MSc in datawetenschap en kunstmatige intelligentie

De MSc Data Science and Artificial Intelligence is een postdoctorale conversiegraad. Het is een partnerschap tussen ons en jou - we geven je de mogelijkheid om diepgaande kennis, praktische vaardigheden en zinvolle expertise op het gebied van datawetenschap en kunstmatige intelligentie op te doen, je brengt enthousiasme, vastberadenheid en bereidheid om te leren en het meeste uit de kansen te halen.

Dit is een conversiecursus, dus je bachelordiploma kan in elk onderwerp zijn.

Cursus modules

Jaar 1

• Inleiding tot kunstmatige intelligentie (vereist) ю Deze module biedt een inleiding tot het gebied van kunstmatige intelligentie, waarbij de geschiedenis van het vakgebied wordt behandeld en de breedte van het vakgebied wordt verkend, van "klassieke AI" tot de huidige frontgebieden. Het biedt een basis voor het uitvoeren van onderzoek op het gebied van AI en datawetenschap en houdt rekening met ethische kwesties die zich voordoen bij AI- en datawetenschapstoepassingen
• Python-programmering voor AI en datawetenschap (vereist). Programmeren is een kernvaardigheid in het hele computergebruik. Deze module behandelt Python-programmering met bijzondere nadruk op het gebruik van Python om problemen met AI en data science-technieken op te lossen. Er wordt geen programmeerervaring verondersteld. De module begint met de belangrijkste elementen van Python-programmering en bouwt verder op het benutten van de standaard Python-bibliotheken en -pakketten om oplossingen te creëren. Best practices van Python-codering worden in de module ingebed. De module biedt ook een inleiding op software-engineering van oplossingen, met de nadruk op het belang van testen.
• SQL- en NoSQL-databases (vereist). Industrie, commercie en onderzoek worden getransformeerd door het potentieel om gegevens en informatie op grote schaal vast te leggen, op te slaan, te manipuleren, te analyseren en te visualiseren. Relationele (SQL) databases en datawarehouses blijven voor veel organisaties belangrijke opslagplaatsen van informatie. De komst van Big Data met zijn verscheidenheid, snelheid en volume heeft relationele databases uitgedaagd, wat heeft geleid tot de opkomst van NoSQL-databases. Toch zijn de querytalen van NoSQL-databases dichter bij SQL-mogelijkheden geëvolueerd. Deze module behandelt zowel SQL- als NoSQL-benaderingen van datamodellering, databaseontwerp en manipulatie, zodat u de juiste tool voor de juiste taak kunt gebruiken.
• Datamining en statistische AI (vereist). Datawetenschap en kunstmatige intelligentie omvatten veel technieken voor classificatie, analyse en voorspelling. Deze module richt zich op die technieken met betrekking tot datamining en statistisch gestuurde benaderingen, waardoor u een arsenaal aan methoden krijgt om zakelijke problemen op te lossen en echte inzichten te genereren.
• Diepgaande leertechnieken en hulpmiddelen (vereist). Diep leren staat centraal bij moderne AI. Voldoende goedkope rekenkracht, voldoende grote datasets en een aantal belangrijke theoretische vorderingen hebben geleid tot diepgaande leertechnieken die een golf van nauwkeurigheidsverhogingen hebben mogelijk gemaakt bij veel computertaken (computervisie, natuurlijke taalverwerking, spraakherkenning, autonoom rijden, enz.) , waardoor veel toepassingen praktisch zijn. Deze module legt de onderliggende wiskunde en technieken uit, zodat je diepgaand leren onder de knie kunt krijgen en echte problemen kunt oplossen.
• Cloud computing voor AI en datawetenschap (vereist). De on-demand levering van computers, databases, opslag, applicaties en IT-middelen via cloud computing heeft veel organisaties in staat gesteld om innovatieve oplossingen te leveren zonder voorafgaande kapitaalinvesteringen. Ecosystemen voor cloud computing bieden een scala aan schaalbare AI- en machine learning-oplossingen. Deze module biedt een uitgebreide basis in concepten en oplossingen voor cloud computing, ondersteund met uitgebreide praktische oefeningen om ervaring op te doen in individuele diensten en architectonische ontwerpen. Aangezien de University of Suffolk een AWS Academy-partnerinstelling is, geeft de module u de mogelijkheid om AWS-certificering (en) te verwerven als u dat wenst.
• Uitgebreid project (verplicht). The Extended Project is het hoogtepunt van de MSc Data Science and Artificial Intelligence conversiegraad. Dit project is jouw kans om de kennis en vaardigheden die je hebt opgedaan uit alle eerdere modules toe te passen op een echte taak - het is zeer waarschijnlijk een project voorgesteld door een bedrijf of onderzoeksorganisatie.

Carrièremogelijkheden

De vraag van werkgevers naar mensen die bekwaam zijn in Data Science en AI is bewezen. Volgens onderzoek van de vacaturesite 'Indeed' is het aantal AI-banen in het VK dat op het online banenbord staat, tussen 2014 en 2017 met 485% gestegen. Uit het onderzoek van Gartner naar AI bleek dat er een snelle groei is van het aantal AI-gebaseerde banen in grote organisaties, en een tempowijziging van 4 projecten per organisatie in 2019 naar 10 projecten in 2020 en versneld naar de verwachte 35 projecten in 2022.

Regionale digitale vaardigheden in het algemeen en datawetenschap in het bijzonder zijn door werkgevers aangemerkt als een prioriteitsgebied. Het cluster Innovation Martlesham waar het nieuwe DigiTech Center van de University of Suffolk zich naast elkaar bevindt, heeft een groei gezien van het aantal ICT-banen van 600 in 2016 naar 1200 in 2019, met 2000 banen naar verwachting voor 2023.

Een toenemend percentage van deze banen vereist kernvaardigheden in datawetenschap en AI. Uit overleg met regionale bedrijven is gebleken dat er een toenemende vraag is naar professionals met sterke Data Science-vaardigheden die in staat zijn om machine learning-modellen te ontwikkelen op basis van bestaande AI-frameworks voor snelle ontwikkeling. Als afgestudeerde van deze graad ben je ideaal geplaatst om hiervan te profiteren.

Naast een loopbaan in de industrie, kun je als afgestudeerde van deze opleiding ook doorstromen naar een promotieonderzoek.

Vergoedingen en financiën

2021-22

• Fulltime collegegeld: £ 8,235
• Deeltijdcollegegeld: £ 915 per 20 studiepunten
• Internationaal collegegeld: £ 12,150

Verdere informatie

• 20% korting op vergoedingen voor University of Suffolk

Bij de University of Suffolk geeft je collegegeld toegang tot alle gebruikelijke onderwijs- en leerfaciliteiten die je zou verwachten. Er kunnen echter extra kosten aan uw cursus verbonden zijn waarvoor u een budget moet besteden.

Toelatingseisen

Academische vereisten

• Van aanvragers wordt verwacht dat ze een bachelordiploma van 2: 2 of hoger hebben.
• Van kandidaten mag worden verwacht dat ze een interview bijwonen als onderdeel van het sollicitatieproces.

Engelse Taalvereisten

• IELTS (Academic of UKVI): 6,5 algemeen en minimaal 5,5 in elk onderdeel
• Cambridge Assessment English: C1 Advanced Certificate in Advanced English minimum overall score van 180, niet minder dan 162 in elk onderdeel
• Pearson Test of English (PTE Academic): CEFR C1 Level
• TESA (Test of English for Studies Abroad): 6,5 in totaal en minimaal 5,5 in elk onderdeel
• TOEFL iBT (alleen aanvaardbaar voor studenten die geen Tier 4-visum nodig hebben om in het VK te studeren): 93 in totaal met een minimum van 12 voor lezen, 11 voor luisteren, 17 voor spreken en 20 schriftelijk
• Wachtwoordvaardigheidstest van de University of Suffolk : 6,5 / 7,0 in totaal en minimaal 5,5 in elk onderdeel