ThS. trong Khoa học dữ liệu
Nazarbayev University
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Astana, Kazakhstan
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
* học bổng dựa trên thành tích có sẵn
học bổng
Khám phá các cơ hội học bổng để giúp tài trợ cho việc học của bạn
Giới thiệu
Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu là chương trình toàn thời gian hai năm (120 tín chỉ ECTS) tại Trường Kỹ thuật và Khoa học Kỹ thuật số (SEDS) tại Nazarbayev University . Khoa học dữ liệu là ngành khoa học bao gồm toàn bộ vòng đời dữ liệu. Nó bao gồm cả các phương pháp lý thuyết và thực tiễn để tổ chức, xử lý và phân tích dữ liệu cũng như chuyển đổi dữ liệu thành thông tin và ngày càng nhiều thông tin thành “trí thông minh” có thể hành động.
Học kỳ đầu tiên của nghiên cứu được thiết kế để cung cấp nền tảng về các nguyên tắc cơ bản của lĩnh vực này và cung cấp cơ sở cho tất cả các luồng tuyển sinh sắp tới từ một số lĩnh vực nghiên cứu đại học có liên quan nhưng khác biệt. Chương trình bao gồm các khóa học cốt lõi về kỷ luật và một loạt các môn tự chọn theo chủ đề cung cấp tính liên tục của việc học trong suốt hai năm.
Chương trình bao gồm các khóa học cốt lõi về kỷ luật và một loạt các môn tự chọn theo chủ đề cung cấp tính liên tục của việc học trong suốt hai năm. Các khóa học kỷ luật được tăng cường bởi một loạt các khóa học cung cấp các mốc quan trọng cho sự tiến bộ của chương trình và hoàn thành Luận án. Vòng cung này bao gồm một khóa học về Phương pháp nghiên cứu, Hội thảo nghiên cứu, Đề xuất luận án, và sau đó là học kỳ cuối cùng để kết luận và bảo vệ công trình.
Chương trình cung cấp một nền giáo dục nghiên cứu và sinh viên làm trung tâm. Sự cân bằng giữa việc nhấn mạnh vào các nguyên tắc cơ bản, những đổi mới điện toán gần đây, phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo ứng dụng sẽ kích thích và tăng tốc khám phá tri thức. Chương trình yêu cầu một luận án 30 ECTS như một phần của yêu cầu hoàn thành bằng cấp. Sinh viên được khuyến khích trình bày kết quả nghiên cứu của mình tại các hội nghị quốc tế và công bố kết quả của họ trên các tạp chí khoa học.
Thông tin chung
- Cơ sở: Astana, Kazakhstan
- Ngôn ngữ: tiếng anh
- Chế độ giao hàng: Toàn thời gian, trong khuôn viên trường
- Thời hạn: 2 năm
- Tổng số tín chỉ ECTS: 120
Trường Kỹ thuật và Khoa học Kỹ thuật số
Nazarbayev UniversityTrường Kỹ thuật và Khoa học Kỹ thuật số (NU SEDS) của trường đã thiết kế tất cả các chương trình của mình để cách mạng hóa môi trường học tập khoa học và kỹ thuật truyền thống của các bài giảng và phòng thí nghiệm để bao gồm các thành phần hiện đại thu hút sinh viên tham gia vào các bài tập dựa trên dự án về tư duy phản biện.
Là những nhà lãnh đạo tầm cỡ thế giới trong giáo dục STEM, tất cả sinh viên tốt nghiệp NU SEDS tham gia vào thị trường toàn cầu với tư cách là chuyên gia có tay nghề cao trong lĩnh vực nghiên cứu mà họ đã chọn. Sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi tiếp tục trở thành những nhà đổi mới vượt qua những trở ngại trong các ngành công nghệ tiên tiến của Trung Á và Âu Á.
SEDS thúc đẩy sứ mệnh sử dụng các công nghệ và nghiên cứu tiên tiến để hình thành chuyên môn của sinh viên và đào tạo họ về tư duy phản biện và thiết kế sáng tạo.
Sinh viên tốt nghiệp của NU SEDS được cộng đồng khoa học kỹ thuật số và kỹ thuật toàn cầu thèm muốn vì quan điểm liên ngành của sinh viên chúng tôi cần thiết để thúc đẩy ngành công nghiệp và cơ sở hạ tầng hiện đại.
Đối tác chiến lược của Nazarbayev University
- Đại học Duke, Trường Kinh doanh Fuqua (Mỹ)
- Đại học Quốc gia Singapore, Trường Chính sách Công Lý Quang Diệu (Singapore)
- Đại học Pennsylvania (Mỹ)
- Đại học Cambridge (Anh)
- Trường mỏ Colorado (Mỹ)
- Đại học Wisconsin-Madison (Mỹ)
- Trung tâm Y tế Đại học Pittsburgh (Mỹ)
- Phòng thí nghiệm quốc gia Lawrence Berkeley (Mỹ)
- Các trường đại học liên kết Oak Ridge (Mỹ)
Tuyển sinh
Cơ hội nghề nghiệp
Điểm đến nghề nghiệp có thể:
- Phân tích dữ liệu
- Nhà phân tích BI
- Kỹ sư xử lý dữ liệu
- Kiến trúc sư dữ liệu
- Khám phá dữ liệu