Arden Study Centre, Berlin

MSc Data Science

Czy jesteś gotowy, aby rozpocząć lub przyspieszyć swoją karierę w dziedzinie nauki o danych i sztucznej inteligencji? Zapotrzebowanie na wykwalifikowanych naukowców zajmujących się danymi znacznie przewyższa obecną podaż, a branża stoi w obliczu znacznej globalnej luki w umiejętnościach. Nasz internetowy program MSc Data Science ma na celu wypełnienie tej luki poprzez zapewnienie odpowiednich umiejętności praktycznych i wiedzy specjalistycznej potrzebnej do doskonalenia się w rolach związanych z danymi, dając ci ścieżkę do ustanowienia satysfakcjonującej i potencjalnie lukratywnej kariery. Nasz kierunek data science obejmuje wszystko, od podstawowych pojęć matematycznych po zaawansowane tematy, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się i przetwarzanie w chmurze. Opanujesz niezbędne narzędzia i języki programowania, takie jak Python, a także zdobędziesz biegłość w narzędziach programistycznych, takich jak Jupyter Notebooks i Tableau.

Dzięki indywidualnym modułom naszego programu poradzisz sobie także ze scenariuszami ze świata rzeczywistego. Niezależnie od tego, czy badasz etyczne i prawne ograniczenia nauki o danych, czy zagłębiasz się w zawiłości uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, będziesz zanurzony w praktycznych zastosowaniach. Nasza filozofia „Ucz się przez działanie” gwarantuje, że możesz zastosować swoją wiedzę do podejmowania znaczących decyzji biznesowych przy użyciu rzeczywistych zbiorów danych.

Ostatecznie zyskasz prawdziwy wgląd w sposób, w jaki działa nauka o danych, od gromadzenia i przetwarzania danych po analizę do celów operacyjnych i strategicznych - rozwijając silne zrozumienie względów etycznych i prawnych, które kształtują rolę specjalistów w dziedzinie nauki o danych.

Moduły kursu

• Programowanie dla nauki o danych (20 punktów)
• Matematyka dla nauki o danych (20 punktów)
• Big Data i przetwarzanie w chmurze (20 punktów)
• Uczenie maszynowe (20 punktów)
• Sztuczna inteligencja i sieci neuronowe (20 punktów)
• Wizualizacja danych (20 kredytów)
• Projekt badawczy (60 kredytów)

Dlaczego Arden?

• Uniwersytet Arden jest regulowany przez Agencję ds. Zapewnienia Jakości dla Anglii (QAA) i rząd Wielkiej Brytanii
• 96% absolwentów Uniwersytetu Arden jest zatrudnionych 6 miesięcy po ukończeniu studiów
• Nauczany w 100% w języku angielskim
• Intensywne, angażujące i bezpośrednie nauczanie przez ekspertów branżowych
• Zastosowanie branżowe na miarę XXI wieku
• Międzynarodowa kohorta studencka z ponad 40 narodowościami reprezentowanymi
• Dostępne są opcje płatności i rabaty dla wczesnych ptaków
• Doskonała centralna lokalizacja w Berlinie, blisko kluczowych graczy korporacyjnych

Dlaczego Niemcy?

• Niemcy mają jeden z najlepszych wskaźników zatrudnienia w Europie wynoszący 91% *
• 4. najlepsze wynagrodzenie początkowe dla absolwentów w wysokości 40.650 funtów w Europie, z rosnącą gospodarką **
• Niemcy to najpopularniejszy kraj europejski wśród studentów zagranicznych, ceniony za wysoką jakość edukacji***
• Berlin został nazwany europejską stolicą start-upów
• Berlin to największe miasto w UE z kwitnącą sceną biznesową, oferujące młodym profesjonalistom i absolwentom szereg możliwości zatrudnienia. Niemcy mają bogatą historię kulturalną i artystyczną, oferując studentom szansę poznania jej podczas zdobywania światowej klasy edukacji w Wielkiej Brytanii -uznana instytucja

* Times Higher Education

** Jestem emigrantem

*** Według statystyk i danych z monitora ICEF

Standardowe wymagania wstępne

• Dyplom z wyróżnieniem 2,2 z przedmiotu liczenia, którego wiele modułów opierało się na matematyce. Przykłady obejmują między innymi matematykę, finanse, informatykę, nauki ścisłe i inżynierię.
• Lub równoważny dyplom z wyróżnieniem 2,2 z 18-miesięcznym doświadczeniem w pracy z komputerem.
• Typowe niestandardowe wymagania wstępne:
• Minimum 3 lata odpowiedniego doświadczenia zawodowego.
• Twoje doświadczenie zawodowe powinno wiązać się z pracą związaną z danymi, np. finansami, inżynierią, naukami ścisłymi, analizą danych itp. Aby się zakwalifikować, musisz mieć doświadczenie z matematyką i/lub analizą danych na swoim obecnym stanowisku.

Standardowe wymagania dotyczące języka angielskiego

Test znajomości języka angielskiego równoważny ELTS 6.0 z minimum 5.5 w każdym komponencie lub dowód, że wcześniej studiowałeś w języku angielskim.