Master of Science in Data Science
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)
Klucz informacyjny
Lokalizacja kampusu
Moscow, Rosja
Języki
Język angielski
Forma badania
W kampusie
Czas trwania
2 years
Tempo
Pełny etat
Czesne
Poproś o informacje
Termin składania wniosków
Poproś o informacje
Najwcześniejsza data rozpoczęcia
Poproś o informacje
* brak czesnego dla kandydatów, którzy przejdą proces selekcji. Pakiet studencki: miesięczne stypendium 40000 RUB, ubezpieczenie zdrowotne
Stypendia
Poznaj możliwości stypendialne, aby pomóc sfinansować swoje studia
Wstęp
Techniki uczenia maszynowego są w czołówce współczesnej nauki o danych, dlatego kursy dotyczące różnych aspektów uczenia maszynowego stanowią integralną część programu. Komponent aplikacyjny programu obejmuje kilka ważnych tematów, takich jak:
- Wizja komputerowa
- Analiza danych przemysłowych
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Przetwarzanie obrazu i sygnału
Głównym zakresem programu nauki o danych jest szkolenie studentów w zakresie korzystania z najnowocześniejszych technik uczenia maszynowego i analizy danych, z naciskiem na rzeczywiste zastosowania tych nowych technologii. Studenci dowiedzą się, jak opracować zautomatyzowane metody analizy ogromnych ilości danych w celu wydobycia z nich wiedzy w celu wywarcia wpływu na decyzje organizacyjne. Absolwenci programu są szkoleni do wykonywania oryginalnych badań w wybranej przez siebie dziedzinie uczenia maszynowego i analizy danych oraz stosowania wyników swoich badań w kontekście przemysłowym.
Studia magisterskie trwają 2 lata: pierwszy rok ma na celu wzmocnienie wiedzy teoretycznej, a drugi rok to skupienie się na badaniach. Studenci mają swobodę wyboru kursów i zajęć pozalekcyjnych, aby kształtować swoją indywidualną trajektorię, nabywać umiejętności miękkie i nabywać umiejętności z zakresu przedsiębiorczości, aby przygotować się do zatrudnienia.
Wykłady i zajęcia praktyczne prowadzone przez światowej sławy profesorów i ekspertów. | Indywidualne projekty badawcze studentów realizowane w laboratoriach Skoltech. | 8-tygodniowy letni program immersji w branży w wiodących firmach, zmieniający wiedzę i umiejętności w działanie. | Kursy na temat przedsiębiorczości i innowacji, które zapewniają umiejętności, a także wiedzę w celu komercjalizacji pomysłów i wyników badań. |
Pomyślny absolwent programu będzie wiedział:
- Matematyczne i algorytmiczne podstawy nauki o danych oraz wyważona wizja podstaw matematycznych i narzędzi praktycznych oraz problemów stosowanych w nauce o danych;
- Stwierdzenia wszystkich głównych problemów związanych z analizą danych oraz głównych podejść do ich rozwiązania;
- Najnowocześniejsze techniki analizy danych i dziedzin pokrewnych. Znajomość głównych klas stosowanych problemów;
- Główne aspekty metodologiczne zarówno badań naukowych, jak i rozwoju zastosowań w data science.
Pomyślny absolwent programu będzie mógł:
- Formułowanie/modelowanie rzeczywistych zadań, takich jak problemy z analizą danych;
- Wybierz najbardziej odpowiednią metodę rozwiązania konkretnego problemu analizy danych;
- Stosować metody analizy danych w praktyce przy użyciu nowoczesnych narzędzi programowych do analizy danych;
- Opracuj nowe metody lub dostosuj istniejące metody do konkretnego problemu;
- Implementuj algorytmy jako programy komputerowe;
- Oceniaj wyniki procesów analizy danych;
- Praca z literaturą techniczną (np. prowadzenie badań bibliograficznych, czytanie i krytyczne analizowanie artykułów naukowych, korzystanie z metryk naukowych i ważnych baz danych);
- Prezentuj wyniki różnym odbiorcom (specjalistom, użytkownikom, interesariuszom itp.) w skuteczny sposób ustny i pisemny.
Cel i zadania
Celem programu jest przygotowanie liderów technologicznych przyszłości. Celem programu Data Science MSc jest wypełnienie luki między nauką podstawową a najnowocześniejszymi technikami obliczeniowymi.
Ścieżka uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (MLAI)
Techniki uczenia maszynowego stoją na czele współczesnej nauki o danych i sztucznej inteligencji. Program programu zawiera wyważoną kombinację tematów opracowanych niedawno wraz z dogłębnym nauczaniem podstaw matematycznych, takich jak zaawansowana algebra liniowa, optymalizacja, statystyki wielowymiarowe itp.
Ten utwór jest również dostępny w formie sieciowej w Moskiewskim Instytucie Fizyki i Technologii.
Udany absolwent tego toru będzie mógł:
- rozumieć i formułować złożone zadania w świecie rzeczywistym jako problemy z analizą danych
- przyczynić się do rozwoju oprogramowania do uczenia maszynowego nowej generacji, które jest konkurencyjne lub lepsze od istniejących przykładów oprogramowania w krytycznych i pojawiających się dziedzinach aplikacji
- stosować odpowiednie narzędzia programowe, algorytmy, modele danych i środowiska obliczeniowe do rozwiązywania rzeczywistych problemów
Ścieżka matematyczna uczenia maszynowego (MML)
(w formie sieciowej z Wyższą Szkołą Ekonomiczną)
Nowoczesne uczenie maszynowe jest w czołówce różnych dyscyplin matematyki i informatyki. Matematyka uczenia maszynowego to jeden z najbardziej dynamicznych obszarów współczesnej nauki, obejmujący statystykę matematyczną, uczenie maszynowe, optymalizację oraz teorię informacji i złożoności. Od początku programu studenci współpracują w tematycznych grupach roboczych i aktywnie uczestniczą w badaniach, ucząc się od naukowców Skoltech i Wyższej Szkoły Ekonomicznej oraz czołowych światowych specjalistów w dziedzinie statystyki, optymalizacji i uczenia maszynowego.
Udany absolwent tego toru:
- posiadać aktywną wiedzę na temat nowoczesnych metod i podejść do nauki statystycznej, w tym statystyki matematycznej, procesów stochastycznych, optymalizacji wypukłej
- umieć zastosować i dalej rozwijać takie metody rozwiązywania złożonych praktycznie umotywowanych problemów analizy danych
<img class=" image-element img-responsive " src=" https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111169_TSL_1139.jpg " data-json=" {"author":"© ","author_url":"","źródło ":""}" alt="111169_TSL_1139.jpg" />
Zawartość
Program programu zawiera wyważoną kombinację tematów opracowanych bardzo niedawno (np. głębokie uczenie się) wraz z dogłębnym nauczaniem podstaw matematycznych (zaawansowana algebra liniowa, optymalizacja, statystyki wielowymiarowe itp.).
Struktura programu
Dwuletni program obejmuje obowiązkowe i zalecane przedmioty do wyboru dotyczące najważniejszych tematów, szeroki zestaw przedmiotów do wyboru (w zależności od potrzeb badawczych i zawodowych studenta), elementy przedsiębiorczości i innowacji, działalność badawczą oraz 8 tygodni przemysłu zanurzenie.
36 kredytów obowiązkowe i zalecane przedmioty do wyboru | 36 kredytów Projekt badawczy i praca magisterska | 24 kredyty Przedmioty i projekty do wyboru |
12 kredytów Przedsiębiorczość i innowacyjność | 12 kredytów Zanurzenie przemysłowe |
Badania
Studenci są aktywnie zaangażowani w działalność badawczą począwszy od semestru 3.
Główne obszary badawcze:
- Uczenie maszynowe i głębokie uczenie
- Analityka przemysłowa
- Wizja komputerowa
- Przetwarzanie obrazu
- Statystyka wysokowymiarowa i nauka statystyczna
- Modelowanie wieloskalowe nowej generacji
- Szybkie rozwiązywanie problemów na dużą skalę/wielowymiarowych
Możliwości i ścieżki kariery
Program Data Science MSc został opracowany w celu zaspokojenia wysokiego zapotrzebowania na specjalistów od nauki danych na rozwijającym się krajowym i międzynarodowym rynku zaawansowanych technologii. Absolwenci programu mogą rozpocząć międzynarodową karierę naukową lub pracować w firmie (nawet w okresie studiów).
Absolwenci studiów magisterskich z zakresu Data Science znacząco zwiększają swoje szanse na zatrudnienie poprzez rozwijanie wiedzy przedmiotowej z zakresu data science i uczenia maszynowego, a także umiejętności analitycznych i badawczych. Studenci zyskują możliwość uzyskania wczesnego dostępu do krajowych i międzynarodowych krajobrazów badań i innowacji oraz mogą z zaufaniem kontaktować się z międzynarodowymi pracodawcami. Ponadto program wzmacnia umiejętności miękkie uczniów, umożliwiając im skuteczne konkurowanie na rynku pracy.
- doktorat stanowiska w instytucjach akademickich i badawczych
- Stanowiska specjalistyczne, takie jak analityk danych, naukowiec danych, konsultant w różnych sektorach gospodarki:
- Finanse
- Telekomunikacja
- TO
- Firmy i startupy będące rezydentami Skołkowa
Wymagania wstępne
Stopień licencjata informatyki lub jego odpowiednik z matematyki, informatyki, technologii informacyjno-komunikacyjnych, fizyki stosowanej lub innych dziedzin technicznych.
- Rachunek różniczkowy
- Równania różniczkowe
- Algebra liniowa
- Podstawowe prawdopodobieństwo, procesy losowe i statystyka matematyczna
- Matematyka dyskretna (w tym teoria grafów i podstawowe algorytmy)
- Programowanie
Wymagania dotyczące języka angielskiego:
Jeśli Twoja edukacja nie była prowadzona w języku angielskim, będziesz musiał wykazać się dowodem odpowiedniego poziomu znajomości języka angielskiego.
Wymagania aplikacyjne
Aplikacja online ułatwia ten proces potencjalnym studentom. Radzimy uważnie przeczytać instrukcje aplikacyjne, wymagania i terminy dla wybranego programu akademickiego.
Aplikacja zawiera następujące dokumenty: CV, dwa listy polecające, raport z egzaminu TOEFL/IELTS oraz list motywacyjny. Kandydaci, którzy nie mają dowodu znajomości języka angielskiego, mogą wziąć udział w egzaminie TOEFL ITP podczas Weekendu Selekcyjnego w Skoltech.
Proces selekcji
- Przygotuj swoje portfolio
Przygotuj konkurencyjne materiały aplikacyjne do wyboru. - Prześlij swoją aplikację
Wgraj swoje materiały do systemu aplikacyjnego i prześlij swoją aplikację. - Testowanie online
Każdy kandydat musi przystąpić do testu profilu online. Zostaniesz powiadomiony e-mailem o konkretnej dacie i godzinie testu. - Rozmowy kwalifikacyjne (online)
Ostatni etap selekcji odbywa się w Moskwie. Musisz zdać egzamin TOEFL ITP na miejscu lub przedstawić ważny certyfikat TOEFL i zdać osobistą rozmowę kwalifikacyjną. W tym czasie dla niektórych programów mogą być wymagane dodatkowe egzaminy pisemne (zostaniesz o tym poinformowany z wyprzedzeniem).
<img class=" image-element img-responsive " src=" https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111168_TSL_3334.jpg " data-json=" {"author":"© ","author_url":"","źródło ":""}" alt="111168_TSL_3334.jpg" />
Co mówią nasi uczniowie
Julia Mołczanowa
Licencjat, Moskiewski Uniwersytet Państwowy → Magister, Skoltech → Twórca gier niezależnych
„Program Skoltech Data Science daje możliwość zdobycia niemal wszystkich umiejętności niezbędnych do kariery akademickiej lub przemysłowej w dziedzinie uczenia maszynowego. Podczas gdy wcześniej studiowałem ten sam temat, w Skoltech nabrałem biegłości w wymaganych dyscyplinach. polityka językowa znacznie poprawiła mój angielski. Działania z zakresu szerszej dyscypliny, takie jak warsztaty innowacji, mogą w rzeczywistości prowadzić do nieoczekiwanych rezultatów. Próbowałem wielu różnych rzeczy podczas tych lekcji i polubiłem niektóre z nich. Są świetne sposób na zdobycie unikalnej wiedzy i uzyskanie innej perspektywy życiowej."
Alfredo De La Fuente
Licencjat, Universidad Nacional de Ingenieria → Magister, Skoltech → Schlumberger Software Technology Innovation Center
„Nie mogę się powstrzymać od uśmiechu, gdy pamiętam mój szalenie produktywny okres podczas studiów magisterskich Skoltech z Data Science. Przystosowanie się do drastycznej zmiany atmosfery (przeprowadzka z Peru i inne wykształcenie akademickie) było z pewnością trudnym wyzwaniem. Jednak wpływ tego programu w mojej karierze, niesamowite przyjaźnie nawiązane i ekspozycja na liczne możliwości sprawiły, że było warto.Ogólnie rzecz biorąc, cały kurs programu Data Science zapewnił mi pewność siebie i szeroki zakres umiejętności do realizacji projektów uczenia maszynowego, zarówno w przemyśle, jak i w badaniach z perspektywy. Bez wątpienia jeden z najlepszych wyborów w moim życiu."
O szkole
pytania
Podobne kursy
Magister technik komputerowych i oprogramowania w inżynierii - opcja inteligencji obliczeniowej dla analizy danych
- Swindon, Wielka Brytania
- Cranfield, Wielka Brytania
Magister informatyki i technologii
- Wrocław, Polska
Magister komputerowego wspomagania inżynierii mechanicznej i energetycznej
- Wrocław, Polska