Keystone logo
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech) Master of Science in Data Science
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

Master of Science in Data Science

Moscow, Rusko

2 Years

Angličtina

Plný úvazek

Request application deadline

Request earliest startdate

Request tuition fees

Na kampusu

* no tuition fee for applicants who pass the selection process. Student pack: a monthly stipend of 40000 RUB, medical insurance

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:

  • Computer vision
  • Analytika průmyslových dat
  • Natural language processing
  • 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 nových 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.

The MSc program is 2 years long: the first year is to strengthen your theoretical background, and the second year is to focus on research. Students have the freedom to choose courses and extracurricular activities to shape their individual trajectory, acquire soft skills, and gain entrepreneurial skills to prepare for employment.

Přednášky a praktické hodiny vedené světově uznávanými profesory a odborníky. Individuální výzkumné projekty studentů realizované v laboratořích Skoltech. Osmitýdenní letní program pro 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.

A successful graduate of the program will know:

  • 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:

  • Formulovat/modelovat úlohy 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 různým publikům (odborníkům, uživatelům, zainteresovaným stranám atd.) efektivním ústním a písemným způsobem.

Aim and objectives

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).

Machine learning techniques are at the forefront of modern data science and artificial intelligence. The curriculum of the program contains a balanced combination of topics developed very recently together with in-depth teaching of mathematical foundations, such as advanced linear algebra, optimization, high-dimensional statistics, etc.

This track is also available in network form with the Moscow Institute of Physics and Technology.

A successful graduate of this track will be able to:

  • 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)

Modern Machine Learning is at the cutting edge of various disciplines of mathematics and computer science. Math of Machine Learning is one of the most dynamic areas of modern science, encompassing mathematical statistics, machine learning, optimization, and information and complexity theory. From the start of the program, students collaborate in thematic working groups and actively participate in research, learning from Skoltech and Higher School of Economics scientists as well as leading global specialists in statistics, optimization, and machine learning.

A successful graduate of this track will:

  • mít aktivní znalosti 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

111169_TSL_1139.jpg

Content

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.).

Program structure

The 2-year program comprises compulsory and recommended elective courses on the most important topics, a wide set of elective courses (depending on the research and professional needs of the student), components of entrepreneurship and innovation, research activity, and 8 weeks of industry immersion.

36 credits

compulsory and recommended elective courses

36 credits

Research and MSc thesis project

24 credits

Elective courses and projects

12 credits

Entrepreneurship and innovation

12 credits

Industrial immersion

 

Research

Studenti se od 3. semestru aktivně zapojují do výzkumných aktivit.

Main research areas:

  • Machine Learning and Deep Learning
  • Průmyslová analytika
  • Computer Vision
  • Image Processing
  • Vysokorozměrná statistika a statistické učení
  • Víceúrovňové modelování nové generace
  • Rychlá řešení pro velké/velkorozměrné problémy

Career opportunities and paths

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, což jim umožňuje 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
    • IT
    • Skolkovo rezidentní společnosti a startupy

Entry requirements

Bakalářský titul související s IT nebo jeho ekvivalent v matematice, informatice, informačních a komunikačních technologiích, aplikované fyzice nebo jiných technických oblastech.

  • Calculus
  • Differential equations
  • Linear algebra
  • Základní pravděpodobnost, náhodné procesy a matematická statistika
  • Diskrétní matematika (včetně teorie grafů a základních algoritmů)
  • Programming

English language requirements:

If your education has not been conducted in the English language, you will be expected to demonstrate evidence of an adequate level of English proficiency.

Application requirements

The online application​ makes the process easier for potential students. We advise you carefully read the application instructions, requirements, and deadlines for the chosen academic program.

The application includes the following documents: a CV, two letters of recommendation, a TOEFL/IELTS score report, and a motivation letter. Applicants who do not have proof of English proficiency may take the TOEFL ITP during a Selection Weekend at Skoltech.

Selection process

  1. Prepare your portfolio
    Prepare your competitive selection application materials.
  2. Submit your application
    Upload your materials into the application system and submit your application.
  3. Online testing
    Every candidate must take an online profile test. You will be notified by email about the specific date and time of your test.
  4. In-person interviews (online)
    The final selection stage takes place in Moscow. You have to pass the TOEFL ITP exam on-site, or present a valid TOEFL certificate and pass an in-person interview. Extra written examinations may be required for certain programs during this time (you will be notified in advance).

111168_TSL_3334.jpg

What our students say

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 naučil požadované disciplíny. Také univerzitní jazyková politika výrazně posílila mou angličtinu. Činnosti v širších oborech, jako je Innovation Workshop, mohou ve skutečnosti vést k nečekaným výsledkům. Během těchto lekcí jsem vyzkoušela tolik různých věcí a některé z nich jsem si oblíbila 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 to stálo za to. Celkově mi celá práce v rámci programu Data Science poskytla sebevědomí a širokou škálu dovedností k řešení projektů strojového učení z průmyslové i výzkumné sféry. Nepochybně jedna z nejlepších voleb mého života."

O Škole

Otázky

Podobné kurzy