MSc Data Science

Роль исследователя данных быстро становится необходимой позицией для любой компании, которая хочет в полной мере использовать данные, которые они собирают. Существует растущий спрос на профессионалов, которые имеют правильное сочетание математики, статистики, информатики, деловой хватки и способности использовать новейшие технологии для решения реальных проблем.

Основные моменты курса

Эта практическая программа сочетает в себе практику с теорией, чтобы вооружить студентов навыками, знаниями и опытом для продолжения карьеры в науке о данных. Это включает в себя значительное время работы в лабораториях под руководством опытных преподавателей, многие из которых работали в отрасли и являются ведущими специалистами в этой области. Студенты будут ознакомлены с передовой современной исследовательской деятельностью в области науки о данных, которая предоставит студентам, ориентированным на исследования, возможность продолжить научно-исследовательскую карьеру и, в частности, дальнейшее обучение в аспирантуре.

Содержание программы

Сосредоточившись на взаимосвязанных областях машинного обучения, визуальной аналитики и управления данными, программа направлена на достижение баланса между теоретическими основами, практическим опытом и приобретением промышленных языков и пакетов. Студенты будут изучать теоретические концепции, получая практический опыт, гарантируя, что у них есть основная база навыков, чтобы получить ключевое понимание, которое будет легко применимо для карьеры в области науки о данных. Темы будут включать прикладную аналитику данных, практическую обработку больших данных и распространение облака, а также юридические, этические аспекты и аспекты безопасности управления данными. Студенты также получат представление о том, как различные области бизнеса (HR, финансы, маркетинг и другие) используют Data Science для решения бизнес-задач.

Примечание. Основные и дополнительные модули постоянно обновляются и находятся на рассмотрении. Как и в большинстве академических программ, помните, что, возможно, модуль не будет предлагаться в конкретный год, например, потому что слишком мало студентов выбирают его. Middlesex University оставляет за собой право изменять или отменять любой курс или модуль.

• Моделирование, регрессия и машинное обучение (30 кредитов) - обязательно
• Визуальный анализ данных (30 кредитов) - обязательно
• Прикладная аналитика данных: инструменты, практическая обработка больших данных, облачное распределение (30 кредитов) - обязательно
• Правовые, этические аспекты и аспекты безопасности управления данными (30 кредитов) - обязательно
• Индивидуальный проект по науке о данных (60 кредитов) - обязательный

Крис Ливерани / Unsplash

обучение

Курс преподается через серию практических семинаров, а также самостоятельное изучение и проектное обучение. Официальных лекций не будет, так как все содержание курса будет включено в практикумы. Специально для этой степени в кампусе были созданы специализированные учреждения, и многие опытные сотрудники научат вас, как ими пользоваться.

Требования при поступлении

Академические требования

• Степень с отличием, как правило, классифицируется 2,2 или выше, или эквивалент, в области машиностроения, информатики или любой числовой дисциплины.
• Кандидаты с другими степенями могут подать заявку при условии, что они могут продемонстрировать соответствующий уровень соответствующего опыта
• Кандидаты без формальной квалификации должны продемонстрировать соответствующий опыт работы в этой области и способность учиться в аспирантуре.

Требования к английскому языку (аспирантура)

Все программы в Middlesex University Dubai преподаются на английском языке, и кандидаты с предыдущим образованием за пределами англоязычных стран (таких как Великобритания, США, Канада, Англия, Ирландия, Австралия, Новая Зеландия) должны продемонстрировать знание английского языка следующим образом :

• IELTS Academic: 6,5 (минимум 6,0 в каждой группе)
• TOEFL в Интернете: 87 (21 на аудировании и письме, 22 на разговоре и 23 на чтении)
• PearsonPTE Academic: 58

Будущие карьеры и возможности трудоустройства

В настоящее время рабочая роль Data Scientist является обычной и отражает возросший промышленный спрос; Сам курс разработан с учетом специфики Data Scientist. Отчеты показывают, что навыки машинного обучения, работы с большими данными и наукой о данных очень востребованы, и к 202 году они создадут значительное количество рабочих мест, связанных с данными. Выпускники программы будут хорошо подготовлены для карьерного роста в качестве ученых-исследователей в различных отраслях - и то, и другое. государственный и частный сектор.