Master of Science - Data Science i sztuczna inteligencja

Master of Science in Data Science w dziedzinie nauki o danych i sztucznej inteligencji.

* Ten program Impact Degree zapewnia kwalifikującym się studentom pełne stypendia bez czesnego przez 2 lata, z opłatą za ocenę i administrację w wysokości 1000 €. Aby rozpocząć ten proces, wypełnij wniosek online z naszej strony internetowej www.ebu.lu.

Wykwalifikowani specjaliści w zakresie nowych technologii przemysłu 4.0 są bardzo poszukiwanymi osobami. Ich zdolność do rozszyfrowania stale rosnącej złożoności w świecie Data Science & A.I. to cecha, która jest nie tylko bardziej wymagana, ale dodatkowo w równym stopniu nagradzana. Data Science i sztuczna inteligencja to jedne z najgorętszych dziedzin XXI wieku, które do 2025 roku będą miały wpływ na wszystkie segmenty życia codziennego, od transportu i logistyki po opiekę zdrowotną i obsługę klienta.

MSc Data Science i A.I. zapewnia szkolenie w zakresie metod nauki danych, podkreślając perspektywy statystyczne. Ten program magisterski oferuje szerokie szkolenie w zakresie najbardziej pożądanych umiejętności Data Science i sztucznej inteligencji z praktyczną ekspozycją na krytyczne narzędzia i technologie, w tym R, Python, Big Data, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning i Tableau. Otrzymasz gruntowne uziemienie w teorii, a także techniczne i praktyczne umiejętności Data Science & A.I.

Metody i styl nauczania

Program Master of Data Science i AI oferuje wszystko, czego potrzebuje osoba, aby opanować te dwie komplementarne dyscypliny. Program nauczania obejmuje wszystkie koncepcje Data Science i sztucznej inteligencji pomagając Ci opanować specjalistyczne umiejętności, które organizacje na całym świecie są obecnie poszukiwane. Ten program Master of Data Science i AI obejmuje umiejętności Data Science i Artificial Intelligence z praktyczną ekspozycją na krytyczne narzędzia i technologie , w tym R, Python, Big Data, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning i Tableau.

Twoja teoretyczna nauka będzie na wysokim poziomie matematycznym, podczas gdy techniczne i praktyczne umiejętności, które zdobędziesz, pozwolą ci zastosować zaawansowane metody nauki o danych i statystyki do zbadania pytań ze świata rzeczywistego.

Studenci zostaną zaproszeni do udziału w wydarzeniach tygodnia kampusu i seminariach raz przed ukończeniem studiów. Jednakże udział w więcej niż jednym tygodniu kampusowym jest również dozwolony i zachęcany. Podczas tygodnia w kampusie studenci będą kończyć egzaminy końcowe, odwiedzać firmy i godne uwagi branże, a także towarzysko i sieciowo.

Luksemburg to nie tylko centrum finansowe, ale także wielokulturowe miasto i siedziba wielu instytucji europejskich. Między tradycją a nowoczesnością. W całym regionie będziesz mógł podziwiać różne krajobrazy parków przyrodniczych, średniowiecznych zamków oraz liczne szlaki turystyczne lub górskie szlaki rowerowe. Luksemburg i Chateau Wiltz zapraszają.

Dlaczego warto wybrać ten kurs?

Rola Data Science i Artificial Intelligence wymaga amalgamatu doświadczenia, wiedzy i rozeznania, aby wykorzystać odpowiednie narzędzia i technologie. Jest to solidny wybór kariery zarówno dla nowych, jak i doświadczonych specjalistów. Aspirujący profesjonaliści z każdego tła edukacyjnego z analityczną ramą umysłu są najbardziej odpowiednie do realizowania tego programu Dual Master's Program w Data Science i sztucznej inteligencji.

Kursy przedstawione tutaj oferują menu wyboru w każdej wymaganej dyscyplinie, skalibrowane do twoich umiejętności, doświadczenia i przyszłych celów. Master of Data Science and AI to jednoroczny program studiów zaprojektowany specjalnie w celu przygotowania absolwentów jako następnej generacji specjalistów i menedżerów IT.

Celem Master of Science in Data Science & A.I. jest zapewnienie, że studenci są w stanie skutecznie zaangażować się w coraz bardziej zglobalizowanym, zróżnicowanym i wieloaspektowym świecie po nabyciu wymaganych umiejętności. Studenci, po zakończeniu programu, będą w stanie pewnie zaangażować się jako:

• Specjaliści od algorytmów
• Analityk biznesowy
• Statystyk
• Strateg danych

Master of Science in Data Science and Artificial Intelligence Program Learning Outcomes

Cele edukacyjne EBU mają na celu zwiększenie nauki studentów w następujących obszarach: komunikacja, etyczne rozumowanie, umiejętności analityczne, technologia informacyjna, globalne spojrzenie, krytyczne myślenie i zrozumienie synergii. Po ukończeniu programu MSc, absolwenci będą między innymi mieć:

• Dogłębne zrozumienie struktury danych i manipulacji danymi.
• Zrozumienie nadzorowanych i nienadzorowanych modeli uczenia się, w tym regresji liniowej, regresji logistycznej, klastrowania, redukcji wymiarowości, K-NN i rurociągu.
• Wykonywanie obliczeń naukowych i technicznych przy użyciu pakietu SciPy i jego podpakietów, w tym Integrate, Optimize, Statistics, IO i Weave.
• Zdobądź wiedzę na temat obliczeń matematycznych z wykorzystaniem NumPy i Scikit-Learn.
• Opanuj pojęcia silnika rekomendacji i modelowania szeregów czasowych.
• Zrozumienie zasad, algorytmów i zastosowań uczenia maszynowego.
• Poznaj zastosowania sztucznej inteligencji w różnych przypadkach użycia w różnych dziedzinach, takich jak obsługa klienta, usługi finansowe, opieka zdrowotna i inne.
• Implementacja klasycznych technik sztucznej inteligencji, takich jak algorytmy wyszukiwania, sieci neuronowe, śledzenie.
• Dowiedz się, jak zastosować techniki sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów i wyjaśnić ograniczenia obecnych technik sztucznej inteligencji.
• Zaprojektuj i zbuduj własne inteligentne agenty i zastosuj je do stworzenia praktycznego Artificial.
• Projekty inteligencji, w tym gry, modele Machine Learning, problemy z zaspokojeniem ograniczeń logicznych, systemy oparte na wiedzy, modele probabilistyczne, funkcje decyzyjne agentów i inne.
• Zrozumienie koncepcji TensorFlow, jego głównych funkcji, operacji i potoku wykonawczego.
• Opanuj zaawansowane tematy, takie jak konwolucyjne sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe, szkolenie głębokich sieci i interfejsy wysokiego poziomu.
• Analizuj dane za pomocą Tableau i zdobądź biegłość w budowaniu interaktywnych dashboardów.
• Zrozumienie różnych elementów ekosystemu Hadoop i nauka pracy z HBase, jego architektury i przechowywania danych, poznanie różnicy między HBase i RDBMS oraz wykorzystanie Hive i Impala do partycjonowania.
• Zrozum MapReduce i jego cechy, a także dowiedz się, jak pobierać dane za pomocą Sqoop i Flume.
• Zrozumienie podstaw przetwarzania języka naturalnego z wykorzystaniem najpopularniejszej biblioteki; Python's Natural Language Toolkit (NLTK).

Fakty

• Czas trwania: 2 lata
• Kredyty: 90 ECTS
• Format: Pełny lub niepełny etat
• Język: Angielski
• Terminy rozpoczęcia: Wrzesień

Struktura programu