Thạc sĩ Khoa học Máy tính - Khoa học Dữ liệu
Zagreb, Croatia
KHOẢNG THỜI GIAN
2 Years
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 5.970 / per year *
HÌNH THỨC HỌC TẬP
Trong khuôn viên trường
* 45.000 HRK (khoảng 6.000 EUR)
Giới thiệu
Thế giới hiện đại được đặc trưng bởi sự tăng trưởng theo cấp số nhân về lượng dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu là các yếu tố trung tâm của thương mại và khoa học ngày nay, với sự áp dụng nhanh chóng trong các lĩnh vực từ phân tích kinh doanh và tiếp thị đến thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tất cả đều dựa trên các thuật toán, mô hình, phương pháp tính toán tiên tiến và hệ thống máy tính hiệu quả và có thể mở rộng - tất cả đều nằm trong chương trình nghiên cứu tổng thể về Máy tính.
Khoa học dữ liệu kết hợp khoa học máy tính và thống kê để khám phá thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu, cuối cùng tạo ra kiến thức và giá trị mới trong nền kinh tế số hóa và toàn cầu hóa. Với lượng dữ liệu ngày càng tăng được tạo ra và thu thập mỗi ngày, các nhà khoa học dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng trong cả ngành công nghiệp và học thuật. Hồ sơ Khoa học dữ liệu cung cấp cho sinh viên nền tảng vững chắc về toán học, mô hình thống kê, học máy và các kiến thức khác cho phép họ phát triển các giải pháp khoa học dữ liệu cho một loạt các ứng dụng, giải quyết các vấn đề kỹ thuật tiên tiến, tiến hành nghiên cứu và phát triển, và hoạt động với tư cách là nhà lãnh đạo trong cuộc cách mạng kỹ thuật số hiện nay.
Tập trung cao vào các kỹ năng thực hành và phát triển nghề nghiệp ban đầu trong quá trình học. Chương trình học cũng tạo điều kiện phát triển các kỹ năng kỹ thuật mềm thông qua một loạt các khóa học xuyên suốt , bổ sung cho giáo dục kỹ thuật với một loạt kỹ năng bổ sung cần thiết để hình thành một kỹ sư hoàn chỉnh.
Bộ sưu tập
Tuyển sinh
Chương trình giảng dạy
Cấu trúc khóa học
Dưới đây là hướng dẫn trực quan về chương trình học. Các số trong hàng đại diện cho các học kỳ (hai học kỳ mỗi năm, tổng cộng hai năm) và các số trong cột biểu thị điểm ECTS (30 điểm ECTS mỗi học kỳ).
Hướng dẫn trực quan cho thấy cấu trúc của các khóa học bắt buộc. Để biết danh sách đầy đủ các khóa học tự chọn và chuyển tiếp, vui lòng truy cập trang chương trình học .
Việc học tập của bạn sẽ như thế nào trong thực tế?
Trong chương trình học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại FER của chúng tôi, bạn sẽ có được nền tảng vững chắc về các khóa học toán học và thống kê, đây là điều kiện tiên quyết để hiểu sâu sắc về bản chất của dữ liệu và chiến lược phân tích dữ liệu. Các giảng viên và nhà nghiên cứu của chúng tôi làm việc trong nhiều lĩnh vực thú vị, vì vậy bạn sẽ có cơ hội tìm hiểu thêm về các ứng dụng dành riêng cho từng lĩnh vực thông qua nhiều khóa học, hội thảo và dự án tự chọn.
Bạn có tò mò về cách máy móc có thể hiểu được ngôn ngữ của con người không? Các nhà nghiên cứu tại TakeLab cam kết nghiên cứu phân tích văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện đại. Bạn muốn biết có thực sự là “sáu độ cách biệt” giữa bạn và bất kỳ ai trên đời không? Nhóm nghiên cứu SocialLab tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi đó và các câu hỏi khác liên quan đến mạng xã hội và hành vi xã hội trực tuyến của con người. Nếu việc tìm hiểu cách máy tính có thể học cách phát hiện các vật thể trong hình ảnh là sở thích của bạn - Nhóm Xử lý Hình ảnh sẽ phát triển các phương pháp thị giác máy tính cho hình ảnh y sinh nhằm cải thiện quy trình chẩn đoán. Bị hấp dẫn bởi những thách thức do Dữ liệu lớn mang lại? StreamsLab của chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn các nền tảng và công nghệ Dữ liệu lớn hàng đầu. Và nếu bạn quan tâm đến tin sinh học, LBCB sẽ sẵn lòng giới thiệu cho bạn các thuật toán lắp ráp bộ gen tiên tiến nhất của họ. Đối với những người bị thu hút nhiều hơn bởi tài chính, các nhà nghiên cứu tại LAFRA dạy máy móc hiểu thị trường tài chính và rủi ro. Đây chỉ là một số phòng thí nghiệm nghiên cứu và nhóm mà bạn có thể tham gia, với cơ hội tham gia vào một số dự án nghiên cứu liên quan đến khoa học dữ liệu do EU tài trợ cũng như các dự án công nghiệp.
Cơ hội nghề nghiệp
Cựu sinh viên FER là những chuyên gia được đánh giá cao không chỉ ở Croatia mà còn ở các công ty công nghệ cao thuộc các lĩnh vực khác nhau trên toàn thế giới. FER tích cực hợp tác với hơn 450 công ty, bao gồm một số công ty công nghệ cao quan trọng nhất từ Croatia cũng như trên toàn thế giới. Cả sinh viên và công ty đều được hưởng lợi từ mạng lưới này, mang đến cơ hội kết nối những tài năng phù hợp nhất với nhu cầu của ngành ngay cả trước khi sinh viên hoàn thành chương trình học.
Là một chuyên gia khoa học dữ liệu, bạn sẽ trở thành một kỹ sư có kỹ năng kỹ thuật cấp cao, người có khả năng xây dựng các thuật toán định lượng phức tạp để tổ chức và phân tích lượng lớn thông tin trong nhiều lĩnh vực ứng dụng. Các kỹ sư đã tốt nghiệp đang có nhu cầu cao cho các vị trí trong ngành như nhà khoa học dữ liệu, nhà khoa học máy học, nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh và nhà phân tích hệ thống máy tính.
Sinh viên được hướng dẫn nghề nghiệp sớm thông qua các dịch vụ của Trung tâm Hướng nghiệp , giúp sinh viên kết nối với nhà tuyển dụng thông qua việc tổ chức các sự kiện kết nối khác nhau, chẳng hạn như Hội chợ việc làm và Hẹn hò cấp tốc trong nghề nghiệp .
Sinh viên được khuyến khích tham gia chương trình thực tập để có được lợi thế cạnh tranh trên thị trường lao động khi còn đi học.
Là một Khoa có các thành phần nghiên cứu được đánh giá cao theo truyền thống ở cấp độ quốc tế, sinh viên cũng có thể tham gia vào hơn 250 dự án R&D trong nước và quốc tế, cả các dự án nghiên cứu khoa học và hợp tác trong ngành, diễn ra tại FER hàng năm.
Đối với những sinh viên có khát vọng khởi nghiệp, vườn ươm khởi nghiệp thân thiện với sinh viên là nơi thích hợp để tham quan và khám phá những chân trời mới.