Master of Science in Data Science, Informatica en Elektrotechniek
Tampere, Finland
DUUR
2 Years
TALEN
Engels
TEMPO
Full time
DEADLINE VOOR AANMELDING
Aanvraagdeadline
EERSTE STARTDATUM
Aug 2024
COLLEGEGELD
EUR 12.000 / per year *
STUDIE FORMAAT
Op de campus
* per academisch jaar voor niet-EU / EER-studenten
Invoering
Maak big data van big data
Big data en datagestuurde methoden vormen de kern van de moderne informatica, statistiek en computertechniek en zijn veelbelovend voor de toekomst.
Experts in het analyseren van gegevens zijn nodig voor het oplossen van uitdagende datagestuurde problemen, zoals het begrijpen van tekstdocumenten, gesprekken en sociale media; het creëren van intelligente zoekmachines; het vinden van datagestuurde inzichten in fenomenen van de samenleving, economie en cultuur; het creëren van datagestuurde oplossingen voor medische en biologische problemen, en het mogelijk maken van zelfrijdende auto’s en autonome robots.
Tampere University biedt drie gerelateerde specialisaties die analyse, modellering, voorspelling en berekening met big data omvatten: de specialisatie Data Science (MSc) en de specialisatie Statistical Data Analytics (MSc) richten zich op computationele en statistische algoritmen voor datamining en machinaal leren, met verschillende accenten, en de specialisatie Signal Processing and Machine Learning (MSc Tech) richt zich op het ontwikkelen van nauwkeurige voorspellende machine learning-modellen.
De specialisatie Data Science (MSc) omvat een aantal vergelijkbare onderwerpgebieden als de specialisatie Statistical Data Analytics, maar de specialisatie Data Science (MSc) legt meer nadruk op algoritmische en computationele aspecten van data science en kunstmatige intelligentie.
Data Science (MSc) leert je data-analyse te begrijpen en de noodzakelijke vaardigheden onder de knie te krijgen, zoals het opschonen van gegevens, integratie, modellering en voorspelling, en interactieve verkenning van gegevens en modellen. Je leert methoden variërend van probabilistische benaderingen via efficiënte datamining-algoritmen tot flexibel deep learning met neurale netwerken. Je leert ook de resultaten van data-analyse aan besluitvormers te presenteren met beschrijvende samenvattingen en visualisaties.
Data Science (MSc) is een van de specialisaties binnen de masteropleiding Computing Sciences and Electrical Engineering.
toelatingen
leerplan
Inhoud bestuderen
De analyse van gegevens speelt een centrale rol in de moderne informatiemaatschappij. Organisaties in zowel de publieke als de private sector verzamelen enorme datasets, en een steeds grotere hoeveelheid data uit de publieke sector wordt openbaar gemaakt. Gegevens – waarvan wordt aangenomen dat ze een belangrijk bezit zijn voor organisaties – zijn echter nutteloos tenzij ze worden geanalyseerd. De analyse is nodig om regelmatigheden te vinden, zoals trends of groeperingen, en om de gegevens te relateren aan andere datasets binnen een organisatie of in verspreide online opslagplaatsen.
Voor analyse zijn activiteiten nodig zoals het opschonen van gegevens en andere voorbewerkingen, gegevensintegratie, modellering en voorspelling, interactieve en iteratieve visualisatie van gegevens, en modellen voor de verfijning van hypothesen en modellen. De presentatie van tussentijdse en eindresultaten aan besluitvormers vereist beheersing van visualisatie- en rapportagemethoden. Succesvolle analisten hebben vaardigheden nodig op het gebied van zowel computationele als statistische onderwerpen.
Deze specialisatie leidt experts op het hoogste niveau op in computationele en statistische data-analyse die kennis en vaardigheden bezitten voor de bovengenoemde taken en de algemene processen van data-analyse begrijpen.
Structuur van studies
Het masterdiploma omvat 120 ECTS-credits. Elk ECTS-credit is ongeveer 27 uur studentenwerk. Afhankelijk van de specialisatie zijn cursussen 90 ECTS waard en wordt de resterende 30 ECTS toegekend voor het succesvol afronden van een masterscriptie. De duur van het programma is twee jaar. Studenten besteden doorgaans drie semesters aan het voltooien van cursussen en één semester aan het voorbereiden van de masterproef. De studies starten eind augustus en het academisch jaar eindigt eind mei.
Het masterprogramma Computing Sciences bestaat uit zeven specialisaties, die leiden tot een Master of Science- of Master of Science in Technology-graad:
- Datawetenschap (MSc)
- Mens-technologie-interactie (MSc)
- Mens-technologie-interactie (MSc Tech)
- Signaalverwerking en machinaal leren (MSc Tech)
- Software, web en cloud (MSc)
- Software, web en cloud (MSc Tech)
- Statistische gegevensanalyse (MSc).
Van studenten die zijn toegelaten tot een masterprogramma kan worden verlangd dat ze hun eerdere diploma aanvullen met aanvullende studies. De aanvullende studies worden geval per geval op de faculteit bepaald (maximaal 60 ECTS-credits).
Programma resultaat
Na het voltooien van de specialisatie Data Science in de masteropleiding Computing Sciences beschik je over de vaardigheden en kennis om dit te doen
- geschikte data-analysemethoden kiezen voor de voorhanden analysetaken uit een redelijk brede selectie van computationele en statistische methoden, inclusief methoden die nodig zijn voor het integreren van gegevens uit verschillende gegevensbronnen tijdens de voorverwerking en/of analyse van gegevens.
- de algoritmische en computationele aspecten van de methoden begrijpen.
- pas deze methoden toe om gegevens te analyseren en de resultaten kritisch te interpreteren.
- gebruik efficiënte computationele en statistische methoden om big data te beheren en analyseren, inclusief computationele algoritmen zoals efficiënte parallelle computing, optimalisatiebenaderingen, diepe neurale netwerken en een verscheidenheid aan statistische modelleringsbenaderingen zoals classificatie, regressie en Bayesiaanse analyse.
- visualiseer de data / analyseresultaten.
- pas de analysemethoden toe in nieuwe situaties.
- begrijpen hoe goed de methoden in verschillende situaties kunnen presteren.
Galerij
Carrièremogelijkheden
Als afgestudeerde beschik je over kennis en vaardigheden op het gebied van data-analyse en begrijp je het algehele data-analyseproces. Dergelijke analisten kunnen worden ingezet in analysebedrijven, als interne analisten in bedrijven die big data produceren, en in bedrijven en organisaties die publieke en private gegevens verzamelen en analyseren, waaronder overheidsinstanties, journalistiek, verzekeringen, wetshandhaving en financiën. zoals in publiek en particulier onderzoek.
Samenwerking met andere partijen
Naast studies in het eigen masterprogramma kunnen studenten optimaal profiteren van het onderwijs dat wordt aangeboden door de gemeenschap van hoger onderwijs in Tampere, variërend van technische tot beroepsstudies op verschillende gebieden.
Verdere studiemogelijkheden
Deze masteropleiding biedt de vereiste achtergrond als je een doctoraatsstudie wilt volgen aan Tampere University of elders. Er zijn geen collegegelden voor doctoraatsstudies aan Tampere University .