Studia magisterskie Data Science w Finlandia. Szukaj studiów magisterskich w Finlandia tutaj!

Digital Marketing and Analytics to program studiów magisterskich dla tych, którzy chcą połączyć wiedzę biznesową i rynkową z cyfryzacją. Cyfryzacja zapewnia firmom ogromne możliwości odniesienia sukcesu, ale sukces wymaga wyjątkowych umiejętności i wiedzy. Właśnie to oferuje nasz program: możliwość pomocy organizacjom w lepszym zrozumieniu rynków, na których działają, oraz tego, jak zachowują się dzisiejsi konsumenci w zdigitalizowanym środowisku. Program uczy, jak te informacje można przekształcić w kampanie marketingowe i sukces biznesowy. Kładąc nacisk na podstawowe tematy marketingu cyfrowego, analizy danych, ekonomii platform, marketingu sensorycznego i zachowań klientów, program zapewnia ścieżkę do zostania kluczowym graczem w świecie transformacji cyfrowej. Digital Marketing and Analytics to dwuletni program studiów magisterskich, który łączy najnowocześniejsze badania akademickie i praktyczne spostrzeżenia dotyczące nauczania. Program jest przeznaczony dla studentów, którzy chcą opracować dobrze poinformowane spostrzeżenia marketingowe w oparciu o odpowiednie i znaczące dane. Dlaczego warto uczyć się u nas? Różnorodne metody nauczania gwarantują żywe, ambitne i motywujące środowisko uczenia się. Będziesz nauczany przez uznanych na całym świecie naukowców z najnowocześniejszymi wynikami badań wzbogaconymi przez menedżerów biznesowych o konkretne, rzeczywiste przykłady biznesowe. Nasz program studiów magisterskich z połączeniem marketingu cyfrowego i analityki zapewnia dogłębne zrozumienie cyfrowego środowiska biznesowego i pomaga studentom dowiedzieć się, w jaki sposób marketing oparty na danych integruje się z bardziej tradycyjnymi technikami w celu zaspokojenia rozdrobnionych potrzeb klientów i budowania sukcesu biznesowego. -

utu.fi/stopnie Program studiów magisterskich w zakresie technologii informacyjno-komunikacyjnych zapewnia wszechstronną i wysokiej jakości edukację ICT w wybranych dziedzinach ICT, o ugruntowanej reputacji w innowacyjnej edukacji interdyscyplinarnej i międzynarodowej. Program w zakresie analizy danych ma międzynarodową współpracę dwustopniową ze szkołą mistrzowską Europejskiego Instytutu Innowacji i Technologii (EIT). W roku akademickim 2023-2024 program oferuje pięć ścieżek specjalizacyjnych: Bezpieczeństwo cybernetyczne Robotyka i systemy autonomiczne Kryptografia Inżynieria oprogramowania Analityka danych Ścieżka Data Analytics szkoli specjalistów w zakresie efektywnego wykorzystywania i przekazywania danych w badaniach naukowych, podejmowaniu decyzji i społeczeństwie. Nauczanie koncentruje się na zrozumieniu i zastosowaniu w praktyce zasad działania kluczowych metod analizy danych. Nauczanie w tej dziedzinie jest powiązane z aktualnymi tematami badawczymi Wydziału Informatyki, od technologii medycznych po humanistykę obliczeniową oraz od technologii językowych po inteligentne systemy. Nasze działania badawcze i projekty współpracy z dziedzinami badań stosowanych, firmami i podmiotami publicznymi umożliwiają zróżnicowany, dogłębny wybór kursów i tematów prac dyplomowych. Doskonałość akademicka i doświadczenie Badania zespołu analityki danych są obecnie organizowane w trzech laboratoriach: Algorytmiki i Inteligencji Obliczeniowej (ACI), Przetwarzania języka naturalnego (NLP) oraz Nauki o danych. Badania grupy ACI opierają się na wieloletniej tradycji łączenia podstawowych badań nad rozwojem i analizą algorytmów z aktywną współpracą z firmami i partnerami akademickimi przy rozwiązywaniu rzeczywistych problemów z wykorzystaniem optymalizacji kombinatorycznej i najnowszych technik sztucznej inteligencji, a zwłaszcza nauczanie maszynowe. Grupa NLP bada różne aspekty przetwarzania języka naturalnego, technologii języka ludzkiego i lingwistyki cyfrowej, z wyraźnym naciskiem na metody uczenia maszynowego. Badania grupy Data Science łączą teorię i metody algorytmicznej analizy danych, ze szczególnym uwzględnieniem probabilistycznego uczenia maszynowego, systemów złożonych, wysokoprzepustowej analizy danych i programowania statystycznego. Główne obszary zastosowań to humanistyka obliczeniowa i molekularne nauki przyrodnicze. Praca magisterska i tematy W pracy magisterskiej student musi wykazać się umiejętnością wykonywania pracy naukowej oraz opanowaniem metod badawczych, znajomością dziedziny badań, umiejętnościami pisania prac naukowych. Pisząc pracę magisterską, student musi zastosować swoje umiejętności technologiczne, zdolności i wiedzę fachową w celu zidentyfikowania problemu inżynierskiego, zbadania jego znaczenia dla danej dziedziny, zaproponowania i zaprojektowania rozwiązania oraz przetestowania i przeanalizowania rozwiązania oraz oceny jego przydatności. Praca dyplomowa jest często zlecana przez firmę, co oznacza, że sprawny i zdolny student mógłby zostać bezpośrednio zatrudniony przez firmę zlecającą, dając początek karierze w branży. Z kolei student z orientacją akademicką może wybrać temat pracy związany z badaniami prowadzonymi przez jedną z naszych grup badawczych i ubiegać się o stanowisko doktoranta po ukończeniu wyróżniającej się naukowo pracy magisterskiej. -

Absolwenci będą ekspertami w dziedzinie analityki, którzy rozumieją potrzeby organizacji biznesowych, przemysłowych i publicznych w zakresie gromadzenia, analizowania i wykorzystywania danych cyfrowych do podejmowania decyzji, operacji i prac rozwojowych; być w stanie wybierać i wdrażać odpowiednie teorie i metody analityczne oraz zdobyli doświadczenie w używaniu narzędzi i środowisk do rozwiązywania rzeczywistych problemów analitycznych; być w stanie wyszukiwać, gromadzić i tworzyć dane badawcze oraz opracowywać raporty badawcze w oparciu o postępowanie naukowe w środowiskach multidyscyplinarnych i w różnych kontekstach empirycznych; mają umiejętności pracy zespołowej i współpracy opartej na projektach, potrafią rozwiązywać problemy dla i z zewnętrznymi interesariuszami oraz mają dobre umiejętności komunikacyjne. -

Zapraszamy do studiowania analityki danych i zarządzania poprzez informacje na Oulu University of Applied Sciences w Oulu University of Applied Sciences ! Znaczenie danych gromadzonych od klientów przez firmy i organizacje wzrosło w trakcie cyklu życia produktów i usług oraz w rozwoju działalności. -

Spotkanie umysłów Wiedza to potęga. Niezbędne są umiejętności i wiedza. Zmiana jest nieunikniona. ​NeuroData łączy wiedzę, umiejętności, doświadczenie i zdolność do wprowadzania zmian. Dołącz do nas w podróży do ostatecznej granicy ludzkości – zrozumienia mózgu. NeuroData Joint Master's Degree W dzisiejszym nowoczesnym świecie wszystko jest połączone. Zapotrzebowanie na połączone doświadczenie w zakresie mózgu i danych w neurotechnologii, innowacjach technologicznych, opiece zdrowotnej, edukacji i wielu innych dziedzinach szybko rośnie. Postęp w neurobiologii wymaga analizowania ogromnych ilości danych, umiejętności, która byłaby nieoceniona dla neuronaukowców. Jednocześnie analitycy danych mogliby znacznie skorzystać ze specjalistycznego szkolenia w zakresie neuronauki, aby zyskać perspektywę, która wpływa na jakość i głębię ich spostrzeżeń. Połączenie dwóch tak innowacyjnych kierunków studiów przyspieszy kariery tych, którzy wybiorą tę drogę. NeuroData Erasmus Mundus Joint Master Degree in Brain and Data Science łączy neuronaukowców i naukowców zajmujących się danymi w innowacyjnym, specjalistycznym programie, który będzie kultywował nową generację multidyscyplinarnych badaczy posiadających dogłębną wiedzę w obu dziedzinach, naukowców o wysokich umiejętnościach w badaniu najbardziej złożonych problemów, z jakimi boryka się rodzaj ludzki – ludzki umysł i mózg w zdrowiu i chorobie. Wszyscy studenci spędzają pierwszy rok na Uniwersytecie Bar-Ilan (BIU), zdobywając solidne podstawy w neuronauce i nauce o danych zorientowanej na neuronaukę. Drugi rok studiów odbywa się na jednej z podścieżek neuronauki i nauki o danych w jednej z instytucji partnerskich konsorcjum, gdzie studenci realizują również pracę naukową. NeuroData Master to efekt współpracy sześciu wiodących uniwersytetów w Izraelu i Europie: Uniwersytet Bar-Ilan w Izraelu, Instituto Superior Técnico, Uniwersytet w Lizbonie w Portugalii, University of Jyväskylä w Finlandii, Uniwersytet w Padwie (Padwa) we Włoszech, Vrije Universiteit Amsterdamie w Holandii i Uniwersytecie w Zagrzebiu w Chorwacji. Absolwenci tego specjalistycznego wspólnego programu studiów magisterskich otrzymają podwójny tytuł magistra z dwóch uczelni partnerskich, w zależności od wybranego kierunku studiów. -

Dane obfitują. Media społecznościowe, systemy produkcyjne, urządzenia medyczne, usługi logistyczne i niezliczona liczba innych generują petabajty danych codziennie. Dysponując bogactwem dostępnych danych, znajdujemy się w punkcie historii, w którym możemy przeprowadzać analizy w celu wykrycia, odkrycia i ostatecznie lepszego zrozumienia otaczającego nas świata. -

Bieżąca dekada przyniesie znaczne postępy w inżynierii i naukach ścisłych opartych na danych, wpływając na wszystkie aspekty nauki, inżynierii, przemysłu i społeczeństwa poprzez automatyzację, sztuczną inteligencję, robotyzację i platformy cyfrowe. Aby opracować innowacyjne rozwiązania najtrudniejszych problemów świata, coraz ważniejsze będzie właściwe zrozumienie danych i nowoczesnych metod przetwarzania informacji. Program Master in Data-Centric Engineering opiera się na łączeniu matematyki stosowanej z informatyką i inżynierią. Podczas studiów dowiesz się o sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym oraz o tym, jak matematyka i statystyka stanowią ich podstawę. Umożliwi to dogłębne zrozumienie danych oraz nowoczesnych metod modelowania i analizy, takich jak głębokie sieci neuronowe, i zastosowanie ich do problemów o wpływie społecznym. -