Магистерская программа в области компьютерных наук - аналитика статистических данных

Осознайте большие данные

Большие данные и управляемые данными методы находятся в центре современной информатики, статистики и компьютерной инженерии и имеют большие перспективы на будущее.

Специалисты по анализу данных необходимы для решения сложных задач, связанных с данными, таких как понимание текстовых документов, разговоров и социальных сетей; создание интеллектуальных поисковых систем; нахождение основанного на данных понимания явлений общества, экономики и культуры; создание решений на основе данных для медицинских и биологических проблем, а также создание беспилотных автомобилей и автономных роботов.

Tampere University предлагает три связанных направления обучения, которые включают анализ, моделирование, прогнозирование и вычисления с большими данными: направление Data Science (M.Sc.) и направление Statistical Data Analytics (M.Sc.), ориентированное на вычислительные и статистические алгоритмы для интеллектуальный анализ данных и машинное обучение с разными акцентами, а курс машинного обучения (M.Sc. Tech) фокусируется на разработке точных прогнозирующих моделей машинного обучения.

Трек статистической аналитики данных (M.Sc.) включает несколько тематических областей, аналогичных треку Data Science (M.Sc.), но трек Statistical Data Analytics (M.Sc.) уделяет больше внимания аспектам науки о данных и искусственного интеллекта. где статистическое понимание и моделирование неопределенности, вариации и зависимости данных является решающим преимуществом.

Статистический анализ данных (M.Sc.) научит вас разбираться в анализе данных и овладевать необходимыми навыками, такими как очистка данных, интеграция, моделирование и прогнозирование, а также интерактивное исследование данных и моделей. Вы изучите методы, начиная от вероятностных подходов и заканчивая эффективными алгоритмами интеллектуального анализа данных, до гибкого глубокого обучения с использованием нейронных сетей. Вы также научитесь представлять результаты анализа данных лицам, принимающим решения, с описательными резюме и визуализациями.

Курс статистической аналитики данных (M.Sc.) является одним из семи направлений магистерской программы в области вычислительных наук, программы, которая началась в августе 2020 года.

Информация об учебе

• Тип: степень магистра
• Полученная степень: магистр наук
• Планируемая продолжительность: 2 года
• Объем обучения: 120 кредитов ECTS
• Город: Тампере
• Кампус: кампус в центре города
• Стоимость обучения для граждан, не входящих в ЕС / ЕЭЗ: 12000 €

Цели исследования

После прохождения курса «Аналитика статистических данных» у вас появятся навыки и знания, чтобы:

• Выберите подходящие методы анализа данных для поставленных задач анализа из достаточно широкого набора статистических и вычислительных методов, включая методы, необходимые для интеграции данных из различных источников данных во время предварительной обработки и / или анализа данных.
• Понять, как методы моделируют вариацию, неопределенность и зависимость данных.
• Применяйте эти методы для анализа данных и критической интерпретации результатов и связанных с ними неопределенностей.
• Используйте эффективные вычислительные и статистические методы для управления и анализа больших данных, включая статистические методы, такие как вероятностная классификация и регрессия, графические модели, анализ временных рядов и байесовский анализ, а также различные вычислительные алгоритмические подходы, такие как параллельные вычисления и глубокие нейронные сети.
• Визуализируйте данные / результаты анализа.
• Применяйте методы анализа в новых ситуациях.
• Понять, насколько хорошо методы могут работать в разных ситуациях.

Содержание исследования

Анализ данных играет центральную роль в современном информационном обществе. Организации как в государственном, так и в частном секторе собирают обширные наборы данных, и все больше данных государственного сектора становятся открытыми. Однако данные, которые считаются важным активом для организаций, бесполезны, если они не анализируются. Анализ необходим для выявления закономерностей, таких как тенденции или группировки, и для соотнесения данных с другими наборами данных внутри организации или в разрозненных онлайн-репозиториях.

Анализ требует таких действий, как очистка данных, интеграция данных, моделирование и прогнозирование, интерактивная и итеративная визуализация данных и модели для уточнения гипотез и моделей. Презентация промежуточных и окончательных результатов для лиц, принимающих решения, требует овладения методами визуализации и отчетности. Успешные аналитики нуждаются в навыках как в вычислительной, так и в статистической областях.

Этот трек обучает экспертов высокого уровня в области статистического и вычислительного анализа данных, которые обладают знаниями и навыками для вышеупомянутых задач и понимают общие процессы анализа данных.

Стоимость обучения

Стоимость обучения на треке составляет 12000 евро за академический год для студентов из стран, не входящих в ЕС / ЕЭЗ, с системой стипендий для платных студентов.

Структура исследований

Степень магистра состоит из 120 кредитов ECTS. Каждый кредит ECTS составляет около 27 часов студенческой работы. В зависимости от трассы курсы стоят 80-90 ECTS, а оставшиеся 30-40 ECTS присуждаются за успешное завершение магистерской диссертации. Продолжительность программы - два года. Студенты обычно проводят три семестра, заканчивая курсы, и один семестр, готовя магистерскую диссертацию. Обучение начинается в конце августа, а учебный год заканчивается в конце мая.

Магистерская программа в области компьютерных наук состоит из семи учебных дисциплин, по которым можно получить степень магистра наук или степень магистра технических наук:

• Наука о данных (магистр наук)
• Машинное обучение (магистр технических наук)
• Статистический анализ данных (M.Sc.)

а также

• Взаимодействие человека и технологии (магистр наук)
• Взаимодействие человека и технологии (магистр технических наук)
• Программное обеспечение, Интернет и облако (M.Sc.)
• Программное обеспечение, Интернет и облако (M.Sc. Tech)

Учебный план магистерской программы в области вычислительных наук 2020-2021 доступен в Интернете (обратите внимание, что это общественное мнение, студенты имеют доступ к дополнительной информации через электронный инструмент). Учебный план на 2021-2022 годы будет доступен в марте 2021 года.

Карьерные возможности

Как выпускник, вы будете иметь знания и навыки для анализа данных и понимать весь процесс анализа данных. Такие аналитики могут быть использованы в аналитических фирмах, в качестве внутренних аналитиков в компаниях, производящих большие данные, а также в компаниях и организациях, которые собирают и анализируют публичные и частные данные, включая государственные учреждения, журналистику, страхование, правоохранительные органы и финансы, а также как в государственных и частных исследованиях.

Сотрудничество с другими сторонами

В дополнение к обучению по собственной программе обучения, студенты могут в полной мере воспользоваться преимуществами обучения, предлагаемого сообществом высшего образования Тампере, начиная от технического обучения и заканчивая профессиональным обучением в различных областях.

Возможности последипломного обучения

Эта степень магистра обеспечивает необходимую подготовку, если вы хотите продолжить обучение в докторантуре, например, в докторской программе в области информации и систем в Tampere University . Плата за обучение в докторантуре не взимается.

Критерии приемлемости

Критерии отбора в магистерских программах состоят из двух частей: общих критериев отбора Tampere University и критериев отбора для конкретных программ, которые определяют и / или добавляют информацию к общим критериям. Вы должны соответствовать обоим, чтобы иметь право на участие. Кандидаты, которые не соответствуют как общим критериям отбора, так и критериям отбора для конкретной программы, не будут выбраны в качестве студентов Tampere University .

Общая правомочность

Чтобы иметь право подать заявку на получение степени магистра в Tampere University , вы должны иметь:

• Степень бакалавра - национально признанная степень первого цикла
  • что соответствует минимум 180 ECTS (европейские кредиты) или трем годам очного обучения
  • из соответствующей области программы магистратуры, на которую вы подаете заявку
  • из признанного высшего учебного заведения
  • Степень бакалавра, полученная в университете за пределами Финляндии, должна обеспечивать право на получение степени магистра университетского уровня в стране, в которой она была присуждена.
• И хорошее владение английским языком для академических целей.

Кандидаты на последний год обучения на степень бакалавра имеют право подать заявку, если степень будет завершена до 31 июля 2021 года. В этом случае они будут приняты условно. См. Специальные инструкции для поступающих на последний год обучения на степень бакалавра.

Допуск к обучению, ведущему непосредственно к получению степени магистра, будет основываться на степени бакалавра заявителя, присвоенной университетом или университетом прикладных наук. В зависимости от требований к поступающим для конкретной программы программа может учитывать навыки, ранее приобретенные заявителями при рассмотрении заявлений.

Ранее полученная степень магистра не лишает заявителей права на зачисление. Однако абитуриенты, подающие заявку на поступление для получения второй степени магистра, будут приняты только по особо веским причинам.

Специфичные для программы критерии отбора

Чтобы иметь право подать заявку на программу магистратуры в области вычислительных наук - трек статистической аналитики данных (MSc), вы должны иметь успешно завершенную степень бакалавра или эквивалентную

• Статистика, информатика или математика или в другой соответствующей области.

Степень должна включать достаточное количество исследований в области статистики, а также достаточное количество исследований в области компьютерных наук и математики.

Отбор студентов производится на основе академической квалификации и достоинств, указанных в заявочных документах.

Требования к языковым навыкам

При поступлении в магистратуру Университета Tampere University вы должны предоставить свидетельство того, что вы хорошо владеете английским языком для академических целей. У вас есть два варианта продемонстрировать свой уровень владения английским языком: языковые тесты или предыдущее обучение.

В обоих случаях вы должны предоставить документ, подтверждающий знание языка.

Тесты по английскому языку и минимальные требования к результатам:

* Предыдущие CAE и CPE были переименованы в C1 Advanced и C2 Proficibility.

Предыдущие исследования

Вы можете быть освобождены от сдачи результатов языкового теста, если вы закончили определенные исследования, перечисленные Tampere University которые демонстрируют ваше хорошее владение английским языком для академических целей. Будут приниматься только те исследования, которые соответствуют критериям, поэтому, если вы подаете заявку без действительного результата языкового теста, внимательно изучите исключения, перечисленные Tampere University и способы подачи документов.

потребление

145 студентов принимаются на программу компьютерных наук.

Программа компьютерных наук включает следующие направления: 1) Data Science (MSc), 2) Human-Technology Interaction (MSc), 3) Human-Technology Interaction (MSc tech), 4) Machine Learning (MSc tech), 5) Software , Интернет и облако (MSc), 6) Программное обеспечение, Интернет и облако (MSc tech) и 7) Статистический анализ данных (MSc).

Процедура приема

Студенты отбираются для участия в программе из числа тех абитуриентов, которые подают полное заявление (заявление и достаточное количество документов к установленному сроку) и соответствуют официальным критериям отбора.

Отбор студентов производится приемной комиссией на основании академической квалификации и заслуг, указанных в заявочных документах. Обратите внимание, что не все кандидаты, удовлетворяющие требованиям, могут быть приняты.

Студенты, допущенные к программе магистратуры, могут быть обязаны дополнить полученную ранее степень дополнительным обучением. Дополнительные исследования будут решаться индивидуально на факультете (максимум 60 кредитов ECTS).

счет

Количество подходящих кандидатов ежегодно превышает количество студентов, которые могут быть приняты. Отбор студентов производится приемной комиссией на основе академической квалификации и достоинств, указанных в заявочных документах.

В процессе отбора следующие оценочные требования оцениваются как совокупность:

• Достаточно высокая успеваемость по бакалавриату.
• Кандидаты должны продемонстрировать сильную мотивацию к изучению ключевых тем программы и интерес к работе в междисциплинарной области.
• Пройти курс MOOC «Введение в устойчивую цифровую жизнь» будет считаться преимуществом. Курс открывается 15 октября 2020 года, и кандидат должен пройти курс MOOC не позднее 28 февраля 2021 года (23:59 вечера по Гринвичу + 2). Все задания должны быть отправлены к этой дате для рассмотрения. Подача документов после указанного срока невозможна, так как в этот день курс закрывается.

Как подать заявку

Поступление по шагам

1. Ознакомьтесь с общими критериями участия и критериями приемлемости для конкретных программ программ, которые вы хотите подать. Вы можете подать заявку на участие в трех программах одновременно.
2. Прочитайте инструкции о том, как подать заявку, и начните готовить документы заявки как можно раньше!
3. Пройдите языковой тест, если требуется, см. Требования к языку.
4. Когда начнется период подачи заявок, заполните онлайн-заявку на Studyinfo.fi во время периода подачи заявок и загрузите необходимые приложения к заявке. Срок подачи заявок - 9 декабря 2020 года в 8.00 GMT + 2 - 13 января 2021 года в 15.00 GMT + 2.
5. Загрузите все необходимые приложения и отправьте документы об образовании по почте в Tampere University течение двух недель, до 27 января 2021 года, 15.00 GMT + 2. Документы должны быть доставлены в университет к указанному сроку и должны быть доставлены в соответствии с требованиями страны, если это применимо.
6. Не забудьте подать заявку на стипендию, если это возможно.
7. Подождите, пока результаты приема будут объявлены в конце марта 2021 года.
8. Если вам предлагают место для учебы, не забудьте принять его до указанного срока. При необходимости внесите плату за обучение.
9. Начните готовиться к своему приезду в Финляндию заранее.
10. Зарегистрируйтесь как студент и присоединяйтесь к сообществу Tampere University когда учеба начнется в августе 2021 года!

Онлайн-заявка

Онлайн-форма заявки будет доступна только в период подачи заявки на сайте Studyinfo.fi. Срок подачи заявок начинается 9 декабря 2020 года в 8:00 (GMT + 2) и заканчивается 13 января 2021 года в 15:00 (GMT + 2).

Ограждения

Вам нужно будет загрузить копии всех необходимых документов в виде приложений к анкете. В дополнение к общим приложениям, в некоторых программах перечислены дополнительные программные приложения, которые необходимы при применении к этим программам.

Вам нужно будет загрузить все необходимые приложения в вашей заявке онлайн на Studyinfo.fi. В дополнение к загрузке вы должны отправить официально заверенные копии ваших документов об образовании в Tampere University по почте. Кандидаты, чьи степени были присвоены в определенных странах, должны уделять особое внимание документации, и документы из этих стран должны быть представлены особым образом. Эти специфические для страны требования всегда должны соблюдаться в первую очередь, до выполнения обычных требований.

Кандидаты должны отправить документы об образовании в Tampere University чтобы они прибыли до 27 января 2021 года в 15.00 GMT + 2. Вы можете найти список необходимых приложений общего назначения и дальнейшие инструкции на веб-странице документов приложения.

Применительно к этой программе нет приложений для конкретной программы.

Однако в анкете есть вопросы по программе, и вас попросят предоставить:

• Контактная информация для двух академических / профессиональных лиц, которые могут предоставить рекомендации для вас. Пожалуйста, укажите имя, организацию, должность и контактную информацию, включая адрес электронной почты, по которому мы можем связаться с ними.
• Skype контактная информация. Обратите внимание, что только отбор кандидатов может быть опрошен.

Результаты приема и обращения

Результаты приема будут объявлены в конце марта 2021 года. Все абитуриенты будут проинформированы о результатах приема.

Содержание исследования

Анализ данных играет центральную роль в современном информационном обществе. Организации как государственного, так и частного секторов собирают обширные наборы данных, и все больше данных государственного сектора становятся открытыми. Однако данные, которые считаются важным активом для организаций, бесполезны, если их не проанализировать. Анализ необходим для выявления закономерностей, таких как тенденции или группировки, а также для сопоставления данных с другими наборами данных внутри организации или в разрозненных онлайн-хранилищах.

Анализ требует таких действий, как очистка данных и другая предварительная обработка, интеграция данных, моделирование и прогнозирование, интерактивная и итеративная визуализация данных, а также модели для уточнения гипотез и моделей. Представление промежуточных и окончательных результатов лицам, принимающим решения, требует владения методами визуализации и отчетности. Успешным аналитикам необходимы навыки как в вычислительных, так и в статистических областях.

Эта специализация готовит экспертов высшего уровня в области вычислительного и статистического анализа данных, которые обладают знаниями и навыками для решения вышеупомянутых задач и понимают общие процессы анализа данных.

Структура исследований

Степень магистра включает 120 кредитов ECTS. Каждый кредит ECTS составляет около 27 часов студенческой работы. В зависимости от специализации стоимость курсов составляет 90 ECTS, а остальные 30 ECTS присуждаются за успешное завершение магистерской диссертации. Продолжительность программы – два года. Студенты обычно тратят три семестра на прохождение курсов и один семестр на подготовку магистерской диссертации. Обучение начинается в конце августа, а учебный год заканчивается в конце мая.

Магистерская программа в области компьютерных наук состоит из семи специализаций, ведущих к получению степени магистра наук или магистра наук в области технологий:

• Наука о данных (магистр)
• Взаимодействие человека и технологий (магистр)
• Взаимодействие человека и технологий (MSc Tech)
• Обработка сигналов и машинное обучение (магистр технических наук)
• Программное обеспечение, Интернет и облако (магистр)
• Программное обеспечение, Интернет и облако (магистр технических наук)
• Статистическая аналитика данных (магистр).

Учебная программа магистерской программы по компьютерным наукам на 2022–2023 годы доступна онлайн (обратите внимание, что это публичное мнение, студенты имеют доступ к дополнительной информации через электронный инструмент).

От студентов, принятых на магистерскую программу, может потребоваться дополнить полученную ранее степень дополнительным обучением. Дополнительные исследования будут определяться на факультете в каждом конкретном случае (максимум 60 кредитов ECTS). Список возможных дополнительных исследований приведен в учебной программе в разделе «Предварительные требования».

После завершения специализации «Аналитика статистических данных» в магистерской программе в области компьютерных наук у вас будут навыки и знания для

• Выберите подходящие методы анализа данных для поставленных задач анализа из достаточно широкого набора статистических и вычислительных методов, включая методы, необходимые для интеграции данных из разных источников данных во время предварительной обработки и/или анализа данных.
• Поймите, как методы моделируют изменчивость данных, неопределенность и зависимость.
• Применяйте эти методы для анализа данных и критической интерпретации результатов и связанных с ними неопределенностей.
• Используйте эффективные вычислительные и статистические методы для управления и анализа больших данных, включая статистические методы, такие как вероятностная классификация и регрессия, графические модели, анализ временных рядов и байесовский анализ, а также различные вычислительные алгоритмические подходы, такие как параллельные вычисления и глубокие нейронные сети.
• Визуализируйте данные/результаты анализа.
• Применять методы анализа в новых ситуациях.
• Поймите, насколько хорошо методы могут работать в различных ситуациях.

Будучи выпускником, вы будете обладать знаниями и навыками анализа данных и понимать общий процесс анализа данных. Такие аналитики могут быть наняты в аналитических фирмах, в качестве штатных аналитиков в компаниях, производящих большие данные, а также в компаниях и организациях, которые собирают и анализируют публичные и частные данные, включая государственные учреждения, журналистику, страхование, правоохранительные органы и финансы, а также как в государственных, так и в частных исследованиях.

Сотрудничество с другими сторонами

В дополнение к обучению в собственной магистерской программе студенты могут в полной мере воспользоваться преимуществами обучения, предлагаемого сообществом высшего образования Тампере, начиная от технического и заканчивая профессиональным обучением в различных областях.

Возможности дальнейшего обучения

Эта степень магистра обеспечивает необходимую подготовку, если вы хотите продолжить обучение в докторантуре в Tampere University или где-либо еще. Плата за обучение в докторантуре в Tampere University не взимается.