Master of Science v Data Science
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)
Klíčová informace
Umístění kampusu
Moscow, Rusko
Jazyky
Angličtina
Studijní formát
Na kampusu
Doba trvání
2 years
Tempo
Plný úvazek
Školné
Vyžádejte si informace
Uzávěrka přihlášek
Vyžádejte si informace
Nejbližší datum zahájení
Vyžádejte si informace
* žádné školné pro uchazeče, kteří projdou výběrovým řízením. Studentský balíček: měsíční stipendium 40 000 RUB, zdravotní pojištění
Stipendia
Prozkoumejte možnosti stipendií, které vám pomohou financovat vaše studium
Úvod
Techniky strojového učení jsou v popředí moderní datové vědy, a proto kurzy o různých aspektech strojového učení tvoří nedílnou součást programu. Aplikační součást programu zahrnuje několik důležitých témat, jako jsou:
- Počítačové vidění
- Analytika průmyslových dat
- Zpracování přirozeného jazyka
- Zpracování obrazu a signálu
Hlavním cílem programu vědy o datech je vyškolit studenty v používání nejmodernějších technik strojového učení a analýzy dat se zaměřením na aplikace těchto nově vznikajících technologií v reálném světě. Studenti se naučí, jak vyvinout automatizované metody k analýze obrovského množství dat s cílem extrahovat z nich znalosti a ovlivnit tak organizační rozhodnutí. Absolventi programu jsou vyškoleni k provádění původního výzkumu ve zvolené oblasti strojového učení a analýzy dat a k aplikaci výsledků svého výzkumu v průmyslovém kontextu.
Magisterský program je 2 roky dlouhý: první rok má posílit vaše teoretické zázemí a druhý rok se zaměřit na výzkum. Studenti si mohou svobodně vybrat kurzy a mimoškolní aktivity, aby si utvářeli svou individuální trajektorii, získali měkké dovednosti a získali podnikatelské dovednosti, aby se připravili na zaměstnání.
Přednášky a praktické hodiny vedené světově uznávanými profesory a odborníky. | Individuální výzkumné projekty studentů realizované v laboratořích Skoltech. | Osmitýdenní letní program ponoření do odvětví u předních společností, který přeměňuje znalosti a dovednosti v činy. | Kurzy o podnikání a inovacích, které poskytují dovednosti a znalosti pro komercializaci nápadů a výsledků výzkumu. |
Úspěšný absolvent programu bude vědět:
- Matematické a algoritmické základy vědy o datech a vyvážená vize matematických základů a praktických nástrojů a aplikovaných problémů ve vědě o datech;
- Prohlášení o všech hlavních problémech analýzy dat, stejně jako hlavní přístupy k jejich řešení;
- Nejmodernější techniky analýzy dat a související oblasti. Znalost hlavních tříd aplikovaných problémů;
- Hlavní metodologické aspekty vědeckého výzkumu a vývoje aplikací v datové vědě.
Úspěšný absolvent programu bude schopen:
- Formulujte/modelujte úkoly reálného světa, jako jsou problémy s analýzou dat;
- Vyberte nejvhodnější metodu pro řešení konkrétního problému analýzy dat;
- Aplikovat metody analýzy dat v praxi s využitím moderních softwarových nástrojů pro analýzu dat;
- Vyvinout nové metody nebo přizpůsobit stávající metody konkrétnímu problému;
- Implementovat algoritmy jako počítačové programy;
- Vyhodnotit výsledky procesů analýzy dat;
- Práce s technickou literaturou (např. provádět bibliografický výzkum, číst a kriticky analyzovat vědecké články, používat vědecké metriky a důležité databáze);
- Prezentujte výsledky různému publiku (odborníkům, uživatelům, zainteresovaným stranám atd.) efektivním ústním a písemným způsobem.
Cíl a cíle
Cílem programu je připravit technologické lídry budoucnosti. Cílem programu Data Science MSc je překlenout propast mezi základní vědou a špičkovými výpočetními technikami.
Sledování strojového učení a umělé inteligence (MLAI).
Techniky strojového učení jsou v popředí moderní datové vědy a umělé inteligence. Učební plán programu obsahuje vyváženou kombinaci témat vyvinutých velmi nedávno spolu s hloubkovou výukou matematických základů, jako je pokročilá lineární algebra, optimalizace, vysokorozměrná statistika atd.
Tato trať je k dispozici také ve formě sítě s Moskevským institutem fyziky a technologie.
Úspěšný absolvent této trati bude schopen:
- porozumět a formulovat složité úkoly reálného světa jako problémy analýzy dat
- přispívat k vývoji softwaru strojového učení nové generace, který je konkurenceschopný nebo lepší než stávající příklady softwaru v kritických a vznikajících aplikačních oblastech
- používat relevantní softwarové nástroje, algoritmy, datové modely a výpočetní prostředí pro řešení reálných problémů
Dráha matematiky strojového učení (MML).
(ve formě sítě s Vyšší ekonomickou školou)
Moderní strojové učení je špičkou v různých disciplínách matematiky a informatiky. Matematika strojového učení je jednou z nejdynamičtějších oblastí moderní vědy, která zahrnuje matematickou statistiku, strojové učení, optimalizaci a teorii informací a složitosti. Od začátku programu studenti spolupracují v tematických pracovních skupinách a aktivně se podílejí na výzkumu, učí se od vědců ze Skoltech a Higher School of Economics a také od předních světových specialistů na statistiku, optimalizaci a strojové učení.
Úspěšný absolvent této trati bude:
- mít aktivní znalost moderních metod a přístupů ve statistickém učení, včetně matematické statistiky, stochastických procesů, konvexní optimalizace
- umět aplikovat a dále rozvíjet takové metody pro řešení složitých prakticky motivovaných problémů analýzy dat
<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":"","zdroj ":""}" alt="111169_TSL_1139.jpg" />
Obsah
Učební plán programu obsahuje vyváženou kombinaci témat vyvinutých velmi nedávno (např. hluboké učení) spolu s hloubkovou výukou matematických základů (pokročilá lineární algebra, optimalizace, vysokorozměrná statistika atd.).
Struktura programu
Dvouletý program zahrnuje povinné a doporučené volitelné předměty na nejdůležitější témata, širokou škálu volitelných předmětů (v závislosti na výzkumných a odborných potřebách studenta), složky podnikání a inovací, výzkumnou činnost a 8 týdnů průmyslu ponoření.
36 kreditů povinné a doporučené volitelné předměty | 36 kreditů Výzkum a projekt diplomové práce | 24 kreditů Volitelné předměty a projekty |
12 kreditů Podnikání a inovace | 12 kreditů Průmyslové ponoření |
Výzkum
Studenti se od 3. semestru aktivně zapojují do výzkumných aktivit.
Hlavní oblasti výzkumu:
- Strojové učení a hluboké učení
- Průmyslová analytika
- Počítačové vidění
- Zpracovávání obrazu
- Vysokorozměrná statistika a statistické učení
- Víceúrovňové modelování nové generace
- Rychlá řešení pro velké/velkorozměrné problémy
Možnosti kariéry a cesty
Program Data Science MSc byl vyvinut, aby uspokojil vysokou poptávku po specialistech na datovou vědu na rostoucím národním a mezinárodním trhu špičkových technologií. Absolventi programu mohou zahájit mezinárodní výzkumnou kariéru nebo pracovat s firmou (i během studia).
Absolventi magisterského studia datové vědy výrazně zvyšují svou zaměstnatelnost tím, že rozvíjejí své předmětově specifické znalosti v oblasti datové vědy a strojového učení, stejně jako své analytické a výzkumné dovednosti. Studenti získají příležitost získat včasný přístup k národnímu a mezinárodnímu výzkumu a inovačnímu prostředí a mohou s důvěrou oslovit mezinárodní zaměstnavatele. Program navíc zlepšuje měkké dovednosti studentů a umožňuje jim efektivně konkurovat na trhu práce.
- Ph.D. pozice v akademických a výzkumných institucích
- Specializované pozice, jako je datový analytik, datový vědec, konzultant v různých ekonomických sektorech:
- Finance
- TeleCom
- TO
- Skolkovo rezidentní společnosti a startupy
Vstupní požadavky
Bakalářský titul související s IT nebo jeho ekvivalent v matematice, informatice, informačních a komunikačních technologiích, aplikované fyzice nebo jiných technických oblastech.
- Počet
- Diferenciální rovnice
- Lineární algebra
- Základní pravděpodobnost, náhodné procesy a matematická statistika
- Diskrétní matematika (včetně teorie grafů a základních algoritmů)
- Programování
Požadavky na anglický jazyk:
Pokud vaše vzdělávání neprobíhalo v anglickém jazyce, bude se od vás očekávat, že prokážete odpovídající úroveň znalosti angličtiny.
Požadavky na aplikaci
Online aplikace usnadňuje proces potenciálním studentům. Doporučujeme vám pečlivě si přečíst pokyny k přihlášce, požadavky a termíny pro vybraný akademický program.
Žádost obsahuje následující dokumenty: životopis, dva doporučující dopisy, zprávu o skóre TOEFL/IELTS a motivační dopis. Žadatelé, kteří nemají doklad o znalosti angličtiny, mohou absolvovat TOEFL ITP během výběrového víkendu ve Skoltech.
Výběrový proces
- Připravte si portfolio
Připravte si své konkurenční výběrové aplikační materiály. - Odešlete přihlášku
Nahrajte své materiály do aplikačního systému a odešlete svou žádost. - Online testování
Každý kandidát musí absolvovat online profilový test. O konkrétním datu a čase vašeho testu budete informováni e-mailem. - Osobní pohovory (online)
Konečná fáze výběru se koná v Moskvě. Na místě musíte složit zkoušku TOEFL ITP nebo předložit platný certifikát TOEFL a absolvovat osobní pohovor. Během této doby mohou být pro některé programy vyžadovány dodatečné písemné zkoušky (budete informováni předem).
<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":"","zdroj ":""}" alt="111168_TSL_3334.jpg" />
Co říkají naši studenti
Julia Molchanová
BSc, Moskevská státní univerzita → MSc, Skoltech → Vývojář nezávislých her
"Program Data Science společnosti Skoltech poskytuje příležitost naučit se téměř všechny potřebné dovednosti pro akademickou nebo průmyslovou kariéru v oblasti strojového učení. Zatímco jsem předtím studoval stejné téma, na Skoltech jsem se stal zdatným v požadovaných disciplínách. Také univerzitní jazyková politika výrazně posílila moji angličtinu. Aktivity v širších disciplínách, jako je Innovation Workshop, mohou ve skutečnosti vést k neočekávaným výsledkům. Během těchto lekcí jsem vyzkoušel tolik různých věcí a některé z nich jsem si oblíbil. Jsou skvělé způsob, jak získat jedinečné znalosti a získat jinou životní perspektivu."
Alfredo De La Fuente
BSc, Universidad Nacional de Ingenieria → MSc, Skoltech → Schlumberger Software Technology Innovation Center
"Nemůžu si pomoct, ale usmívám se, když si vzpomínám na své šíleně produktivní období během magisterského programu Skoltech v oboru Data Science. Adaptace na drastickou změnu atmosféry (stěhování z Peru a jiné akademické zázemí) byla jistě těžká výzva. Nicméně dopad tohoto programu Díky úžasným získaným přátelstvím a četným příležitostem, které jsem v mé kariéře zažil, to stálo za to. Celkově mi celá práce v programu Data Science poskytla sebevědomí a širokou škálu dovedností k řešení projektů strojového učení z průmyslového i výzkumného sektoru. perspektiva. Nepochybně jedna z nejlepších voleb mého života.“
O Škole
Otázky
Podobné kurzy
M.Sc. v umělé inteligenci
- Berlin, Německo
M.Sc. in Data Science
- Berlin, Německo
MSc v oboru informatiky
- Cape Town, Jihoafrická republika