Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu
Singidunum University
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Belgrade, Serbia
Ngôn ngữ
Tiếng Anh,
Hình thức học tập
Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
2 học kỳ
Nhịp độ
Toàn thời gian
Học phí
EUR 4.200 / per year
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
học bổng
Khám phá các cơ hội học bổng để giúp tài trợ cho việc học của bạn
Giới thiệu
Những người chuyên phân tích và chuyển đổi dữ liệu (các nhà khoa học dữ liệu) là những chuyên gia được tìm kiếm nhiều nhất trong các công ty như Microsoft, Nordeus và Seven Bridges Genomics, đã đưa nghề này trở thành một trong những triển vọng nhất của thế kỷ 21, với mức lương trung bình ước tính là $ 116,840. Khoa học dữ liệu mang đến các ngôn ngữ lập trình tiên tiến và phổ biến nhất như Python, R, MongoDB, Spark và Hadoop.
Chương trình nghiên cứu Khoa học dữ liệu là chương trình cấp bằng thạc sĩ độc đáo ở Serbia, ngang tầm với các chương trình chất lượng tốt nhất ở châu Âu và thế giới. Chương trình này được nghĩ theo ngôn ngữ tiếng Serbia và tiếng Anh. Chương trình hướng dẫn các ứng viên thiết kế các ứng dụng di động và web thông minh, dựa trên các tập dữ liệu cực lớn (Dữ liệu lớn). Giảng viên có chuyên môn và ấn phẩm đặt họ trong số các nhà khoa học trẻ triển vọng nhất trong khu vực, sử dụng sự nhiệt tình to lớn của họ để giúp các ứng viên đạt được mục tiêu học tập cao nhất và áp dụng các công việc được trả lương cao nhất trong nước và nước ngoài.
Sau khi hoàn thành nghiên cứu, sinh viên có được danh hiệu Kỹ sư phần mềm chính.
Chương trình giáo dục
Học kỳ
Bắt buộc
- Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu
- Ngôn ngữ lập trình
Khóa học tự chọn 1
- Quản lý dữ liệu lớn
- Cơ sở dữ liệu nâng cao
Học kỳ II
Khóa học tự chọn 2
- Nghiên cứu dữ liệu trực quan
- Nghiên cứu dữ liệu văn bản
- Tài liệu nghiên cứu
- Tổng hợp và đánh giá hệ thống khoa học dữ liệu
Bắt buộc
- Thực tập
- Luận án thạc sĩ
Thí sinh tham gia sáu kỳ thi. Nhiệm vụ dự án đầu tiên tích hợp ba khóa học từ học kỳ đầu tiên, trong khi khóa học thứ hai tích hợp ba khóa học từ học kỳ thứ hai.
Trong học kỳ, ứng viên xác định chủ đề cho luận án thạc sĩ của mình. Các bài tập dự án từ học kỳ thứ nhất và thứ hai có thể được tích hợp vào luận án thạc sĩ.