Thạc Sĩ Trong Quản Lý Và Kỹ Thuật Trong Dữ Liệu Và Khoa Học Quyết định (MME-DDS)

RWTH Business School / RWTH Aachen University

Mô tả chương trình

Đọc Mô tả chính thức

AACSB Accredited

Thạc Sĩ Trong Quản Lý Và Kỹ Thuật Trong Dữ Liệu Và Khoa Học Quyết định (MME-DDS)

RWTH Business School / RWTH Aachen University

15% KHÔNG BAO GIỜ BẦU TAY! ÁP DỤNG TRƯỚC NGÀY 25 THÁNG NĂM, 2018 -

Thế giới và doanh nghiệp của chúng ta đặc biệt phải đối mặt với sự thay đổi đột ngột do sự gia tăng hàm số của số lượng dữ liệu có thể thu thập được từ nhiều nguồn dữ liệu và khả năng tính toán để xử lý dữ liệu. Các chuyên gia trong tương lai và các nhà quản lý sẽ cần phải hiểu cách sử dụng Khoa học dữ liệu và Khoa học Quyết định để tạo ra giá trị từ dữ liệu - đây là những gì bạn sẽ học trong Chương trình Thạc sỹ này.

Khóa học tổng thể thú vị này được thiết kế ở giao lộ của các lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Khoa học Quyết định (Operations Research) và sinh viên tốt nghiệp sẽ học cách kết hợp máy học và các kỹ thuật học tập sâu với các phương pháp tối ưu hóa toán học, các thuật toán heuristic và các kỹ thuật mô phỏng để tạo ra giá trị các khu vực ứng dụng cụ thể. Xếp hạng QS phản ánh sự xuất sắc của khu vực Nghiên cứu Hoạt động tại RWTH Aachen được xếp hạng là trường đại học số một của đề tài này ở Đức vào năm 2017.

68192_DDS_Inforgraphic01_2-887a7db6.png

MME-DDS WEBINAR

Tham gia một trong các hội thảo trên web tiếp theo của chúng tôi về

  • Thứ Năm, 11 tháng 1 năm 2018 lúc 4:30 chiều MEZ (giờ Đức)
  • Thứ năm, 18 Tháng 1 năm 2018 lúc 4:30 chiều MEZ (giờ Đức)
  • Thứ Năm, 1 Tháng 2 năm 2018 lúc 3:30 chiều MEZ (giờ Đức)
  • Thứ năm, ngày 15 tháng 2 năm 2018 lúc 4:30 chiều MEZ (giờ Đức)

Chúng tôi sẽ giới thiệu bạn với chương trình nói chung, các lĩnh vực nghiên cứu và quá trình ứng dụng.

Sau khi trình bày trực tuyến, bạn sẽ có cơ hội đặt câu hỏi của mình trong một câu hỏi

Tham gia hội thảo trên web của chúng tôi tại đây: https://rwth-aachen.adobeconnect.com/mme-dds/

Trong thời gian chờ đợi, hãy xem bản ghi lại hội thảo trên web của chúng tôi trước đây và gửi cho chúng tôi email nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về chương trình.

CƠ HỘI PHÁT TRIỂN

Dữ liệu đang trở thành "dầu" mới, nguyên liệu thô từ đó giá trị được tạo ra khi doanh nghiệp trở thành các doanh nghiệp tiên phong và số hóa chuỗi giá trị của họ. Mỗi ngành công nghiệp và khu vực ứng dụng sẽ có lợi từ việc đưa ra các quyết định kinh doanh tối ưu bằng các kỹ thuật dựa vào dữ liệu. Các quyết định vận hành được hỗ trợ hoặc thậm chí là tự động sử dụng các mô hình học máy tân tiến kết hợp với các kỹ thuật tối ưu hóa.

Trở thành chuyên gia công nghệ vào ngày mai bằng cách đăng ký vào Chương trình Thạc sỹ của chúng tôi kết hợp các lĩnh vực Dữ liệu và Khoa học Quyết định. Học cách phát triển các mô hình tiên đoán tiên tiến và cách đưa ra các quyết định tối ưu hóa các mục tiêu kinh doanh.

PHÁT TRIỂN NGHỀ NGHIỆP VÀ TRIỂN VỌNG NGHỀ NGHIỆP

MME trong Dữ liệu và Khoa học Quyết định đã được thiết kế cẩn thận để trang bị cho các chuyên gia đầy tham vọng với một nền tảng STEM với một bộ kỹ năng khác biệt cần thiết để thành công trong một nền kinh tế được toàn cầu hóa và số hóa.

Quyết định dựa vào dữ liệu trở thành nhiệm vụ quan trọng trong một chiều dọc sau khi kế tiếp. Nhiều ngành nghề sẽ phải đối mặt với sự thay đổi đột ngột, mô tả công việc sẽ thay đổi đáng kể do các quyết định dựa vào dữ liệu là cốt lõi của việc tạo ra giá trị cho doanh nghiệp và việc làm mới sẽ xuất hiện. Các công việc hiện đang được thực hiện theo cách thủ công hoặc được hỗ trợ bằng cách tiếp cận đơn giản sẽ đòi hỏi kiến ​​thức chuyên sâu về Khoa học dữ liệu và Quyết định, kỹ thuật học máy và tối ưu hóa trong tương lai.

Văn bằng bằng cấp của Đại học RWTH Aachen ở Đức cũng sẽ cho phép bạn theo đuổi sự nghiệp học thuật và tiếp tục theo học tiến sĩ trong các lĩnh vực như Dữ liệu Khoa học, Máy học tập

Bất cứ cách nào bạn muốn theo sau khi tốt nghiệp: Đội ngũ chuyên gia chuyên nghiệp của chúng tôi trong các trung tâm sự nghiệp và kinh doanh sẽ đi cùng với bạn trong cuộc hành trình đó và giúp bạn quyết định làm thế nào để thực hiện tốt nhất tham vọng của bạn, có thể là một công việc mới thú vị hoặc bắt đầu kinh doanh của riêng bạn. Chúng tôi tìm kiếm những sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi về các chip màu xanh công nghệ toàn cầu, các nhà vô địch công nghệ ẩn, các công ty tư vấn công nghệ hàng đầu và các liên doanh công nghệ phát triển nhanh. Trung tâm Doanh nhân tại Đại học RWTH Aachen cũng có những thành tích khởi nghiệp sáng tạo của các sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi - từ 70 đến 100 mỗi năm.

Danh sách sau đây đưa ra ý tưởng về việc làm việc của nhà khoa học dữ liệu có thể cho sinh viên thành công của Chương trình Thạc sĩ, kết hợp Dữ liệu Khoa học và Nghiên cứu Hoạt động.

  • Bán lẻ
  • Công nghiệp
  • Vận chuyển
  • Năng lượng

Các lĩnh vực ứng dụng khác có thể được tìm thấy trong:

  • Tiếp thị (ví dụ như đặt quảng cáo, tối ưu hóa SEO, tối ưu hoá chiến dịch tiếp thị, v.v.)
  • Chăm sóc sức khoẻ (ví dụ y học cá nhân, chẩn đoán tự động, v.v ...)
  • Tài chính
  • Chính trị
  • Nông nghiệp
  • Tính bền vững
  • Các môn thể thao
  • Giáo dục
  • vv

Thực tế, rất khó để có được một ngành công nghiệp hoặc dịch vụ không bị ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp bởi các quyết định đưa ra quyết định về dữ liệu và các thuật toán. Khi nhu cầu thay đổi quyết định (linh hoạt hơn, thời gian thực, dưới môi trường không chắc chắn và luôn thay đổi), một quá trình ra quyết định bắt nguồn từ tối ưu hóa toán học là không thể tránh khỏi. Chỉ phân tích tiên đoán (ví dụ học máy) có thể khai thác tiềm năng của dữ liệu lịch sử và hiện tại; chỉ phân tích theo chỉ định (tối ưu hóa toán học và nghiên cứu hoạt động) có thể nắm bắt đầy đủ các lựa chọn mà nhà ra quyết định phải đối mặt.

THÍCH HỢP CỦA BẠN

Chương trình này lý tưởng cho bạn nếu bạn muốn phát triển như là một chuyên gia và chuyển đổi nghề nghiệp của bạn.

Nộp đơn ngay nếu:

  • Bạn có một nền tảng STEM (Khoa học, Công nghệ, Kỹ thuật và Toán học), ít nhất một năm kinh nghiệm làm việc toàn thời gian và muốn nâng cao kiến ​​thức về máy học, trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật nghiên cứu hoạt động (tối ưu hóa toán học, thuật toán heuristic và mô phỏng) , và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
  • Bạn đam mê kỹ thuật và công nghệ và muốn nâng cao kỹ năng của mình để đối mặt với những thách thức ngày mai trong việc tạo ra giá trị từ các thuật toán sử dụng dữ liệu.
  • Bạn muốn học cách sử dụng máy móc học tập, trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu hoạt động và đưa ra quyết định dựa vào dữ liệu vào những mô hình kinh doanh sinh lợi và có lợi cho phép bạn dẫn dắt sự chuyển đổi công nghệ trong ngành của bạn chứ không chỉ theo nó.
  • Bạn có kiến ​​thức và kinh nghiệm làm việc với ít nhất một ngôn ngữ lập trình cao cấp (như Python, Java, C / C), cũng như một số kinh nghiệm trong việc phát triển phần mềm hoặc đóng góp cho một dự án phần mềm.

MÔ TẢ HỌC HỌC

Các chuyên gia về Dữ liệu và Quyết định trong tương lai sẽ cần phải tập hợp các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực:

  • Học máy, học tập sâu, và trí tuệ nhân tạo
  • Tối ưu hóa toán học, thuật toán heuristic và các kỹ thuật mô phỏng
  • Hiểu, xử lý và làm phong phú dữ liệu
  • Kiến thức cụ thể về ngành (ví dụ sản xuất

MME trong Dữ liệu và Khoa học Quyết định cung cấp một chương trình toàn diện về các khóa học cốt lõi trong việc học máy, toán học và khám phá và tối ưu hóa dữ liệu. Các khóa học này được đi kèm với một loạt các khóa học tự chọn cung cấp sâu-dives vào các lĩnh vực ứng dụng cụ thể. Các khóa học của chúng tôi kết hợp nghiên cứu đòi hỏi và tiên tiến với các dự án và thách thức thực tiễn. Chúng tôi liên tục xem xét và mở rộng bộ môn tự chọn để bao quát các xu hướng mới nhất và theo sát sự thay đổi công nghệ.

Chương trình học toàn thời gian hai năm bao gồm bảy khối xây dựng quan trọng, một số trong đó có thể được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cá nhân và sở thích của bạn. Bạn cũng có thể ghi danh vào một khóa học tiếng Đức miễn phí.

DDS Essentials (10 CP sẽ hoàn thành trong học kỳ 1): "DDS Essentials" bao gồm hai khóa học bao gồm và làm mới các yếu tố cần thiết liên quan đến toán học, thống kê, thuật toán và cấu trúc dữ liệu. Các mô-đun này là nền tảng để tham gia thành công trong các khóa học cốt lõi trong Dữ liệu và Khoa học Quyết định, cũng như trong một số lĩnh vực ứng dụng và chuyên môn. Nếu bạn có thể cung cấp bằng chứng cho thấy mình có thành thạo trong các chủ đề trong các khóa học này, bạn có thể yêu cầu trao đổi các mô-đun này với hai trong bốn mô-đun sau: Công nghệ và Quản lý Sáng tạo, Quản lý Chiến lược, Quản lý Tiếp thị hoặc Quản lý Doanh nhân. Bằng chứng về sự thành thạo có thể, ví dụ, bao gồm một giáo trình chi tiết và các kết quả thi của các khóa học mà bạn đã bao trả trong các nghiên cứu trước của bạn. Trong một số trường hợp, một kỳ thi khác có thể được lên lịch để chứng minh kiến ​​thức của bạn trong lĩnh vực này.

Khoa học Dữ liệu (15 CP sẽ hoàn thành trong học kỳ 1 và 2): Khối "Khoa học Dữ liệu" bao gồm ba mô-đun. Mô-đun "Mô hình tiên đoán" bao gồm các nguyên tắc cơ bản trong xử lý dữ liệu và các vấn đề chất lượng dữ liệu, mô hình tiên đoán và xác nhận các trường hợp sử dụng và kinh doanh, cũng như đánh giá các dự đoán. Khóa học "Học máy và trí tuệ nhân tạo" sẽ tập trung vào các nguyên tắc cơ bản và những phát triển tiên tiến trong máy móc và học tập sâu sắc. Mô-đun thứ ba là một bài thực hành bổ sung cho hai bài giảng.

Quyết định Khoa học và Tối ưu hóa Công nghệ (20 CP sẽ hoàn thành trong học kỳ 1 đến 3): khối này bao gồm bốn mô-đun: Mô-đun "Chính xác Tối ưu hóa: Mô hình" giới thiệu các khái niệm đằng sau xây dựng các mô hình nhà nước-of-the-art để nắm bắt sự bùng nổ tổ hợp các tùy chọn, bao gồm các mạng lưới và các chương trình tuyến tính và số nguyên. Mô-đun "Tối ưu hóa chính xác: Thuật toán" tập trung vào các phương pháp hiện đại để giải quyết các mô hình tối ưu này. Khóa học bao gồm các thuật toán không chỉ cho các vấn đề xác định mà còn các kỹ thuật từ tối ưu hóa mạnh mẽ và lý thuyết trò chơi thuật toán, cho phép xử lý không chắc chắn trong quá trình ra quyết định. Mô-đun "Tối ưu hóa Heuristic" bao gồm các nguyên tắc cơ bản về siêu dữ liệu và những thách thức gặp phải khi thiết kế heuristics hiệu năng cao cho các tác vụ lập kế hoạch phức tạp trong các lĩnh vực khác nhau. Mô-đun thứ tư là một bài thực hành bổ sung cho ba bài giảng.

Thực tập hoặc học tập ở nước ngoài (20 CP sẽ hoàn thành trong học kỳ 2): Sử dụng các kỹ năng của bạn trong một vị trí công việc tại các doanh nghiệp toàn cầu như Deutsche Post DHL, Tập đoàn PTV và những người khác, hoặc làm sâu sắc thêm kiến ​​thức của bạn bằng cách học tại một trường đại học quốc tế hoặc tham gia trong các trường học mùa hè hoặc các khóa học trực tuyến.

Lĩnh vực ứng dụng môn học (15 CP phải hoàn thành trong học kỳ 3): Chọn ba trong các môn tự chọn sau để có thông tin chi tiết về các lĩnh vực cụ thể:

  • Tối ưu hóa hệ thống hậu cần
  • Các hệ thống quy hoạch tiên tiến trong chuỗi sản xuất và cung ứng
  • Mô hình kinh doanh dựa vào dữ liệu
  • Năng lượng và khí hậu

Các môn tự chọn Kỹ thuật (10 CP sẽ hoàn thành trong học kỳ 3): Chọn hai trong số các môn tự chọn sau để hiểu sâu hơn về các lĩnh vực công nghệ cụ thể:

  • Kỹ thuật phần mềm tiên tiến
  • Mô phỏng các hệ thống sự kiện rời rạc
  • Kỹ thuật công nghiệp và ergonomics
  • Nguyên lý của Kỹ thuật Hệ thống Robot

Luận văn Thạc sỹ (30 CP sẽ hoàn thành trong học kỳ 4): Bằng cách viết luận văn thạc sỹ vào cuối chương trình, bạn sẽ chứng minh được khả năng giải quyết vấn đề phương pháp luận hoặc phân tích bằng cách sử dụng kiến ​​thức thu được trong chương trình và các phương pháp nghiên cứu khoa học.

Khóa học tiếng Đức (hai khóa học sẽ được hoàn thành trong học kỳ 1 và 3): Học một ngôn ngữ khác là một phần quan trọng trong sự nghiệp thành công. Trở thành người thông thạo tiếng Đức cũng là điều kiện tiên quyết cần thiết để thành công trong thị trường lao động của Đức, cả về việc thực tập trong quá trình học tập của bạn hoặc là một vị trí vĩnh viễn sau đó. Là một phần của chương trình, chúng tôi cung cấp tùy chọn để hoàn thành các khóa học tiếng Đức chuyên sâu để mở rộng sự hiểu biết về văn hoá của bạn và nâng cao sự lựa chọn nghề nghiệp của bạn. Bạn có thể đăng ký thêm các khóa học ngôn ngữ khác trong học kỳ 2 và 4 để thuận tiện cho bạn. Tham tán sinh viên sẽ giúp bạn liên lạc với các địa chỉ liên lạc có liên quan.

Kinh nghiệm học tập

Sinh viên ghi danh vào chương trình này sẽ học những tiến bộ cơ bản và tiên tiến trong học máy, trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu hoạt động và khoa học quyết định. Các khóa học được giảng dạy bởi các chuyên gia hàng đầu thế giới trong các lĩnh vực tương ứng của họ. Các mô-đun tự chọn cho phép sinh viên chuyên về nhiều lĩnh vực như sản xuất hoặc hậu cần để có được sự hiểu biết sâu sắc về các ngành cụ thể.

Trường Kinh doanh RWTH tọa lạc tại Khuôn viên mới của Đại học Aachen RWTH. Trường Kinh doanh và Tổ chức Cha mẹ, Trường Kinh doanh và Kinh tế của trường nằm trong số ít hơn 5% số trường kinh doanh trên toàn thế giới được công nhận bởi AACSB. Đại học RWTH Aachen là một trong những nhà lãnh đạo toàn cầu về khoa học và công nghệ và có tiếng tăm xuất sắc trong cộng đồng khoa học và các công ty tiên phong. Trường đại học này được liệt kê ở vị trí 29 của bảng xếp hạng Times Higher Education về kỹ thuật và công nghệ và vị trí 33 trong bảng xếp hạng QS. Đặc biệt, RWTH Aachen được xếp hạng 27 trên toàn thế giới bởi "xếp hạng nhà tuyển dụng" và vị trí thứ 12 tại Châu Âu trong lĩnh vực Nghiên cứu Hoạt động và Thống kê trong bảng xếp hạng đại học QS.

Phương pháp giảng dạy của chúng tôi

  • Học sinh lấy trung tâm học tập: Tất cả các khóa học đều dựa trên phương pháp tiếp cận tập trung vào người tham gia, nhấn mạnh vào sự tương tác giữa giảng viên và người tham gia thông qua thảo luận trường hợp, thuyết trình nhóm, tranh luận, hoặc các bài lab.
  • Nghề liên ngành: Hầu hết các khoá học tập trung vào sự giao thoa giữa công nghệ và ra quyết định, giúp bạn giải quyết những thách thức trong thế giới thực từ nhiều góc nhìn và cung cấp cho bạn một cách suy nghĩ thực sự liên ngành.
  • Kinh nghiệm thực hành: Trong hầu hết các khóa học, bạn có cơ hội làm việc với những thách thức trong thế giới thực, cho phép bạn áp dụng kiến ​​thức thu thập được trong lớp học và có được kinh nghiệm thực tiễn.
  • Các nhóm đa văn hóa: Khi làm việc trong các đội đa văn hóa, trong hầu hết các khoá học, hầu hết các khóa học đều có các dự án nhóm, nơi bạn có thể giải quyết các thách thức quản lý và công nghệ trong các nhóm đa dạng văn hoá.

NHỮNG CỘNG SỰ CỦA CHÚNG TA

MME trong Dữ liệu và Khoa học Quyết định được cung cấp bởi Trường Kinh doanh và Đại học RWTH cũng như các đối tác hàng đầu trong giới học thuật và ngành công nghiệp trên thế giới. Chọn giữa một cuộc trao đổi với một trong những trường đại học hàng đầu hoặc có được kinh nghiệm làm việc thực tế tại một trong những đối tác công nghiệp tiên tiến của chúng tôi.

68191_mme_dds_curriculum_678x678.png

YÊU CẦU NHẬP HỌC

Tập trung Công nghệTrường Kinh doanh RWTH đang tìm kiếm những ứng viên có kiến ​​thức nền trong lĩnh vực công nghệ và ít nhất là Cử nhân về Kỹ thuật hoặc Khoa học trong lĩnh vực STEM (khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học).Các ứng viên cần ít nhất
  • 125 điểm tín dụng trong toán học và / hoặc các môn khoa học tự nhiên (như vật lý, hóa học, khoa học máy tính hoặc tương tự)
  • 25 điểm tín dụng trong các lĩnh vực toán học hay thống kê cao hơn, cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin, lập trình, các thuật toán và cấu trúc dữ liệu, lý thuyết phức tạp, phương pháp định lượng / nghiên cứu hoạt động
Các chi tiết khác được xác định trong các quy định kiểm tra.Kinh nghiệm làm việc chuyên nghiệpỨng viên cần có ít nhất 12 tháng kinh nghiệm làm việc chuyên nghiệp.Bằng chứng về trình độ tiếng AnhChương trình này được dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh. Cần phải có chứng chỉ về trình độ tiếng Anh được công nhận.

QUY TRÌNH ÁP DỤNG

Xin vui lòng gửi email cho chúng tôi tại dds@business-school.rwth-aachen.de nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào về quá trình đăng ký.
  1. Thu thập tất cả các tài liệu ở định dạng pdf từ danh sách kiểm tra trực tuyến của chúng tôi.
  2. Tạo một tài khoản ứng dụng trực tuyến sử dụng cổng ứng dụng trực tuyến của chúng tôi.
    Cổng thông tin ứng dụng sẽ mở ra vào tháng 12 và sẽ mở cho đến ngày 1 tháng 3 hàng năm cho những người nộp đơn từ bên ngoài Châu Âu và cho đến ngày 15 tháng 7 đối với người nộp đơn ở Châu Âu.
    Thực hiện theo hướng dẫn chi tiết theo từng bước hoặc các điểm dưới đây. Ngoài ra còn có một video YouTube ngắn giải thích các bước chi tiết.
    Rất tiếc, một số tùy chọn chưa được dịch sang tiếng Anh hoàn toàn, hãy làm theo các bước dưới đây:
    1.Bạn sẽ cần tạo và kích hoạt tài khoản cho cổng ứng dụng trước.
    2. Khóa học MME-DDS sẽ bắt đầu trong Wintersemester 2018/19
    3. Loại học: Chương trình Thạc sĩ
    4. Mức độ dự định: Thạc sĩ 1 Fach
    5. Khóa học MME-DDS được liệt kê là "Quản lý và Dữ liệu Kỹ thuật và Khoa học Quyết định"
    6. Học kỳ tuyển sinh: 1 - nhập học theo cách thủ công
    7. Hình thức học: chương trình thạc sỹ liên tiếp
    8. Cập nhật dữ liệu cá nhân của bạn. Các lĩnh vực được bao quanh bởi một đường màu vàng là bắt buộc (Địa điểm và quốc gia nơi sinh, quốc tịch đầu tiên). Hệ thống hiện chỉ hỗ trợ nam và nữ theo giới tính, chúng tôi xin lỗi vì bất kỳ sự bất tiện nào gây ra.
    9. Cập nhật địa chỉ thư từ của bạn
    10. Cập nhật địa chỉ nhà của bạn (trừ khi có địa chỉ tương ứng)
    11. Thêm một nền tảng học tập hoặc chương trình bằng cấp. Lưu ý rằng bạn sẽ được yêu cầu nhập chủ đề chính đầu tiên. Thật không may, hầu hết danh sách vẫn còn bằng tiếng Đức. Ngoài ra, bạn sẽ được yêu cầu cho biết khi nào bạn học. Thật không may, hệ thống chỉ biết về thời gian học tiếng Đức. Nếu trường đại học của bạn làm việc theo một lịch trình khác. xin vui lòng sử dụng gần nhất xấp xỉ. Các học kỳ mùa đông thường bắt đầu vào tháng Mười và kết thúc vào tháng Hai, Sommersemester thường bắt đầu khoảng tháng 3 / tháng 4 và kết thúc vào tháng 6 / tháng 7. Vui lòng liên hệ với chúng tôi nếu bạn có bất kỳ câu hỏi.
    12. Tiếp tục quá trình đăng ký trực tuyến thêm và tải lên các tài liệu cần thiết. Hoàn thành đơn đăng ký trực tuyến thông qua "gửi".
    13. Xem trước ứng dụng và kiểm tra xem mọi thứ có đúng hay không.
  3. Trạng thái hiện tại của ứng dụng của bạn có thể được giám sát thông qua cổng ứng dụng trực tuyến. Nếu bạn được nhận vào, chúng tôi sẽ gửi xác nhận nhập học cùng với hợp đồng bằng thư.
Danh sách kiểm tra với tài liệu yêu cầuCurriculum Vitae (CV): Vui lòng cung cấp CV mới nhất của bạn bằng tiếng Anh liệt kê các bằng cấp, bằng cấp, kinh nghiệm làm việc và trách nhiệm của bạn.Lời tuyên bố cá nhân: Vui lòng cung cấp một tuyên bố ngắn và hấp dẫn phản ánh mục tiêu, nguyện vọng và mong đợi của bạn để được xem xét trong chương trình Thạc sĩ nàyGiấy chứng nhận trình độ đại học và bảng điểm của trường đại học: Xin vui lòng cung cấp một bản sao chứng chỉ trình độ của bạn và bản sao hồ sơ của bạn bằng cấp Cử nhân, nếu có thể cho biết số lượng tín chỉ ECTS được trao. Hơn nữa, nếu tài liệu của bạn không được phát hành bằng tiếng Anh hoặc tiếng Đức, bạn cần phải gửi bản dịch được chứng nhận. Xin lưu ý rằng bạn có thể đăng ký trước khi bạn nhận được chứng chỉ trình độ cuối cùng. Tuy nhiên, bạn sẽ cần trình bày nó như là một phần của quá trình đăng ký chính thức.Hai thư giới thiệu: Vui lòng cung cấp hai thư giới thiệu bằng tiếng Anh. Chúng có thể được phát hành bởi một giáo sư / giảng viên đại học hoặc bởi chủ nhân hiện tại hoặc trước đây của bạn. Không có mẫu hoặc định dạng chuẩn nào cho thư giới thiệu cần được sử dụng nhưng vui lòng đảm bảo rằng mỗi thư đề xuất không dài hơn hai trang và bao gồm các chi tiết sau:
  • Mối quan hệ của bạn với tác giả,
  • Lịch sử học tập / chuyên môn của bạn,
  • Những phẩm chất / thành tích / tham vọng của bạn trong lĩnh vực tương ứng,
  • Đặc điểm và mục đích cá nhân của bạn,
  • Chữ ký của tác giả,
  • Giấy tiêu đề của tổ chức / công ty (nếu có thể), và
  • Tem của tổ chức / công ty phát hành (nếu có thể).
Kinh nghiệm làm việc chuyên nghiệp: Cần có kinh nghiệm làm việc chuyên nghiệp ít nhất là một năm vào lúc ghi danh. Bằng chứng về kinh nghiệm làm việc phải bao gồm các chi tiết sau đây (bằng tiếng Anh):
  • Địa chỉ hoàn chỉnh và chi tiết liên lạc của công ty,
  • Ngày gia nhập và, nếu có thể, ngày từ chức,
  • Giờ làm việc hàng tuần,
  • Vị trí công việc, và
  • Mô tả ngắn về nhiệm vụ và trách nhiệm.
Chứng chỉ tiếng Anh: Chúng tôi chấp nhận các chứng chỉ tiếng Anh sau:
  • TOEFL dựa trên Internet với tối thiểu là 90 điểm,
  • Thi IELTS (học thuật) với một ban nhạc tổng thể tối thiểu, 5 điểm,
  • Kiểm tra Cambridge - Chứng chỉ tiếng Anh nâng cao (CAE),
  • Chứng chỉ tiếng Anh đầu tiên (FCE), đã hoàn thành bằng B, và
  • Thử nghiệm vị trí của trung tâm ngôn ngữ RWTH Aachen University (B2).
  • Đối với các ứng viên Đức: Ein Zeugnis, das englische Sprachkenntnisse auf dem Niveau B2 des "Gemeinsamen europäischen Referenzrahmens (GeR)" ausweist. Dieser Nachweis wird zB durch die Vorlage eines deutschen Abiturzeugnisses erbracht, aus dem ersichtlich ist, dass Englisch bis zum Ende der Qualifikationsphase 1 (Jahrgangsstufe 11 bei G8-Abitur, sonst Jahrgangsstufe 12) durchgängig belegt và mitestens ausreichenden Leistungen abgeschlossen wurde.
Các báo cáo điểm số không được quá hai năm vào ngày 1 tháng 8 của năm mà bạn đang nộp đơn xin học khóa học. Một bản sao của báo cáo số điểm cần phải được tải lên hệ thống ứng dụng trực tuyến. Chứng minh trình độ tiếng Anh của bạn không phải là tài liệu bắt buộc. Tuy nhiên, nó cần phải được trình bày trong quá trình tuyển sinh. Do đó, bạn có thể áp dụng ngay cả khi bạn vẫn đang đợi để kiểm tra ngôn ngữ hoặc để nhận kết quả tại thời điểm nộp đơn. Xin vui lòng không gửi bản gốc điểm TOEFL hoặc IELTS điểm đến trường đại học (cũng không phải qua ETS). Vui lòng bao gồm bản sao được quét của đơn đăng ký trực tuyến của bạn và giữ bản gốc.Trong trường hợp nhập học, điểm gốc phải được trình bày để ghi danh. Chứng chỉ tiếng Anh không bắt buộc đối với người có quốc tịch hoặc người có bằng tiến sĩ đầu tiên từ Hoa Kỳ, Anh, Canada, Ireland, New Zealand và Úc.APS (chỉ dành cho người nộp đơn ở Trung Quốc)

SỰ KIỆN CHÍNH

  • Chức danh: Thạc sỹ Quản lý và Kỹ thuật về Khoa học Dữ liệu và Quyết định
  • Bằng cấp: Thạc sỹ Khoa học (M.Sc.)
  • Trọng tâm: Học máy, trí tuệ nhân tạo, nghiên cứu hoạt động, ra quyết định
  • Thời lượng: 4 học kỳ toàn thời gian, bao gồm 1 học kỳ luận án thạc sĩ
  • Nhóm mục tiêu: Các chuyên gia trẻ với nền tảng STEM (khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học)
  • Điểm tín dụng: 120 ECTS
  • Học phí: 30.000 € (phí đóng góp xã hội tại RWTH Aachen khoảng 225 € / học kỳ). Xin hãy xem xét xin học bổng.
  • Liên hệ: dds@business-school.rwth-aachen.de / 4915904194179
Trường này cung cấp các chương trình về:
  • Anh


Cập nhật lần cuối January 11, 2018
Thời gian và Giá
Khóa học này là ở trường
Start Date
Ngày bắt đầu
Tháng 10 2018
Duration
Thời hạn
4 học kỳ
Toàn thời gian
Price
Giá
30,000 EUR
Locations
Đức - Aachen, North Rhine Westphalia
Ngày bắt đầu: Tháng 10 2018
Hạn cuối hồ sơ Trường liên hệ
Ngày kết thúc Trường liên hệ
Dates
Tháng 10 2018
Đức - Aachen, North Rhine Westphalia
Hạn cuối hồ sơ Trường liên hệ
Ngày kết thúc Trường liên hệ
Price
phí đóng góp xã hội ở RWTH Aachen khoảng 225 € mỗi học kỳ. Xin hãy xem xét xin học bổng.
Video

MME DDS Overview