten en taken met betrekking tot de levenscyclus van gegevens in organisaties en de bredere kwesties met betrekking tot gegevensverwerking, samen met algoritmen en gegevensstructuren die worden gebruikt om verschillende rekenuitdagingen op te lossen.
Je behandelt fundamentele machine learning-concepten, voornamelijk vanuit een praktisch, probleemoplossend perspectief, inclusief de basis van voorspellende taken en hedendaagse technieken voor voorspellende modellering. Je bouwt vervolgens voort op je kennis met een Advanced Machine Learning-eenheid en een Deep Learning-eenheid, die je de vereiste achtergrond biedt om vloeiend te werken binnen een deep learning-ecosysteem.
In een andere unit krijg je inzicht in brancherelevante tools en technieken voor het oplossen van grootschalige problemen door praktische aspecten van schaalbare gegevensverwerking en efficiënte probleemoplossing voor 'big data' te verkennen.
Tot slot voltooi je een diepgaand, onafhankelijk onderzoeksproject. Met de steun van ons academisch en technisch team voer je een onderzoek uit naar een onderwerp naar keuze dat verband houdt met je studie. Dit omvat het ontwerpen, implementeren en evalueren van een substantieel stuk software en het documenteren van het onderzoek door middel van het schrijven van een proefschrift.
Als je studeert als onderdeel van de afdeling Informatica en Wiskunde, krijg je begeleiding van een deskundig team met toonaangevende kennis in het gebied. Je studies zullen geworteld zijn in het soort baanbrekend onderzoek dat maatschappelijke uitdagingen aanpakt en een impact heeft op gebieden als gezondheidszorg, toekomstige steden en veiligheid.
Jaar 1
Je bestudeert negen kerneenheden, inclusief je individuele onderzoeksproject. Als je voltijd studeert, voltooi je je eenheden binnen een jaar. Als je ervoor kiest om in deeltijd te studeren, voltooi je alle eenheden in twee jaar.
Als je ervoor kiest om je aan te melden om voltijds te studeren met een optioneel stagejaar in de industrie, duurt de MSc-cursus twee jaar en begin je met je stage nadat je alle kerneenheden in het eerste jaar hebt voltooid.
Kerneenheden
- Algoritmen en gegevensstructuren
- Principes van gegevenswetenschap
- Geavanceerd machinaal leren
- Machine Learning-concepten
- Computationele wiskunde en statistiek
- Diep leren
- Krachtige computers en big data
- Gegevensbeheer en governance
- MSc-project
Plaatsingsmogelijkheden
Versterk uw vaardigheden door tijdens een stagejaar tijd in de branche door te brengen en de vaardigheden die u tijdens uw academische studies hebt geleerd toe te passen in een praktische, realistische omgeving. Het is een uitstekende gelegenheid om een professioneel loopbaanontwikkelingsplan te ontwikkelen en overdraagbare vaardigheden op de werkplek op te doen die uw inzetbaarheid kunnen vergroten.
Na afronding van de aangeleerde elementen van je MSc-cursus, kun je extra oefenpunten behalen door minimaal 36 weken en maximaal 42 weken te werken in een industriële omgeving die relevant is voor je cursus.
Het is jouw verantwoordelijkheid om geadverteerde plaatsingsmogelijkheden te zoeken en erop te solliciteren, maar je wordt ondersteund door academisch personeel en de Careers and Employability Service van de universiteit om een plaatsing te vinden die past bij jou en je carrièreambities. Niet alle studenten kunnen echter een plaatsing worden gegarandeerd.
Alle stages worden goedgekeurd en gecontroleerd in overeenstemming met de Institutionele Code of Practice for Placement and Work-Based Learning van de universiteit. Voor internationale studenten omvat dit extra controles op studievisa om de juiste visumstatus te garanderen.
Bij plaatsing zorgen je studieloopbaanbegeleider en stagementor voor begeleiding en voortgangscontrole. Er is een plaatsingsvergoeding van £ 1.850 van toepassing.
Carrièremogelijkheden
Met de expertise die je bij ons ontwikkelt, ben je goed geplaatst om te solliciteren naar rollen als datawetenschapper, data-architect, database-ontwikkelaar, data-engineer, big data-analist en analist op het gebied van beslissingswetenschappen.
Loopbaanondersteuning is beschikbaar vanaf het moment dat je bij ons komt werken, gedurende je hele tijd hier, en tot drie jaar na het voltooien van je cursus. We hebben een scala aan diensten beschikbaar via de afdeling Computing and Mathematics en de University Careers Service, waaronder toegewijde loopbaan- en inzetbaarheidsadviseurs.
Professionele accreditaties en goedkeuringen
Het Department of Computing and Mathematics is een educatieve afdeling van de British Computing Society, het Chartered Institute for IT in the UK (BCS), een lid van de Oracle Academy en een Academy for the Computer Technology Industry Association (CompTIA).
De afdeling is een academische partner van het Chartered Institute of Information Security (CIISec) dat onze expertise op het gebied van informatie en cyberbeveiliging erkent.
We maken ook deel uit van het Institute of Coding (IoC) en leiden de leiding om coderen voor iedereen toegankelijk te maken, door het toekomstige digitale personeel van het Noordwesten op te leiden.