Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Moscow, Nga
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
2 năm
Nhịp độ
Toàn thời gian
Học phí
Yêu cầu thông tin
Hạn nộp hồ sơ
Yêu cầu thông tin
ngày bắt đầu sớm nhất
Yêu cầu thông tin
* không thu học phí cho những ứng viên vượt qua quá trình tuyển chọn. Gói sinh viên: phụ cấp hàng tháng 40000 RUB, bảo hiểm y tế
học bổng
Khám phá các cơ hội học bổng để giúp tài trợ cho việc học của bạn
Giới thiệu
Các kỹ thuật máy học đi đầu trong khoa học dữ liệu hiện đại và do đó, các khóa học về các khía cạnh khác nhau của máy học tạo thành một thành phần không thể thiếu của chương trình. Thành phần ứng dụng của chương trình bao gồm một số chủ đề quan trọng như:
- Tầm nhìn máy tính
- Phân tích dữ liệu công nghiệp
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Xử lý hình ảnh và tín hiệu
Phạm vi chính của chương trình khoa học dữ liệu là đào tạo sinh viên sử dụng các kỹ thuật hiện đại của máy học và phân tích dữ liệu, tập trung vào các ứng dụng trong thế giới thực của những công nghệ mới nổi này. Sinh viên sẽ học cách phát triển các phương pháp tự động để phân tích một lượng lớn dữ liệu với mục tiêu trích xuất kiến thức từ chúng để tạo ra tác động đến các quyết định của tổ chức. Sinh viên tốt nghiệp của chương trình được đào tạo để thực hiện nghiên cứu ban đầu trong lĩnh vực máy học và phân tích dữ liệu đã chọn của họ và áp dụng kết quả nghiên cứu của họ trong bối cảnh công nghiệp.
Chương trình MSc kéo dài 2 năm: năm đầu tiên là củng cố nền tảng lý thuyết của bạn, và năm thứ hai là tập trung vào nghiên cứu. Sinh viên có quyền tự do lựa chọn các khóa học và hoạt động ngoại khóa để định hình quỹ đạo cá nhân, có được các kỹ năng mềm và có được kỹ năng kinh doanh để chuẩn bị cho việc làm.
Các bài giảng và lớp học thực hành do các giáo sư và chuyên gia nổi tiếng thế giới thực hiện. | Các dự án nghiên cứu cá nhân của sinh viên được thực hiện tại các phòng thí nghiệm của Skoltech. | Một chương trình 8 tuần vào mùa hè trong ngành công nghiệp tại các công ty hàng đầu biến kiến thức và kỹ năng thành hành động. | Các khóa học về khởi nghiệp và đổi mới cung cấp các kỹ năng cũng như kiến thức để thương mại hóa các ý tưởng và kết quả nghiên cứu. |
Một sinh viên tốt nghiệp chương trình thành công sẽ biết:
- Cơ sở toán học và thuật toán của khoa học dữ liệu, và tầm nhìn cân bằng về cơ sở toán học và các công cụ thực tế và các vấn đề ứng dụng trong khoa học dữ liệu;
- Tuyên bố của tất cả các vấn đề phân tích dữ liệu chính cũng như các phương pháp chính để giải quyết chúng;
- Các kỹ thuật hiện đại về phân tích dữ liệu và các lĩnh vực liên quan. Kiến thức về các lớp chính của các bài toán ứng dụng;
- Các khía cạnh phương pháp luận chính của cả nghiên cứu khoa học và phát triển ứng dụng trong khoa học dữ liệu.
Một sinh viên tốt nghiệp chương trình thành công sẽ có thể:
- Hình thành / mô hình hóa các nhiệm vụ trong thế giới thực như các bài toán phân tích dữ liệu;
- Chọn phương pháp thích hợp nhất để giải quyết một vấn đề phân tích dữ liệu cụ thể;
- Áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu trong thực tế bằng các công cụ phần mềm phân tích dữ liệu hiện đại;
- Phát triển các phương pháp mới hoặc điều chỉnh các phương pháp hiện có cho một vấn đề cụ thể;
- Thực hiện các thuật toán như chương trình máy tính;
- Đánh giá kết quả của các quá trình phân tích dữ liệu;
- Làm việc với tài liệu kỹ thuật (ví dụ: tiến hành nghiên cứu thư mục, đọc và phân tích phê bình các bài báo khoa học, sử dụng các thước đo khoa học và cơ sở dữ liệu quan trọng);
- Trình bày kết quả cho các đối tượng khác nhau (chuyên gia, người dùng, các bên liên quan, v.v.) bằng lời nói và văn bản một cách hiệu quả.
Mục tiêu và mục tiêu
Mục tiêu của chương trình là chuẩn bị cho các nhà lãnh đạo công nghệ của tương lai. Mục tiêu của chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu là thu hẹp khoảng cách giữa khoa học cơ bản và các kỹ thuật tính toán tiên tiến.
Theo dõi Học máy và Trí tuệ nhân tạo (MLAI)
Kỹ thuật học máy đi đầu trong khoa học dữ liệu hiện đại và trí tuệ nhân tạo. Chương trình của chương trình có sự kết hợp cân bằng giữa các chủ đề được phát triển rất gần đây cùng với việc giảng dạy chuyên sâu về cơ sở toán học, chẳng hạn như đại số tuyến tính nâng cao, tối ưu hóa, thống kê chiều cao, v.v.
Theo dõi này cũng có sẵn ở dạng mạng với Viện Vật lý và Công nghệ Moscow.
Người tốt nghiệp thành công bài hát này sẽ có thể:
- hiểu và hình thành các nhiệm vụ phức tạp trong thế giới thực như các bài toán phân tích dữ liệu
- đóng góp vào sự phát triển của phần mềm học máy thế hệ tiếp theo cạnh tranh hoặc vượt trội so với các ví dụ hiện có của phần mềm trong các lĩnh vực ứng dụng quan trọng và mới nổi
- áp dụng các công cụ phần mềm, thuật toán, mô hình dữ liệu và môi trường tính toán có liên quan để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực
Theo dõi Math of Machine Learning (MML)
(dưới dạng mạng lưới với Trường Kinh tế Cao cấp)
Máy học hiện đại là tiên tiến của các ngành toán học và khoa học máy tính khác nhau. Toán học của Máy học là một trong những lĩnh vực năng động nhất của khoa học hiện đại, bao gồm thống kê toán học, máy học, tối ưu hóa và lý thuyết thông tin và độ phức tạp. Ngay từ khi bắt đầu chương trình, sinh viên hợp tác trong các nhóm làm việc chuyên đề và tích cực tham gia nghiên cứu, học hỏi từ các nhà khoa học của Skoltech và Trường Đại học Kinh tế cũng như các chuyên gia hàng đầu toàn cầu về thống kê, tối ưu hóa và học máy.
Người tốt nghiệp thành công ca khúc này sẽ:
- có kiến thức tích cực về các phương pháp và cách tiếp cận hiện đại trong học thống kê, bao gồm thống kê toán học, quy trình ngẫu nhiên, tối ưu hóa lồi
- có thể áp dụng và phát triển thêm các phương pháp như vậy để giải quyết các vấn đề phức tạp có động cơ thực tế về phân tích dữ liệu
<img class = " image-element img-responsive " src = " https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111169_TSL_1139.jpg " data-json = " {"author":"© ", "author_url": "", "nguồn ":" "}" alt = "111169_TSL_1139.jpg" />
Nội dung
Chương trình của chương trình có sự kết hợp cân bằng giữa các chủ đề được phát triển rất gần đây (ví dụ như học sâu) cùng với việc giảng dạy chuyên sâu về cơ sở toán học (đại số tuyến tính nâng cao, tối ưu hóa, thống kê chiều cao, v.v.).
Cấu trúc chương trình
Chương trình 2 năm bao gồm các khóa học tự chọn bắt buộc và được khuyến nghị về các chủ đề quan trọng nhất, một loạt các khóa học tự chọn (tùy thuộc vào nhu cầu nghiên cứu và nghề nghiệp của sinh viên), các thành phần của khởi nghiệp và đổi mới, hoạt động nghiên cứu và 8 tuần của ngành công nghiệp. sự ngâm mình.
36 tín chỉ các khóa học tự chọn bắt buộc và đề xuất | 36 tín chỉ Đề tài nghiên cứu và làm luận văn ThS | 24 tín chỉ Các khóa học và dự án tự chọn |
12 tín chỉ Doanh nhân và đổi mới | 12 tín chỉ Ngâm trong công nghiệp |
Tìm kiếm
Sinh viên tích cực tham gia vào các hoạt động nghiên cứu bắt đầu từ Học kỳ 3.
Lĩnh vực nghiên cứu chính:
- Học máy và Học sâu
- Phân tích công nghiệp
- Tầm nhìn máy tính
- Đang xử lý hình ảnh
- Thống kê chiều cao và Học thống kê
- Tạo mô hình đa quy mô thế hệ tiếp theo
- Giải quyết nhanh các vấn đề quy mô lớn / chiều cao
Cơ hội và con đường nghề nghiệp
Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu được phát triển để đáp ứng nhu cầu cao về các chuyên gia khoa học dữ liệu trong thị trường công nghệ cao quốc gia và quốc tế đang phát triển. Sinh viên tốt nghiệp của chương trình có thể bắt đầu sự nghiệp nghiên cứu quốc tế hoặc làm việc với một công ty (ngay cả trong thời gian học).
Sinh viên tốt nghiệp Thạc sĩ Khoa học dữ liệu nâng cao đáng kể khả năng được tuyển dụng bằng cách phát triển kiến thức về chủ đề cụ thể trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và học máy, cũng như các kỹ năng phân tích và nghiên cứu của họ. Sinh viên có cơ hội tiếp cận sớm với các cảnh quan nghiên cứu và đổi mới trong nước và quốc tế và có thể tự tin tiếp cận các nhà tuyển dụng quốc tế. Ngoài ra, chương trình còn nâng cao các kỹ năng mềm của sinh viên, giúp họ có thể cạnh tranh hiệu quả trên thị trường việc làm.
- Bằng tiến sĩ. các vị trí trong các tổ chức học thuật & nghiên cứu
- Các vị trí chuyên gia như chuyên viên phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, nhà tư vấn trong các lĩnh vực kinh tế khác nhau:
- Tài chính
- TeleCom
- NÓ
- Các công ty cư trú và công ty khởi nghiệp của Skolkovo
Yêu cầu đầu vào
Bằng Cử nhân liên quan đến CNTT, hoặc tương đương về toán học, khoa học máy tính, công nghệ thông tin và truyền thông, vật lý ứng dụng hoặc các lĩnh vực kỹ thuật khác.
- Giải tích
- Phương trình vi phân
- Đại số tuyến tính
- Xác suất cơ bản, các quy trình ngẫu nhiên và thống kê toán học
- Toán học rời rạc (bao gồm lý thuyết đồ thị và các thuật toán cơ bản)
- Lập trình
Yêu cầu tiếng Anh:
Nếu việc học của bạn không được thực hiện bằng tiếng Anh, bạn sẽ phải chứng minh bằng chứng về trình độ thông thạo tiếng Anh phù hợp.
Yêu cầu ứng dụng
Ứng dụng trực tuyến giúp quá trình này dễ dàng hơn cho các sinh viên tiềm năng. Chúng tôi khuyên bạn nên đọc kỹ hướng dẫn đăng ký, yêu cầu và thời hạn cho chương trình học đã chọn.
Đơn xin học bao gồm các tài liệu sau: CV, hai thư giới thiệu, báo cáo điểm TOEFL / IELTS và một thư động viên. Những ứng viên không có bằng chứng về trình độ tiếng Anh có thể thi TOEFL ITP trong Kỳ tuyển chọn cuối tuần tại Skoltech.
Tiến trình lựa chọn
- Chuẩn bị danh mục đầu tư của bạn
Chuẩn bị tài liệu ứng dụng lựa chọn cạnh tranh của bạn. - Gửi đơn đăng ký của bạn
Tải tài liệu của bạn lên hệ thống ứng dụng và gửi đơn đăng ký của bạn. - Kiểm tra trực tuyến
Mọi ứng viên đều phải làm bài kiểm tra hồ sơ trực tuyến. Bạn sẽ được thông báo qua email về ngày và giờ cụ thể của bài kiểm tra của bạn. - Phỏng vấn trực tiếp (trực tuyến)
Giai đoạn tuyển chọn cuối cùng diễn ra tại Moscow. Bạn phải vượt qua kỳ thi TOEFL ITP tại chỗ, hoặc xuất trình chứng chỉ TOEFL hợp lệ và vượt qua cuộc phỏng vấn trực tiếp. Một số chương trình nhất định có thể phải kiểm tra thêm trong thời gian này (bạn sẽ được thông báo trước).
<img class = " image-element img-responsive " src = " https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111168_TSL_3334.jpg " data-json = " {"author":"© ", "author_url": "", "nguồn ":" "}" alt = "111168_TSL_3334.jpg" />
Sinh viên của chúng tôi nói gì
Julia Molchanova
BSc, Đại học Tổng hợp Moscow → MSc, Skoltech → Nhà phát triển trò chơi độc lập
"Chương trình Khoa học Dữ liệu của Skoltech tạo cơ hội để học hầu như tất cả các kỹ năng cần thiết cho sự nghiệp học tập hoặc công nghiệp trong học máy. Trong khi tôi đã nghiên cứu cùng chủ đề trước đây, tại Skoltech, tôi đã trở nên thành thạo trong các ngành bắt buộc. Ngoài ra, trường đại học chính sách ngôn ngữ đã thúc đẩy tiếng Anh của tôi đáng kể. Các hoạt động mang tính kỷ luật rộng hơn, chẳng hạn như Hội thảo đổi mới, thực sự có thể dẫn đến một số kết quả không mong đợi. Tôi đã thử rất nhiều thứ khác nhau trong những bài học này và phát triển niềm yêu thích đối với một số chúng. Chúng rất tuyệt cách tiếp thu kiến thức độc đáo và có quan điểm sống khác. "
Alfredo De La Fuente
BSc, Universidad Nacional de Ingenieria → MSc, Skoltech → Trung tâm đổi mới công nghệ phần mềm Schlumberger
"Tôi không thể không mỉm cười khi nhớ lại khoảng thời gian làm việc điên cuồng của mình trong suốt chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu của Skoltech. Thích ứng với sự thay đổi mạnh mẽ của bầu không khí (chuyển đến từ Peru và một nền học thuật khác) chắc chắn là một thử thách khó khăn. Tuy nhiên, tác động của chương trình này trong sự nghiệp của tôi, những tình bạn tuyệt vời có được và việc tiếp xúc với nhiều cơ hội khiến nó trở nên đáng giá. Nhìn chung, toàn bộ môn học của chương trình Khoa học Dữ liệu đã cung cấp cho tôi sự tự tin và nhiều kỹ năng để giải quyết các dự án Máy học cả từ lĩnh vực công nghiệp và nghiên cứu Không còn nghi ngờ gì nữa, một trong những lựa chọn tốt nhất của cuộc đời tôi. "