Магистр наук - наука о данных и искусственный интеллект

Магистр наук в области науки о данных в области науки о данных и искусственного интеллекта

*Эта программа Impact Degree предоставляет студентам, имеющим на это право, полную стипендию без оплаты обучения в течение 2 лет, с оплатой оценки и административного сбора в размере 1 000 евро. Чтобы начать этот процесс, заполните онлайн-заявку на нашем сайте www.ebu.lu.

Квалифицированные специалисты в области новых технологий индустрии 4.0 являются очень востребованными людьми. Их способность расшифровывать постоянно растущие сложности в мире Data Science & A.I. - это качество, которое не только более востребовано, но и в равной степени вознаграждается. Наука о данных и искусственный интеллект - одни из самых горячих областей 21 века, которые к 2025 году окажут влияние на все сегменты повседневной жизни, от транспорта и логистики до здравоохранения и обслуживания клиентов.

Программа MSc Data Science and A.I. обеспечивает обучение методам науки о данных с акцентом на статистические перспективы. Эта магистерская программа предлагает обширную подготовку по наиболее востребованным навыкам Data Science и искусственного интеллекта с практическим освоением важнейших инструментов и технологий, включая R, Python, Big Data, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning и Tableau. Вы получите основательную подготовку по теории, а также технические и практические навыки в области Data Science & A.I.

Методы и стиль преподавания

Программа Master of Data Science and AI предлагает все необходимое для освоения этих двух взаимодополняющих дисциплин. Учебный план охватывает все концепции науки о данных и искусственного интеллекта, помогая вам овладеть специализированными навыками, которые в настоящее время ищут организации по всему миру. Программа Master of Data Science and AI охватывает навыки Data Science и искусственного интеллекта с практическим знакомством с важнейшими инструментами и технологиями , включая R, Python, Big Data, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning и Tableau.

Ваше теоретическое обучение будет проходить на высоком математическом уровне, а технические и практические навыки, которые вы приобретете, позволят вам применять передовые методы науки о данных и статистики для изучения реальных вопросов.

Студенты будут приглашены принять участие в мероприятиях и семинарах недели кампуса один раз до окончания учебы. Однако участие в более чем одной неделе кампуса также допускается и поощряется. В течение недели в кампусе студенты будут сдавать экзамены по окончании семестра, посещать компании и примечательные отрасли, общаться и налаживать связи друг с другом.

Люксембург - это не только финансовый центр, но и многонациональный город и место расположения многих европейских институтов. Между традицией и современностью. Вы сможете насладиться различными ландшафтами природных парков, средневековых замков, а также многочисленными пешеходными или горными велосипедными маршрутами по всему региону. Люксембург и замок Вильц приветствуют вас.

Почему стоит выбрать этот курс?

Для работы в области Data Science и искусственного интеллекта требуется сочетание опыта, знаний и проницательности для использования правильных инструментов и технологий. Это надежный выбор профессии как для начинающих, так и для опытных специалистов. Стремящиеся профессионалы с любым уровнем образования и аналитическим складом ума лучше всего подходят для прохождения этой двойной магистерской программы по науке о данных и искусственному интеллекту.

Представленные здесь курсы предлагают меню выбора по каждой необходимой дисциплине, выверенное с учетом ваших навыков, опыта и будущих целей. Магистр наук о данных и искусственном интеллекте - это одногодичная программа, специально разработанная для подготовки выпускников в качестве следующего поколения ИТ-специалистов и менеджеров.

Цель программы Master of Science in Data Science & A.I. заключается в том, чтобы обеспечить студентам возможность эффективно участвовать в жизни все более глобализированного, разнообразного и многогранного мира, приобретя необходимые навыки. По окончании программы студенты смогут уверенно вести себя как:

• Специалисты по алгоритмам
• Бизнес-аналитик
• Статистик
• Стратег по управлению данными

Магистр наук в области науки о данных и искусственного интеллекта Результаты обучения по программе

Цели обучения EBU направлены на повышение уровня знаний студентов в следующих областях: коммуникация, этические рассуждения, аналитические навыки, информационные технологии, глобальный взгляд, критическое мышление и понимание синергии. По окончании программы MSc выпускники, среди прочего, будут иметь:

• Глубокое понимание структуры данных и манипулирования данными.
• Понимать модели контролируемого и неконтролируемого обучения, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности, K-NN и конвейер.
• Выполнение научных и технических вычислений с помощью пакета SciPy и его подпакетов, включая Integrate, Optimize, Statistics, IO и Weave.
• Получите знания в области математических вычислений с помощью NumPy и Scikit-Learn.
• Освоить концепции рекомендательной системы и моделирования временных рядов.
• Понимание принципов, алгоритмов и приложений машинного обучения.
• Узнайте о применении искусственного интеллекта в различных областях, таких как обслуживание клиентов, финансовые услуги, здравоохранение и др.
• Реализовать классические методы искусственного интеллекта, такие как алгоритмы поиска, нейронные сети и слежение.
• Узнайте, как применять методы искусственного интеллекта для решения проблем, и объясните ограничения существующих методов искусственного интеллекта.
• Проектируйте и создавайте свои собственные интеллектуальные агенты и применяйте их для создания практических искусственных.
• Интеллектуальные проекты, включая игры, модели Machine Learning, проблемы удовлетворения логических ограничений, системы, основанные на знаниях, вероятностные модели, функции принятия решений агентами и многое другое.
• Понять концепции TensorFlow, его основные функции, операции и конвейер выполнения.
• Освоить такие продвинутые темы, как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, обучение глубоких сетей и высокоуровневые интерфейсы.
• Анализируйте данные с помощью Tableau и овладейте навыками создания интерактивных информационных панелей.
• Понять различные компоненты экосистемы Hadoop и научиться работать с HBase, ее архитектурой и хранением данных, узнать разницу между HBase и RDBMS, а также использовать Hive и Impala для разделения данных.
• Поймите MapReduce и его особенности, а также узнайте, как вводить данные с помощью Sqoop и Flume.
• Изучите основы обработки естественного языка с помощью самой популярной библиотеки Python Natural Language Toolkit (NLTK).

Факты

• Продолжительность: 2 года
• Кредиты: 90 ECTS
• Формат: Полный или неполный рабочий день
• Язык: Английский
• Даты начала работы: Сентябрь

Структура программы