Магистр наук в области науки и техники
University of Milan
Основная информация
Расположение кампуса
Milan, Италия
Языки
Английский
Формат исследования
В кампусе
Продолжительность
2 years
Шаг
На постоянной основе
Стоимость обучения
Запросить информацию
Крайний срок подачи заявок
Запросить информацию
Самая ранняя дата начала
Запросить информацию
Стипендии
Изучите возможности получения стипендии, чтобы помочь финансировать учебу
Введение
Цели и структура курса
Магистр наук в области «Наука и экономика данных» (DSE) отвечает требованиям обучения ученых-ученых в области экономики. Курс предоставляет навыки для анализа и понимания характера данных с помощью современных методов управления данными, машинного обучения, интеллектуального анализа данных и облачных вычислений. Студенты научатся извлекать значимые отношения и повторяющиеся шаблоны, строить прогностические и прогнозирующие модели, которые объединяют данные о компании, рынке, административных и социальных медиа, анализируют политические эффекты (экономические, социальные) или действия (инвестиции, маркетинговые кампании) и любую другую деятельность связанных с секторами экономики, маркетинга, бизнеса и финансов.
Программа степени направлена на обеспечение прочного и современного культурного фона в области информатики, статистики и экономики, обеспечивающего комплексное представление этих навыков на всех своих курсах, полагая, что интеграция основополагающих дисциплин может развиваться для студентов, по сравнению с простой суммой приобретенных навыков. Инновации в методах преподавания также имеют стремление развивать у студентов специфическое методологическое отношение ученого-данных, формируя профессиональных деятелей, способных по-новому мыслить в реальности, исходя из проблем, мышления с точки зрения моделей, понимания ценность данных и научиться оценивать реальное влияние выбора.
С этой целью модальность передачи знаний на фронт будет интегрирована с лабораторными действиями, которые развивают способность работать в группах, начиная с реальных проблем и используя реальные данные. Методы работы, такие как hackathons, решение проблем, проблемы между рабочими группами, которые уже представляют собой инструменты отбора персонала в наиболее важных компаниях, работающих в секторе данных, будут интенсивно использоваться в процессе обучения с целью обучения разработке методологического подхода ожидаемый для ученых-данных. Тематические исследования и лабораторное моделирование как можно чаще заменят использование реальных данных, не отказываясь от сложности; в этих тематических исследованиях будут участвовать компании, исследовательские центры, учреждения, экономические и финансовые операторы, агентства связи и маркетинг при разработке мероприятий и взаимодействии со студентами.
Требования при поступлении
Успешный кандидат магистерской программы по науке и экономике данных должен обладать достаточными знаниями в области информатики, математики, экономики и статистики на уровне бакалавриата.
Кандидаты должны представить свои биографические данные, стенограмму экзаменов и академическую карьеру, мотивационное письмо. Кандидаты могут попросить своих консультантов предоставить презентационное письмо.
Заявителям, удовлетворяющим требованиям к поступлению, будет предложено провести телематическое интервью, направленное на предметную проверку их предыстории, их мотивации и гибкости на английском языке.
Минимальные требования к учебным программам:
- 12 кредитов ECTS по информатике и математике
- 12 кредитов ECTS в экономике и
- Знание английского языка, уровень B2 или выше
Перспективы карьерного роста
Программа MSc по науке и экономике данных направлена на обучение следующих профессиональных сотрудников.
Профиль: Data Scientist
Функции: анализировать и разрабатывать прогнозы по большому потоку данных, выявлять и применять наиболее подходящие программные средства и статистические методы для их разработки, а также создавать сложные модели для интеллектуального анализа данных.
Навыки: статистический анализ, программирование и знание программных средств.
Розничные продажи: малые и средние предприятия, стартапы и государственное управление.
Информация о пользователе: Data-Driven Economist
Функции: кадровые проблемы экономического анализа в контексте науки о данных путем идентификации данных и технологий, которые могут предоставить новые ключи для чтения или оценки экономических и социальных явлений.
Навыки: экономическая теория, статистическая и компьютерная техника
Розничные магазины: крупные компании, государственное управление и международные организации.
- Просмотр профиля: Data-Driven Decision Maker
Функции: покрывать управленческие функции высокой ответственности в частных и государственных компаниях с международным призванием с сильным технологическим компонентом в нем, используя анализ данных для руководства стратегическими и операционными решениями.
Навыки: Багаж теоретических знаний об экономико-количественном-ИТ-характере для поддержки организационных решений и развития экономических институтов и компаний.
Розетки: малые и средние предприятия, крупные компании и государственное управление.
Профиль: Аналитик проектов развития или экономической политики
Функции: содействие разработке, мониторингу и анализу проектов развития или экономической политики.
Навыки: багаж теоретических и операционных понятий в экономике, стратегии управления бизнесом и экономической политике, которая их регулирует.
Розетки: они работают в частных или государственных компаниях в промышленности, торговле, бизнес-услугах, личных и аналогичных услугах, а также в международных и / или правительственных учреждениях.
Профайл: Менеджер маркетинговой аналитики
Функции: профессии, включенные в эту категорию, выполняют функции идентификации и контроля процессов принятия решений оперативного характера в непосредственной координации с исполнительным руководством компании.
Навыки: Багаж теоретических знаний об экономико-количественном-ИТ-характере для поддержки организационных решений и развития экономических институтов и компаний.
Розетки: крупные компании.
Учебный план
Степень магистра в области науки и экономики данных - это действительно многодисциплинарная программа, предлагающая хорошо сбалансированный набор курсов по науке и экономике в области науки, поддерживаемый несколькими другими курсами. Студенты должны приобрести 120 ECTS для завершения программы; среди них 24 кредита посвящены дополнительной образовательной и исследовательской деятельности, например, написанию диссертации, исследовательским семинарам и выборным курсам.
Для всех учащихся обязательно:
Курсы первого курса
Курс / ECTS
- Макроэкономика и макроэкономика / 12
- Кодирование данных и управление данными / 12
- Теория графов, дискретная математика и оптимизация / 12
- Машиноведение, статистическое обучение, глубокое обучение и искусственный интеллект / 12
- Микроэконометрика, причинно-следственная связь и временные ряды эконометрики / 12
Общее количество кредитов, полученных в конце первого года / 60
Курсы второго курса
Курс / ECTS
- Алгоритмы для массивных данных, облачных и распределенных вычислений / 12
- Кибербезопасность и конфиденциальность, методы сохранения и цифровая безопасность и конфиденциальность / 6
- Совокупное количество кредитов, полученных после обязательных курсов второго года / 78
Три учебные программы
Курс / ECTS
- Экономика / 18
- Бизнес-инновации / 18
- Социальные науки / 18
- Совокупное количество кредитов, полученных после обязательных курсов второго года / 96
- Курсы по выбору / 12
- Практика / 3
- Магистерская диссертация / 9
Итого в конце программы / 120
О школе
Вопросы
Похожие курсы
Магистр международных финансов & Экономика
- Wallisdown, Великобритания
Магистр прикладной экономики и прогнозного анализа
- Dallas, Соединённые Штаты Америки
Магистр экономики (эконометрика и большие данные)
- Guildford, Великобритания