Master of Science in Data Science
Biot, 프랑스
석사
기간
24 개월
언어
영어
속도
풀 타임
신청 마감
15 May 2026
가장 빠른 시작 날짜
Sep 2026
수업료
EUR 9,000 / per year *
연구 형식
캠퍼스에서
* EU 학생의 경우 6000€, 비 EU 학생의 경우 12000€
The "Big Data" phenomenon is rooted in the field of data science and engineering, which aims at developing both computer and mathematical tools for data storage, processing, and analytics. An increasing volume of data is daily produced by modern-day industrial processes (in fields such as energy, intelligent transport systems, health, tourism, and many others, etc.), and fuelled by the rise of multimedia content being shared and the Internet of Things in our daily life. Artificial Intelligence is now empowering applications that require large-scale and smart processing of data to build accurate predictive models.
Key Words: Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, Business Intelligence, Web Science, Artificial Intelligence
Objectives
- Combine computer and statistical sciences to develop cutting-edge and fundamental tools to efficiently address data processing problems.
- Learn how to develop methods, algorithms, and software capable to extract knowledge and insights out of huge masses of heterogonous data with several dimensions.
- Provide a cohesive blend of technical classes in machine learning, data mining, information extraction, and distributed systems coupled with fundamentals in Business, Innovation, and Project Management to develop profiles that are highly valued by corporate.
학생들은 매 학기마다 교육 단위당 특정 학점을 확인해야합니다. 커리큘럼은 많은 선택 과목을 제공함으로써 큰 유연성을 제공합니다. 일정 구성에 대한 자세한 내용은 학사 일정 및 자주 묻는 질문을 참조하십시오.
학기 1 가을 (10 월 -1 월)
기계 학습의 기초
- 기계 학습 및 지능형 시스템
데이터 과학의 기초
- 분산 시스템 및 클라우드 컴퓨팅
- 데이터베이스 관리 시스템 구축
시스템을 위한 컴퓨터 과학
- 이미지 및 비디오 압축
- 디지털 이미지 프로세싱
- 양자 정보 과학
- 소프트웨어 개발 방법론
- 현대 웹 애플리케이션의 상호 작용 설계 및 개발
인문사회과학1
- 올바른 자세를 취하고 아이디어에서 시장으로 이동하는 방법!
- 지속 가능한 경제의 과제
- 경영진 소개
- 지적 재산권 법
- 책임있는 디지털 혁신 : 위험, 윤리 및 기술
- 개인 개발 및 팀 리더십
과학기술개방1
- 무선 통신의 고급 주제
- 연구에 대한 인식 제고
- 컴퓨터 아키텍처
- 디지털 통신
- 에뮬레이션 및 시뮬레이션 방법론
- 이미지 및 비디오 압축
- 디지털 이미지 프로세싱
- 엔지니어를위한 필수 수학 방법
- 이동 통신 기술
- 이동성 모델링
- 모바일 애플리케이션 및 서비스
- 이동 통신 시스템
- 모바일 시스템 및 스마트 폰 보안
- 운영체제
- 응용 프로그램을 사용한 최적화 이론
- 양자 정보 과학
- 통계적 신호 처리
- 보안 통신
- 소프트웨어 개발 방법론
- 시스템 및 네트워크 보안
- UML로 임베디드 시스템 설계
- 최신 웹 애플리케이션의 설계 및 개발
언어 단위 ECTS: 1.00
학기 2 봄 (2 월 -6 월)
기계 학습의 고급
- 알고리즘 기계 학습
- 고급 통계적 추론
- 깊은 학습
인문사회과학2
- 비즈니스 시뮬레이션
- 법률 법률 일반 소개: 계약, 사업 설립
- 프로젝트 관리
- 통신 기술에 대한 사회 학적 접근법
- 개인 개발 및 팀 리더십
- 웹 전략 및 조직 성과
수학 도구 및 웹 과학
- 3D 및 가상 이미징 (분석 및 합성)
- IoT 애플리케이션 프로토콜
- 고급 통계
- 형식적 방법 - 시스템의 형식적 명세 및 검증
- 이미징 보안
- 통신 시스템을위한 기계 학습
- IoT 통신 프로토콜
- 음성 및 오디오 처리
- 시맨틱 웹 및 정보 추출 기술
과학기술개방2
- 3D 및 가상 이미징 (분석 및 합성)
- 응용 프로토콜
- 고급 통계
- 연구에 대한 인식 제고
- 디지털 통신을 위한 계산 방법
- 디지털 시스템, 하드웨어-소프트웨어 통합
- 사이버 범죄 및 컴퓨터 법의학
- 형식적 방법-시스템의 형식적 사양 및 검증
- 하드웨어 보안
- 이미징 보안
- 정보 이론
- 통계 소개
- 통신 시스템을위한 기계 학습
- 모바일 고급 네트워크
- 무선 액세스 기술
- 네트워크 소프트웨
- 교통 계획
- 통신 프로토콜
- 라디오 공학
- 프로젝트 드 레셰르셰
- 통신을위한 신호 처리
- 음성 및 오디오 처리
- 배출 및 교통 효율
- 시맨틱 웹 및 정보 추출 기술
- 무선 보안
언어 (프랑스어 또는 학생이 이미 프랑스어에 능통 한 경우 다른 언어)
가을 학기 3 학기 (10 월 -1 월)
데이터 과학의 응용
- 이미지 및 비디오 압축
- 디지털 이미지 프로세싱
- 모바일 애플리케이션 및 서비스
- 응용 프로그램을 사용한 최적화 이론
- 양자 정보 과학
- 시스템 및 네트워크 보안
- 현대 웹 애플리케이션의 상호 작용 설계 및 개발
클라우드 보안 및 블록체인
- 빅데이터 및 클라우드를 위한 보안 및 개인정보 보호
- 다자간 컴퓨팅 및 블록체인
인문사회과학3
- 올바른 자세를 취하고 아이디어에서 시장으로 이동하는 방법!
- 지속 가능한 경제의 과제
- 경영진 소개
- 지적 재산권 법
- 책임있는 디지털 혁신 : 위험, 윤리 및 기술
- 개인 개발 및 팀 리더십
과학기술개방3
- 무선 통신의 고급 주제
- 연구에 대한 인식 제고
- 컴퓨터 아키텍처
- 디지털 통신
- 에뮬레이션 및 시뮬레이션 방법론
- 이미지 및 비디오 압축
- 디지털 이미지 프로세싱
- 엔지니어를위한 필수 수학 방법
- 이동 통신 기술
- 이동성 모델링
- 모바일 애플리케이션 및 서비스
- 이동 통신 시스템
- 모바일 시스템 및 스마트 폰 보안
- 네트워크 모델링
- 운영체제
- 응용 프로그램을 사용한 최적화 이론
- 양자 정보 과학
- 통계적 신호 처리
- 보안 통신
- 소프트웨어 개발 방법론
- 표준화 활동
- 시스템 및 네트워크 보안
- UML로 임베디드 시스템 설계
- 최신 웹 애플리케이션의 설계 및 개발
언어 (프랑스어 또는 학생이 이미 프랑스어에 능통 한 경우 다른 언어)
학기 프로젝트
지도 학기 프로젝트는 산업 관련 실제 사례 연구를 기반으로 합니다. 이론 및 실무(새로운 프로토타입 및 도구 개발, 신기술 테스트, 기존 시스템 및 솔루션 평가 등)를 병행합니다. 학생들은 개별적으로 또는 2~3명씩 팀을 구성하여 진행할 수 있습니다. 예상 과제량은 학기당 200시간입니다. 최종 발표는 프로젝트 종료 후 진행됩니다. 프로젝트를 통해 학생들은 개념을 실제로 적용해 봄으로써 실무 능력을 향상시킵니다. (200시간)
학기 4 봄 (2 월 -8 월)
연구 / 산업 인턴쉽
인턴십은 프랑스 또는 해외의 회사나 연구실에서 수행되어야 합니다. 이를 통해 학생들은 실무 경험을 쌓고 취업 시장에 쉽게 진입할 수 있습니다. 학생들은 교수와 산업 멘토의 지도 하에 연구/개발 프로젝트를 진행합니다. 학생들은 교직원으로 통합되어 매월 수당을 받으며, 수당 금액은 회사 및 직위에 따라 다릅니다. EURECOM 회사에서 제공하는 유급 인턴십 기회에 대한 업데이트된 데이터베이스를 제공하여 학생들이 인턴십을 찾을 수 있도록 돕습니다.
