Master of Science in datawetenschap (online)

Word een datawetenschapper door de vaardigheden onder de knie te krijgen om gegevens te interpreteren, inzichten te formuleren en uw kennis over te brengen door machine learning toe te passen, grote datasets te beheren en interessante visualisaties te genereren.

• Geen collegegeld totdat je bent aangenomen.
• Startdatum: januari 2022

Geen collegegeld totdat je bent aangenomen

Hier bij Contech kun je zonder betaling aan je opleiding beginnen. Nadat je bent afgestudeerd en een goedbetaalde baan hebt gekregen, kun je beginnen met het betalen van het collegegeld in kleine termijnen , dankzij ons Study Now Pay Later-model. Het is zo simpel. Zo ondersteunen we onze studenten financieel.

Masteropleiding met focus op inzetbaarheid

Naarmate gegevens zich ophopen in brede sectoren van de industrie en de academische wereld, zien we een behoefte aan datawetenschappers die zijn uitgerust met vaardigheden om te helpen bij op data gebaseerde besluitvorming. Bedrijven gebruiken gegevens bijvoorbeeld om verzekeringsdekking te bepalen, marketingbeslissingen te nemen, klanten aanbevelingen te doen en effectievere gezondheidszorg te bieden.

Master of Science in Computer Science met specialisatie in Data Science- programma omvat basis- en geavanceerde essentials op het gebied van statistische inferentie, machine learning, datavisualisatie, datamining en big data-methoden, die allemaal essentieel zijn voor een getrainde datawetenschapper. Om geselecteerd te worden voor ons programma, hebben we een basisachtergrond nodig in calculus, lineaire algebra, waarschijnlijkheid, computerprogrammering, datastructuren en algoritmen. Ons programma is verdeeld over 30 studiepunten en bevat projecten met grote datasets, classificatiemethoden, variabele selectie en deep learning om er maar een paar te noemen.

Wij ondersteunen je bij het vinden van een baan

Het loopbaanontwikkelingsprogramma van Contech bestaat uit een aantal tools, middelen en faciliteiten die beschikbaar zijn voor alle studenten tijdens hun masteropleiding. Ons Career Development Team zal je bijstaan in een verscheidenheid aan loopbaandiensten, die complementair zijn aan je kerncurriculum.

We brengen deze expertise naar u toe ter voorbereiding op uw grote interviews die voor u liggen, inclusief unieke technieken en strategieën, die u naar succes leiden!

✔ Ontmoet je loopbaanmentor

✔ Bereid je portfolio voor

✔ Interviewvaardigheden opdoen

✔Land je droombaan

Aanmeldingsprocedure

Stap 1: Toepassing:

• Maak uw account aan in Mijn Contech
• Toepassen op het geselecteerde programma met de startdatum.
• Vul het aanvraagformulier in en verzend het.

Stap 2: Selectie

In deze stap moet je twee korte beoordelingen voltooien, de nodige documenten uploaden en een korte video uploaden waarin de gevraagde vragen worden beantwoord (of je kunt ook een zoominterview boeken met een toelatingsfunctionaris). De toelatingscommissie zal uw documenten en testscores beoordelen om u een definitief antwoord voor acceptatie te geven.

Documenten die moeten worden geüpload:

*Certificaat van afstuderen

*Vertaling

*Bewijs voor Engelse taalvaardigheid (voor internationale aanvragers)

Stap 3: Inschrijving

Als je bent toegelaten tot de universiteit, ontvang je je acceptatiebrief. Daarnaast ontvang je binnen 3 dagen je inschrijvingsovereenkomsten samen met de schoolcatalogus en het schoolprestatieblad om digitaal te ondertekenen. Na ondertekening van de inschrijvingsdocumenten ben je officieel ingeschreven als Contech student. Het community-team heet je welkom op de universiteit en je wordt lid van onze hub.

Contemporary Technology University is zich bewust van de specifieke leerkenmerken en -behoeften van volwassenen, omarmt een pedagogische samenwerkingsbenadering en integreert instructiemodellen zoals de 4E Learning Cycle. Elke cursus past zijn dagelijkse inhoud aan in een leercyclus die studenten helpt een sterke basis van kennis op te bouwen door actieve deelname. Elke cursusactiviteit is ontworpen als onderdeel van cognitieve leerfasen die bestaan uit boeiend, verkennen, uitbreiden en evalueren.

1. Python voor gegevenswetenschap

2. Kansrekening & Statistieken Essentials

3. Gegevens opschonen en visualiseren

4. Gegevensmanipulatie en -verwerking voor machinaal leren

5. Databasesystemen en tools voor datawetenschap

6. Grondbeginselen van machinaal leren

7. Diep graven in diep leren

8. Versterkend leren en kunstmatige intelligentie

9. Real-world toepassingen voor datawetenschap en kunstmatige intelligentie

10. Capstone-project