Thạc sĩ Khoa học dữ liệu, Học máy & AI
KHOẢNG THỜI GIAN
18 Months
NGÔN NGỮ
Tiếng Anh
NHỊP ĐỘ
Toàn thời gian
THỜI HẠN NỘP ĐƠN
Yêu cầu thời hạn nộp đơn
NGÀY BẮT ĐẦU SỚM NHẤT
Yêu cầu ngày bắt đầu sớm nhất
HỌC PHÍ
EUR 13.500
HÌNH THỨC HỌC TẬP
Trong khuôn viên trường
Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo và Học máy đã nổi lên như một môn học nhấn mạnh vào sự phát triển của các chương trình máy tính dựa trên dữ liệu tiên tiến có thể tự truy cập dữ liệu và tự học. Điều này nhằm mục đích loại bỏ sự can thiệp của con người vào những công việc tẻ nhạt nhất.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đóng vai trò quan trọng với nó. Bất kể ngành nào, AI và ML đã thay đổi đáng kể cục diện và phát minh ra những cách xem dữ liệu mới. Tất cả đều được hỗ trợ bởi các nguyên tắc toán học và thống kê tiêu chuẩn.
Thạc sĩ Khoa học dữ liệu, Học máy & Trí tuệ nhân tạo này kết hợp các sắc thái của cả hai ngành để cung cấp cho sinh viên chính xác những gì cần thiết để hiểu thế giới dữ liệu trong các công cụ và về mặt lý thuyết, học máy để cho phép sinh viên ra quyết định và phân tích kinh doanh
Học sinh sẽ khám phá các khái niệm và đạt được kiến thức chuyên môn về cách sử dụng cũng như ứng dụng các thuật toán của Trí tuệ nhân tạo và Học máy. Họ sẽ có nhiều cơ hội để lao vào các khái niệm nâng cao. Thông qua các dự án thực hành, học sinh sẽ có được kinh nghiệm về các khái niệm đằng sau thuật toán tìm kiếm, phân cụm, phân loại, tối ưu hóa, học tập tăng cường và các chủ đề khác, đồng thời kết hợp việc học bằng Python.
Chương trình này sẽ cho phép sinh viên nắm bắt các khái niệm về AI và ML cũng như hiểu được khả năng mở rộng của chúng đối với ứng dụng của mình. Học sinh sẽ làm việc trong các dự án liên quan đến việc phát triển hệ thống nhận dạng khuôn mặt và thao tác. Chương trình giảng dạy được thiết kế tỉ mỉ phù hợp với nhu cầu của ngành với trọng tâm cao là ứng dụng thực tế.
Mỗi sinh viên của ESDST đều được hỗ trợ bởi một cố vấn chuyên ngành. Người cố vấn chịu trách nhiệm hướng dẫn sinh viên qua các khóa học và cung cấp cho họ những bài học kinh nghiệm và cốt lõi bằng các ví dụ thực tế.
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
Các khóa học
- Thống kê kinh doanh và Excel nâng cao (4 ECTS)
- Nền tảng phương pháp nghiên cứu và phân tích kinh doanh (4 ECTS)
- Lập trình cho Analytics bằng Python (4 ECTS)
- Phương pháp phân tích dự đoán (4 ECTS)
- Giao tiếp kinh doanh (3 ECTS)
- Phòng thí nghiệm nghề nghiệp chuyên nghiệp (1 ECTS)
Trao chứng chỉ kinh doanh
- Trí tuệ nhân tạo và học máy (5 ECTS)
- Toán học cho máy học (4 ECTS)
- Quản lý và lưu trữ dữ liệu (4 ECTS)
- Phương pháp học máy bằng Python (4 ECTS)
- Đạo đức trong AI (4 ECTS)
Trao chứng chỉ về phân tích kinh doanh nền tảng
- Trực quan hóa dữ liệu và kể chuyện với Tableau (5 ECTS)
- Trí tuệ nhân tạo và Robotics (5 ECTS)
- Tự động hóa quy trình bằng robot (5 ECTS)
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (5 ECTS)
- Kinh tế lượng (5 ECTS)
- Hội thảo Ứng dụng Kinh doanh (4 ECTS)
Trao chứng chỉ về khoa học dữ liệu chuyên gia
- Ngôn ngữ Tây Ban Nha (10 ECTS)
- Thực tập khoa học dữ liệu ứng dụng (20 ECTS)
- Dự án Capstone khoa học dữ liệu ứng dụng (20 ECTS)
Giải thưởng Huy hiệu Thực hành – Khoa học Dữ liệu
- Tổng số ECTS: 120
Giải thưởng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu, Học máy & Trí tuệ Nhân tạo
Kết quả chương trình
Sau khi kết thúc chương trình này, học viên sẽ có thể:
- phát triển sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm khoa học dữ liệu và thuật toán học máy cũng như cách chúng được áp dụng cùng nhau
- hiểu các vấn đề kinh doanh và phát triển cách tiếp cận để giải quyết chúng thông qua các nguyên tắc DS/ML
- xây dựng cách tiếp cận để nghiên cứu và đọc lướt dữ liệu một cách thông minh nhằm thu hẹp các thuật toán ML một cách phù hợp, mang lại giải pháp khả thi
- xây dựng các quan điểm và kỹ năng tích cực để tạo ra các nhà lãnh đạo quản lý hiệu quả và mạng lưới kinh doanh nhằm tạo ra các nhóm đẳng cấp thế giới
- thành thạo việc sử dụng các công cụ/công nghệ phổ biến trong ngành khoa học dữ liệu
Cơ hội nghề nghiệp
Sau khi hoàn thành thành công chương trình, các vai trò nghề nghiệp sẽ được hướng dẫn bởi mức độ chuyên môn của sinh viên và kinh nghiệm trước đó. Đối với các chuyên gia đang làm việc, các con đường bao gồm chuyển đổi / chuyển đổi nghề nghiệp từ vai trò hiện tại sang vai trò khoa học dữ liệu. Đối với sinh viên mới tốt nghiệp, kiến thức và kỹ năng được phát triển trong chương trình MBA sẽ cho phép họ ứng tuyển vào các vị trí phù hợp tập trung vào các kỹ năng và sở thích của họ. Sinh viên có thể nhắm mục tiêu bất kỳ vai trò nào sau đây:
- Nhà khoa học dữ liệu / Người quản lý dữ liệu
- Tư vấn khoa học dữ liệu
- Chuyên gia học máy / Người quản lý máy học