Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos, Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica
Tampere University
Información clave
Ubicación del campus
Tampere, Finlandia
Idiomas
Inglés
Formato de estudio
En el campus
Duración
2 años
Ritmo
Tiempo completo
Tasas de matrícula
EUR 12.000 / per year *
Plazo de solicitud
Solicitar información
Fecha de inicio más temprana
Aug 2024
* por año académico para estudiantes no pertenecientes a la UE / EEE
Introducción
Obtenga un gran sentido de los grandes datos
Los grandes datos y los métodos basados en datos están en el centro de la informática, las estadísticas y la ingeniería informática modernas y son una gran promesa para el futuro.
Se necesitan expertos en el análisis de datos para resolver problemas desafiantes basados en datos, como la comprensión de documentos de texto, conversaciones y redes sociales; creación de motores de búsqueda inteligentes; encontrar información basada en datos sobre los fenómenos de la sociedad, la economía y la cultura; creando soluciones basadas en datos para problemas médicos y biológicos, y habilitando automóviles autónomos y robots autónomos.
Tampere University ofrece tres especializaciones relacionadas que involucran análisis, modelado, predicción y computación con big data: la especialización en ciencia de datos (MSc) y la especialización en análisis de datos estadísticos (MSc) se enfocan en algoritmos computacionales y estadísticos para minería de datos y aprendizaje automático, con diferentes énfasis , y la especialización Signal Processing and Machine Learning (MSc Tech) se centra en diseñar modelos de aprendizaje automático predictivos precisos.
La especialización de Data Science (MSc) presenta varias áreas temáticas similares a las de la especialización de Statistical Data Analytics, pero la especialización de Data Science (MSc) pone más énfasis en los aspectos algorítmicos y computacionales de la ciencia de datos y la inteligencia artificial.
Data Science (MSc) le enseña a comprender el análisis de datos y dominar las habilidades necesarias, como la limpieza de datos, la integración, el modelado y la predicción, y la exploración interactiva de datos y modelos. Aprenderá métodos que van desde enfoques probabilísticos a través de algoritmos de minería de datos eficientes hasta aprendizaje profundo flexible con redes neuronales. También aprenderá a presentar los resultados del análisis de datos a los responsables de la toma de decisiones con resúmenes descriptivos y visualizaciones.
La especialización Data Science (MSc) es una de las siete especializaciones del Programa de Maestría en Ciencias de la Computación, un programa que comenzó en agosto de 2020.
Admisiones
Plan de estudios
Contenidos del estudio
El análisis de datos tiene un papel central en la sociedad de la información moderna. Las organizaciones de los sectores público y privado están recopilando grandes conjuntos de datos, y una cantidad cada vez mayor de datos del sector público se abren. Sin embargo, los datos, que se supone que son un activo importante para las organizaciones, son inútiles a menos que se analicen. El análisis es necesario para encontrar regularidades, como tendencias o agrupaciones, y para relacionar los datos con otros conjuntos de datos dentro de una organización o en repositorios en línea dispersos.
El análisis necesita actividades como limpieza de datos y otros preprocesamientos, integración de datos, modelado y predicción, visualización interactiva e iterativa de datos y modelos para el refinamiento de hipótesis y modelos. La presentación de resultados intermedios y finales a los responsables de la toma de decisiones requiere el dominio de los métodos de visualización y generación de informes. Los analistas exitosos necesitan habilidades en temas computacionales y estadísticos.
Esta especialización educa a expertos de alto nivel en análisis de datos estadísticos y computacionales que poseen conocimientos y habilidades para las tareas antes mencionadas y comprenden los procesos generales de análisis de datos.
Estructura de los estudios
El máster consta de 120 créditos ECTS. Cada crédito ECTS equivale a unas 27 horas de trabajo del alumno. Dependiendo de la especialización, los cursos tienen un valor de 90 ECTS y los 30 ECTS restantes se otorgan por completar con éxito una tesis de maestría. La duración del programa es de dos años. Los estudiantes generalmente pasan tres semestres completando cursos y un semestre preparando la tesis de maestría. Los estudios comienzan a fines de agosto y el año académico termina a fines de mayo.
El programa de Maestría en Ciencias de la Computación consta de siete especializaciones, que conducen a una Maestría en Ciencias o una Maestría en Ciencias en Tecnología:
- Ciencia de datos (MSc)
- Interacción Humano-Tecnológica (MSc)
- Interacción humano-tecnología (MSc Tech)
- Procesamiento de señales y aprendizaje automático (MSc Tech)
- Software, Web y Nube (MSc)
- Software, web y nube (MSc Tech)
- Análisis estadístico de datos (MSc).
Resultado del programa
Luego de completar la especialización de Data Science en la Maestría en Ciencias de la Computación tendrás las habilidades y conocimientos para
- elegir métodos de análisis de datos adecuados para las tareas de análisis en cuestión de una selección razonablemente amplia de métodos computacionales y estadísticos, incluidos los métodos que son necesarios para integrar datos de diferentes fuentes de datos durante el preprocesamiento y/o análisis de datos.
- comprender los aspectos algorítmicos y computacionales de los métodos.
- aplicar estos métodos para analizar datos e interpretar los resultados críticamente.
- utilice métodos computacionales y estadísticos eficientes para administrar y analizar big data, incluidos algoritmos computacionales como computación paralela eficiente, enfoques de optimización, redes neuronales profundas y una variedad de enfoques de modelado estadístico como clasificación, regresión y análisis bayesiano.
- visualizar los datos/resultados del análisis.
- aplicar los métodos de análisis en situaciones nuevas.
- comprender qué tan bien pueden funcionar los métodos en diferentes situaciones.
Galería
Oportunidades profesionales
Como graduado, tendrá conocimientos y habilidades para el análisis de datos y comprenderá el proceso general de análisis de datos. Dichos analistas pueden emplearse en empresas de análisis, como analistas internos en empresas que producen big data y en empresas y organizaciones que recopilan y analizan datos públicos y privados, incluidas agencias gubernamentales, periodismo, seguros, aplicación de la ley y finanzas, así como como en la investigación pública y privada.
Más oportunidades de estudio
Este máster proporciona la formación necesaria si desea realizar estudios de doctorado en Tampere University o en otro lugar. No hay tasas de matrícula para estudios de doctorado en Tampere University .