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이학 석사 - 데이터 과학 및 인공 지능

데이터 과학 및 인공 지능의 데이터 과학 과학 석사

*이 영향 학위 프로그램은 자격을 갖춘 학생들에게 2 년 동안 수업료가없는 전액 장학금을 제공하며 평가 및 관리 수수료는 1,000 유로입니다. 이 절차를 시작하려면 당사 웹 사이트에서 온라인 신청서를 작성하십시오 www.ebu.lu

인더스트리 4.0의 신기술 분야의 숙련된 전문가들은 매우 인기 있는 개인입니다. 데이터 과학 및 인공 지능의 세계에서 끊임없이 증가하는 복잡성을 해독하는 능력은 더 많이 요구될뿐만 아니라 동등하게 보상되는 품질입니다. 데이터 과학과 인공 지능은 21세기의 가장 인기 있는 분야 중 하나로, 운송 및 물류에서 의료 및 고객 서비스에 이르기까지 2025년까지 일상 생활의 모든 부문에 영향을 미칠 것입니다.

MSC 데이터 과학 및 AI는 통계적 관점을 강조하는 데이터 과학 방법에 대한 교육을 제공합니다. 이 석사 프로그램은 R, Python, 빅 데이터, 기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝 및 Tableau를 포함한 중요한 도구 및 기술에 대한 실습 노출과 함께 가장 수요가 많은 데이터 과학 및 인공 지능 기술에 대한 광범위한 교육을 제공합니다. 이론에 대한 철저한 기초와 데이터 과학 및 AI의 기술 및 실용적인 기술을 받게됩니다.

교수법 및 스타일

데이터 과학 및 AI 프로그램 석사는 사람이이 두 가지 보완 분야를 마스터하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 커리큘럼은 데이터 과학 및 인공 지능의 모든 개념을 다루며 전 세계 조직이 현재 찾고 있는 전문 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다. 이 데이터 과학 및 AI 석사 프로그램은 R, Python, 빅 데이터, 기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝 및 Tableau를 포함한 중요한 도구 및 기술에 대한 실습 노출을 통해 데이터 과학 및 인공 지능 기술을 다룹니다.

이론적 학습은 높은 수학적 수준에서 이루어지며, 습득하게 될 기술 및 실용적인 기술을 통해 고급 데이터 과학 및 통계 방법을 적용하여 실제 질문을 조사할 수 있습니다.

학생들은 졸업하기 전에 캠퍼스 주간 행사 및 세미나에 한 번 초대됩니다. 그러나 한 주 이상의 캠퍼스 주에 참여하는 것도 허용되고 권장됩니다. 캠퍼스 주간 동안 학생들은 학기말 시험을 치르고 회사 및 주요 산업을 방문하며 서로 사교하고 네트워크를 형성합니다.

룩셈부르크는 금융 허브일 뿐만 아니라 다문화 도시이자 많은 유럽 기관의 자리입니다. 전통과 현대 사이. 이 지역 전역의 자연 공원, 중세 성곽, 수많은 하이킹 또는 산악 자전거 트레일의 다양한 풍경을 즐길 수 있습니다. 룩셈부르크와 샤토 빌츠가 여러분을 환영합니다.

이 과정을 선택하는 이유는 무엇입니까?

데이터 과학 및 인공 지능 역할에는 올바른 도구와 기술을 사용하기 위해 경험, 지식 및 분별력이 혼합되어야 합니다. 신입 전문가와 숙련된 전문가 모두에게 확실한 직업 선택입니다. 분석적인 마음가짐을 가진 모든 교육 배경을 가진 야심 찬 전문가는 데이터 과학 및 인공 지능 분야의 이중 석사 프로그램을 추구하는 데 가장 적합합니다.

여기에 제시된 과정은 귀하의 기술, 경험 및 미래 목표에 맞게 조정된 각 필수 분야의 선택 메뉴를 제공합니다. 데이터 과학 및 AI 석사는 졸업생을 차세대 IT 전문가 및 관리자로 준비하기 위해 특별히 고안된 1 년제 학위 프로그램입니다.

데이터 과학 및 인공 지능 과학 석사의 목표는 학생들이 필요한 기술을 습득하여 점점 더 세계화되고 다양하며 다각적 인 세계에 효과적으로 참여할 수 있도록하는 것입니다. 학생들은 프로그램이 끝나면 다음과 같이 자신있게 참여할 수 있습니다.

• 알고리즘 전문가
• 비즈니스 분석가
• 통계학자
• 데이터 전략가

데이터 과학 및 인공 지능 프로그램 학습 결과 과학 석사

EBU 학습 목표는 의사 소통, 윤리적 추론, 분석 기술, 정보 기술, 글로벌 전망, 비판적 사고 및 시너지 이해와 같은 영역에서 학생 학습을 향상시키기위한 것입니다. 석사 프로그램을 마치면 졸업생은 다음과 같은 결과를 갖게됩니다.

• 데이터 구조 및 데이터 조작에 대한 심층적 인 이해.
• 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 클러스터링, 차원 축소, K-NN 및 파이프라인을 포함한 지도 학습 모델과 비지도 학습 모델을 이해합니다.
• SciPy 패키지와 통합, 최적화, 통계, IO 및 Weave를 포함한 하위 패키지를 사용하여 과학 및 기술 컴퓨팅을 수행합니다.
• NumPy 및 Scikit-Learn을 사용하여 수학 컴퓨팅에 대한 전문 지식을 얻으십시오.
• 추천 엔진 및 시계열 모델링의 개념을 마스터합니다.
• 기계 학습의 원리, 알고리즘 및 응용 프로그램을 이해합니다.
• 고객 서비스, 금융 서비스, 의료 등과 같은 다양한 분야의 다양한 사용 사례에서 인공 지능의 응용 프로그램을 알아보십시오.
• 검색 알고리즘, 신경망 및 추적과 같은 고전적인 인공 지능 기술을 구현합니다.
• 문제 해결을 위해 인공 지능 기술을 적용하는 방법을 배우고 현재 인공 지능 기술의 한계를 설명합니다.
• 자신 만의 지능형 에이전트를 설계하고 구축하여 실용적인 인공물을 만드는 데 적용하십시오.
• 게임, 기계 학습 모델, 논리 제약 조건 만족 문제, 지식 기반 시스템, 확률 론적 모델, 에이전트 의사 결정 기능 등을 포함한 인텔리전스 프로젝트.
• TensorFlow의 개념, 주요 기능, 작업 및 실행 파이프라인을 이해합니다.
• 컨벌루션 신경망, 순환 신경망, 심층 신경망 훈련, 고급 인터페이스와 같은 고급 주제를 마스터하세요.
• Tableau를 사용하여 데이터를 분석하고 대화형 대시보드를 능숙하게 구축할 수 있습니다.
• Hadoop 에코시스템의 다양한 구성 요소를 이해하고 HBase, 아키텍처 및 데이터 스토리지로 작업하는 방법을 배우고, HBase와 RDBMS의 차이점을 배우고, 분할에 Hive 및 Impala를 사용합니다.
• MapReduce와 그 특성을 이해하고 Sqoop 및 Flume을 사용하여 데이터를 수집하는 방법을 알아봅니다.
• 가장 널리 사용되는 라이브러리를 사용하여 자연어 처리의 기본 사항을 이해합니다. 파이썬의 자연어 툴킷 (NLTK).

사실

• 재생 시간 : 2 년
• 크레딧 : 90 ECTS
• 판: 풀 타임 또는 파트 타임
• 언어: 영어
• 시작 날짜: 9월

프로그램 구조