Thạc sĩ Khoa học - Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

*Chương trình cấp bằng tác động này cung cấp cho sinh viên đủ điều kiện học bổng miễn phí toàn phần trong 2 năm, với phí đánh giá và quản lý là 1.000 €. Để bắt đầu quá trình này, hãy hoàn thành đơn đăng ký trực tuyến của bạn từ trang web của chúng tôi www.ebu.lu

Các chuyên gia lành nghề trong các công nghệ mới của ngành công nghiệp 4.0 là những cá nhân được săn đón nhiều. Khả năng giải mã sự phức tạp ngày càng tăng của họ trong thế giới Khoa học dữ liệu & AI là một phẩm chất không chỉ được yêu cầu nhiều hơn mà còn được khen thưởng tương xứng. Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo là một trong những lĩnh vực nóng nhất của thế kỷ 21, sẽ tác động đến tất cả các lĩnh vực của cuộc sống hàng ngày vào năm 2025, từ vận tải và hậu cần đến chăm sóc sức khỏe và dịch vụ khách hàng.

ThS Khoa học dữ liệu và AI cung cấp đào tạo về các phương pháp khoa học dữ liệu, nhấn mạnh các quan điểm thống kê. Chương trình Thạc sĩ này cung cấp chương trình đào tạo chuyên sâu về các kỹ năng Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo được yêu cầu nhiều nhất với việc tiếp xúc thực tế với các công cụ và công nghệ quan trọng bao gồm R, Python, Dữ liệu lớn, Học máy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Học sâu và Tableau. Bạn sẽ nhận được nền tảng vững chắc về lý thuyết, cũng như các kỹ năng kỹ thuật và thực tiễn của Khoa học dữ liệu & AI

Phương pháp và Phong cách Giảng dạy

Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu và AI cung cấp mọi thứ mà một người cần để thành thạo hai ngành bổ sung này. Chương trình giảng dạy bao gồm tất cả các khái niệm về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo giúp bạn nắm vững các kỹ năng chuyên môn mà các tổ chức trên khắp thế giới hiện đang tìm kiếm. Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu và AI này bao gồm các kỹ năng Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo với việc tiếp xúc thực tế với các công cụ và công nghệ quan trọng bao gồm R, Python, Dữ liệu lớn, Học máy, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Học sâu và Tableau.

Việc học lý thuyết của bạn sẽ ở cấp độ toán học cao, trong khi các kỹ năng kỹ thuật và thực tế mà bạn đạt được sẽ cho phép bạn áp dụng các phương pháp khoa học dữ liệu và thống kê tiên tiến để điều tra các câu hỏi trong thế giới thực.

Học sinh sẽ được mời tham gia các sự kiện và hội thảo trong tuần của trường một lần trước khi tốt nghiệp. Tuy nhiên, việc tham gia nhiều hơn một tuần trong khuôn viên trường cũng được cho phép và khuyến khích. Trong tuần học tại trường, sinh viên sẽ hoàn thành các bài kiểm tra cuối học kỳ, thăm các công ty và các ngành công nghiệp nổi tiếng, đồng thời giao lưu và kết nối với nhau.

Luxembourg không chỉ là một trung tâm tài chính mà còn là một thành phố đa văn hóa và là trụ sở của nhiều tổ chức châu Âu. Giữa truyền thống và hiện đại. Bạn sẽ có thể tận hưởng những cảnh quan khác nhau của công viên tự nhiên, lâu đài thời trung cổ và vô số đường mòn đi bộ đường dài hoặc đạp xe leo núi khắp khu vực. Luxembourg và Chateau Wiltz chào đón bạn.

Tại sao chọn khóa học này?

Vai trò của Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo đòi hỏi sự kết hợp giữa kinh nghiệm, kiến thức và sự sáng suốt để sử dụng các công cụ và công nghệ chính xác. Đó là một sự lựa chọn nghề nghiệp vững chắc cho cả các chuyên gia mới và có kinh nghiệm. Các chuyên gia đầy tham vọng thuộc bất kỳ nền tảng giáo dục nào có tư duy phân tích là phù hợp nhất để theo đuổi Chương trình Thạc sĩ kép về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo này.

Các khóa học được trình bày ở đây cung cấp một danh sách các lựa chọn trong từng chuyên ngành bắt buộc, được hiệu chỉnh theo kỹ năng, kinh nghiệm và mục tiêu trong tương lai của bạn. Thạc sĩ Khoa học dữ liệu và AI là chương trình cấp bằng một năm được thiết kế đặc biệt để chuẩn bị cho sinh viên tốt nghiệp trở thành thế hệ quản lý và chuyên gia CNTT tiếp theo.

Mục đích của Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu & AI là đảm bảo rằng sinh viên có thể tham gia hiệu quả vào một thế giới ngày càng toàn cầu hóa, đa dạng và nhiều mặt khi có được các kỹ năng cần thiết. Học sinh, khi kết thúc chương trình, sẽ có thể tự tin tham gia như:

• Chuyên gia thuật toán
• Phân tích kinh doanh
• nhà thống kê
• nhà chiến lược dữ liệu

Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo Kết quả Học tập của Chương trình

Các mục tiêu học tập của EBU nhằm nâng cao việc học tập của học sinh trong các lĩnh vực sau: giao tiếp, lập luận đạo đức, kỹ năng phân tích, công nghệ thông tin, triển vọng toàn cầu, tư duy phản biện và hiểu biết về sức mạnh tổng hợp. Sau khi hoàn thành Chương trình ThS, sinh viên tốt nghiệp sẽ có:

• Hiểu biết sâu về cấu trúc dữ liệu và thao tác dữ liệu.
• Hiểu các mô hình học tập có giám sát và không giám sát bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, phân cụm, giảm kích thước, K-NN và đường ống.
• Thực hiện tính toán khoa học và kỹ thuật bằng gói SciPy và các gói phụ của nó bao gồm Tích hợp, Tối ưu hóa, Thống kê, IO và Dệt.
• Có được kiến thức chuyên môn về điện toán toán học bằng cách sử dụng NumPy và Scikit-Learn.
• Nắm vững các khái niệm về công cụ đề xuất và mô hình chuỗi thời gian.
• Hiểu các nguyên tắc, thuật toán và ứng dụng của Machine Learning.
• Tìm hiểu các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong các trường hợp sử dụng khác nhau trong các lĩnh vực khác nhau như dịch vụ khách hàng, dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, v.v.
• Triển khai các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo cổ điển như thuật toán tìm kiếm, mạng thần kinh và theo dõi.
• Tìm hiểu cách áp dụng các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo để giải quyết vấn đề và giải thích những hạn chế của các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo hiện tại.
• Thiết kế và xây dựng các tác nhân thông minh của riêng bạn và áp dụng chúng để tạo ra Nhân tạo thực tế.
• Các dự án trí tuệ bao gồm trò chơi, mô hình Máy học, vấn đề thỏa mãn ràng buộc logic, hệ thống dựa trên tri thức, mô hình xác suất, chức năng ra quyết định của tác nhân, v.v.
• Hiểu các khái niệm về TensorFlow, các chức năng chính, hoạt động và quy trình thực thi của nó.
• Nắm vững các chủ đề nâng cao như mạng nơ ron tích chập, mạng nơ ron tái phát, đào tạo mạng sâu và giao diện cấp cao.
• Phân tích dữ liệu bằng Tableau và trở nên thành thạo trong việc xây dựng bảng điều khiển tương tác.
• Hiểu các thành phần khác nhau của hệ sinh thái Hadoop và học cách làm việc với HBase, kiến trúc và lưu trữ dữ liệu của nó, tìm hiểu sự khác biệt giữa HBase và RDBMS, đồng thời sử dụng Hive và Impala để phân vùng.
• Hiểu MapReduce và các đặc điểm của nó, đồng thời tìm hiểu cách nhập dữ liệu bằng Sqoop và Flume.
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng thư viện phổ biến nhất; Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên của Python (NLTK).

sự thật

• Thời lượng: 2 năm
• Tín dụng: 90 ECTS
• Hình thức: Toàn thời gian hoặc Bán thời gian
• Ngônngữ: Tiếng Anh
• Ngày bắt đầu: tháng 9

Cấu trúc chương trình