Master of Science in informatica - gegevenswetenschap
Zagreb, Kroatië
DUUR
2 Years
TALEN
Engels
TEMPO
Full time
DEADLINE VOOR AANMELDING
Aanvraagdeadline
EERSTE STARTDATUM
Vraag de vroegste startdatum aan
COLLEGEGELD
EUR 5.970 / per year *
STUDIE FORMAAT
Op de campus
* 45.000 HRK (ongeveer 6.000 EUR)
Invoering
De moderne wereld wordt gekenmerkt door een exponentiële groei van de hoeveelheid gegevens die uit verschillende gegevensbronnen wordt verzameld. Het verzamelen, opslaan en verwerken van gegevens zijn centrale elementen van de hedendaagse handel en wetenschap, met snelle acceptatie op gebieden variërend van bedrijfsanalyse en marketing tot computervisie en natuurlijke taalverwerking. Ze vertrouwen allemaal op geavanceerde algoritmen, modellen, computermethoden en efficiënte en schaalbare computersystemen - allemaal opgenomen in het masterprogramma Computing.
Datawetenschap combineert informatica en statistiek om zinvolle informatie uit data te halen, wat uiteindelijk nieuwe kennis en waarde oplevert in een gedigitaliseerde en geglobaliseerde economie. Met de toenemende hoeveelheden data die elke dag worden gegenereerd en verzameld, worden datawetenschappers steeds belangrijker in zowel de industrie als de academische wereld. Het Data Science-profiel biedt studenten een sterke basis in wiskunde, statistische modellering, machine learning en andere kennis, waardoor ze datawetenschapsoplossingen kunnen ontwikkelen voor een groot aantal toepassingen, geavanceerde technische problemen kunnen oplossen, onderzoek en ontwikkeling kunnen uitvoeren en als leiders kunnen optreden in de huidige digitale revolutie.
Tijdens de studie wordt veel nadruk gelegd op praktische vaardigheden en vroege loopbaanontwikkeling. Het studieprogramma faciliteert ook de ontwikkeling van zachte technische vaardigheden door middel van de reeks transversale cursussen , die het technische onderwijs aanvullen met een extra reeks vaardigheden die nodig zijn om een ingenieur als een compleet persoon te vormen.
Galerij
toelatingen
leerplan
Cursusstructuur
Een visuele gids voor het studieprogramma wordt hieronder weergegeven. De cijfers in rijen vertegenwoordigen academische semesters (twee semesters per jaar, in totaal twee jaar) en de cijfers in kolommen vertegenwoordigen ECTS-punten (30 ECTS-punten per semester).
De visuele gids toont de structuur van verplichte cursussen. Voor een volledige lijst van keuzevakken en transversale vakken kun je terecht op de studieprogrammapagina .
Hoe ziet jouw studie er in de praktijk uit?
In ons studieprogramma MSc in Data Science bij FER verkrijg je een sterke basis in wiskunde- en statistiekcursussen die een voorwaarde zijn voor een diep begrip van de aard van data en strategieën voor data-analyse. Onze docenten en onderzoekers werken op een breed scala aan boeiende gebieden, dus je krijgt de kans om meer te leren over domeinspecifieke toepassingen via tal van keuzevakken, seminars en projecten.
Ben je benieuwd hoe machines menselijke taal kunnen begrijpen? De onderzoekers van TakeLab zetten zich in voor state-of-the-art onderzoek naar natuurlijke taalverwerking en tekstanalyse. Wil je weten of er werkelijk sprake is van ‘zes graden van scheiding’ tussen jou en wie dan ook ter wereld? Het lectoraat SocialLab zoekt naar antwoorden op deze en andere vragen over sociale netwerken en online menselijk sociaal gedrag. Als leren hoe computers kunnen leren objecten in afbeeldingen te detecteren meer jouw ding is, ontwikkelt de Image Processing Group computer vision-methoden voor biomedische beelden om diagnostische processen te verbeteren. Geïntrigeerd door de uitdagingen die Big Data met zich meebrengt? Ons StreamsLab laat u kennismaken met toonaangevende Big Data-platforms en -technologieën. En als u geïnteresseerd bent in bio-informatica, laat de LBCB u graag hun state-of-the-art genoomassemblage-algoritmen zien. Voor degenen die zich meer aangetrokken voelen tot financiën, leren de onderzoekers van LAFRA machines financiële markten en risico's te begrijpen. Dit zijn slechts enkele van de onderzoekslaboratoria en -groepen waarbij u betrokken kunt raken, met de mogelijkheid om deel te nemen aan een aantal data science-gerelateerde door de EU gefinancierde onderzoeksprojecten en industriële projecten.
Carrièremogelijkheden
FER-alumni zijn zeer gewaardeerde professionals, niet alleen in Kroatië, maar ook bij hightechbedrijven in verschillende sectoren over de hele wereld. FER werkt actief samen met meer dan 450 bedrijven, waaronder enkele van de belangrijkste hightechbedrijven uit Kroatië maar ook over de hele wereld. Zowel studenten als bedrijven profiteren van dit netwerk dat de mogelijkheid biedt om de best passende talenten met de behoeften van het bedrijfsleven te verbinden, zelfs voordat studenten hun studie hebben afgerond.
Als data science professional word je een ingenieur met technische vaardigheden op hoog niveau, die in staat is complexe kwantitatieve algoritmen te bouwen om grote hoeveelheden informatie in tal van toepassingsgebieden te organiseren en analyseren. Er is veel vraag naar afgestudeerde ingenieurs voor industriële functies zoals datawetenschapper, machine-learningwetenschapper, data-analist, data-ingenieur, bedrijfsanalist en computersysteemanalist.
Studenten krijgen vroege loopbaanbegeleiding aangeboden via de diensten van Career Center , dat studenten helpt in contact te komen met werkgevers via de organisatie van verschillende netwerkevenementen, zoals Job Fair en Career Speed Dating .
Studenten worden ten zeerste aangemoedigd om deel te nemen aan een stageprogramma om tijdens hun studie een concurrentievoordeel op de arbeidsmarkt te verwerven.
Als faculteit met traditioneel zeer gewaardeerde onderzoekscomponenten op internationaal niveau kunnen studenten ook deelnemen aan meer dan 250 internationale en nationale R&D-projecten, zowel wetenschappelijk onderzoek als industriële samenwerkingsprojecten, die jaarlijks bij FER lopen.
Voor studenten met startup-ambities is een studentvriendelijke startup-incubator een goede plek om te bezoeken en nieuwe horizonten te verkennen.