Магистр компьютерных наук - Data Science
University of Zagreb - Faculty of Electrical Engineering and Computing
Основная информация
Расположение кампуса
Zagreb, Хорватия
Языки
Английский
Формат исследования
В кампусе
Продолжительность
2 years
Шаг
На постоянной основе
Стоимость обучения
EUR 5 970 / per year *
Крайний срок подачи заявок
Запросить информацию
Самая ранняя дата начала
Запросить информацию
* 45000 кун (примерно 6000 евро)
Введение
Современный мир характеризуется экспоненциальным ростом объема данных, собираемых из различных источников. Сбор, хранение и обработка данных являются центральными элементами современной коммерции и науки, которые быстро применяются в различных областях, от бизнес-аналитики и маркетинга до компьютерного зрения и обработки естественного языка. Все они полагаются на передовые алгоритмы, модели, методы вычислений, а также на эффективные и масштабируемые компьютерные системы - все они включены в магистерскую программу обучения вычислительной технике.
Наука о данных сочетает в себе информатику и статистику, чтобы извлекать значимую информацию из данных, в конечном итоге создавая новые знания и ценности в оцифрованной и глобализированной экономике. С ростом объемов данных, которые генерируются и собираются каждый день, специалисты по обработке данных становятся все более важными как в промышленности, так и в академических кругах. Профиль «Наука о данных» предоставляет студентам прочную основу в области математики, статистического моделирования, машинного обучения и других знаний, позволяющих им разрабатывать решения для науки о данных для широкого спектра приложений, решать сложные инженерные задачи, проводить исследования и разработки и действовать в качестве лидеров в нынешняя цифровая революция.
Во время учебы большое внимание уделяется практическим навыкам и раннему развитию карьеры. Учебная программа также способствует развитию навыков мягкой инженерии с помощью набора сквозных курсов , которые дополняют инженерное образование дополнительным набором навыков, необходимых для формирования инженера как целостного человека.
Галерея
Прием
Учебный план
Структура курса
Наглядное руководство по учебной программе представлено ниже. Цифры в строках представляют академические семестры (два семестра в год, всего два года), а числа в столбцах представляют баллы ECTS (30 баллов ECTS за семестр).
В наглядном руководстве показана структура обязательных курсов. Полный список факультативных и сквозных курсов можно найти на странице учебной программы .
Как ваша учеба будет выглядеть на практике?
В нашей учебной программе «Магистр наук о данных» в FER вы получите прочную основу на курсах математики и статистики, которые являются предпосылками для глубокого понимания природы данных и стратегий анализа данных. Наши преподаватели и исследователи работают в широком спектре интересных областей, поэтому у вас будет возможность узнать больше о приложениях для конкретной предметной области с помощью многочисленных факультативных курсов, семинаров и проектов.
Вам интересно, как машины могут понимать человеческий язык? Исследователи TakeLab занимаются современными исследованиями в области обработки естественного языка и анализа текста. Хотите знать, действительно ли между вами и кем-либо в мире существует «шесть степеней разделения»? Исследовательская группа SocialLab ищет ответы на этот и другие вопросы, касающиеся социальных сетей и социального поведения людей в Интернете. Если вам больше нравится изучение того, как компьютеры могут научиться обнаруживать объекты на изображениях, группа обработки изображений разрабатывает методы компьютерного зрения для биомедицинских изображений с целью улучшения диагностических процессов. Заинтригованы проблемами, вызванными большими данными? Наша StreamsLab познакомит вас с ведущими платформами и технологиями больших данных. А если вы интересуетесь биоинформатикой, LBCB с радостью покажет вам свои новейшие алгоритмы сборки генома. Тех, кого больше привлекают финансы, исследователи из LAFRA учат машинам понимать финансовые рынки и риски. Это лишь некоторые из исследовательских лабораторий и групп, в которых вы можете принять участие, с возможностью принять участие в ряде исследовательских проектов, финансируемых ЕС, связанных с наукой о данных, а также в промышленных проектах.
Карьерные возможности
Выпускники FER являются высоко ценимыми профессионалами не только в Хорватии, но и в высокотехнологичных компаниях в различных отраслях по всему миру. FER активно сотрудничает с более чем 450 компаниями, в том числе с некоторыми из наиболее значительных высокотехнологичных компаний из Хорватии, а также со всего мира. И студенты, и компании получают выгоду от этой сети, которая дает возможность объединить наиболее подходящие таланты с потребностями отрасли еще до того, как студенты закончат учебу.
Как специалист в области обработки данных, вы станете инженером с техническими навыками высокого уровня, способным создавать сложные количественные алгоритмы для организации и анализа больших объемов информации в многочисленных областях применения. Дипломированные инженеры пользуются большим спросом на такие должности в отрасли, как специалист по данным, специалист по машинному обучению, аналитик данных, инженер данных, бизнес-аналитик и аналитик компьютерных систем.
Студентам предлагается ранняя профориентация через услуги Центра карьеры , который помогает студентам связаться с работодателями посредством организации различных сетевых мероприятий, таких как ярмарка вакансий и карьерные свидания .
Студентам настоятельно рекомендуется принять участие в программе стажировок , чтобы получить конкурентное преимущество на рынке труда во время учебы.
Будучи факультетом, традиционно высоко ценящим исследовательские компоненты на международном уровне, студенты также могут принять участие в более чем 250 международных и национальных научно-исследовательских проектах, как научных исследованиях, так и проектах отраслевого сотрудничества, которые проводятся в FER каждый год.
Для студентов, стремящихся к созданию стартапа, дружелюбный к ним стартап-инкубатор — подходящее место для посещения и изучения новых горизонтов.