993 Nauka o danych i big data Degree Programs

Odkryj swój potencjał w europejskim centrum technologicznym dzięki naszej specjalizacji Data Science na kampusie w Niemczech. Zdobądź praktyczne umiejętności, poznaj analizy danych i zwiększ swoje perspektywy zawodowe.

Mistrz nr 3 w oficjalnym rankingu Hiszpania 2023. Z tytułem magistra znajdziesz jedną z najlepiej płatnych prac na świecie. Analityka cyfrowa to jedna z najbardziej poszukiwanych dyscyplin w sektorze cyfrowym, a ostatnio we wszystkich sektorach. Popieramy bankowość i media, ale także pozostałe sektory, które zwiększają nowy popyt. Wraz ze strategiczną zmianą z firm opartych na kosztach na firmy oparte na danych, wiedza o nich, praca nad nimi i osiąganie optymalizacji stało się kluczem do nowej firmy. Głównym celem Master of Digital Analytics jest zostanie profesjonalnym analitykiem cyfrowym. Aby to osiągnąć, nasz tytuł magistra koncentruje się na rozwijaniu głównych umiejętności, które musi posiadać każdy analityk: wizji biznesowej, umiejętności technicznych, zdolności analitycznych i wiedzy o środowisku cyfrowym, zawsze przy użyciu głównych wiodących narzędzi. Czas iść do przodu , to moment na podjęcie decyzji i dostosowanie się do rynkowej potrzeby konkurencyjności firmy. Możesz wybrać analitykę danych, analityka danych biznesowych lub projekt danych. Wybierz tytuł magistra nr 3 w hiszpańskim rankingu Przetwarzania Danych. Wybierz studia magisterskie z analityki danych i Big Data w Spain Business School (MAWBD+).

Magister nauki o danych i strategii sztucznej inteligencji ma na celu zapewnienie wysoce zaawansowanych metod i technik umożliwiających opanowanie podstawowych koncepcji i umiejętności w celu projektowania oraz prowadzenia skutecznych i odpowiedzialnych strategii sztucznej inteligencji. Odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji i nauki o danych osiąga się poprzez zintegrowane podejście do uczenia się, łączące wymiary techniczne, strategiczne i etyczne.

Studia magisterskie na kierunku Sztuczna Inteligencja i Nauka o Danych, specjalność Inteligencja Obliczeniowa i Nauka o Danych (MSc) adresowane są do kandydatów zainteresowanych wiedzą z zakresu nowoczesnych metod sztucznej inteligencji, a w szczególności inteligencji obliczeniowej i jej zastosowań, np. analizy big data i data mining. Proponowany przedmiot jest ściśle związany z badaniami naukowymi prowadzonymi przez Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki.

Kierunek „Uczenie maszynowe, nauka o danych i sztuczna inteligencja” („Macadamia”) na Aalto University to dwuletni program studiów magisterskich (magisterskich) z zakresu technologii, oferujący 120 punktów ECTS, oferowany przez Wydział Nauk Ścisłych. Kształci studentów w zakresie statystycznych i obliczeniowych podstaw uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, praktycznego wdrażania najnowocześniejszych metod oraz odpowiedzialnego/etycznego wdrażania sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach.

Współczesna gospodarka napędzana jest cyfryzacją, która generuje miliardy danych. Firmy, które szybko rozpoczynają strategie rozwoju oparte na analizach big data, znajdują się na wielu korzystnych pozycjach na rynku. Aby osiągnąć strategię rozwoju opartą na analizach big data, firmy potrzebują naukowców zajmujących się danymi, ekspertów i praktyków, którzy mogą wspierać uzyskiwanie znaczących wyników na podstawie gromadzonych ustrukturyzowanych lub nieustrukturyzowanych informacji. Ta specjalizacja w zakresie Big Data i sztucznej inteligencji przygotowuje menedżerów, analityków danych i liderów gotowych na przyszłość do cyfrowych przedsiębiorstw przyszłości.

Data Empowerment: Learn, Transform and Achieve (DELTA) to jeden z flagowych programów oferowanych przez CityUHK . Opcja DELTA to pionierska inicjatywa w dziedzinie nauki o danych, informatyki i edukacji w zakresie sztucznej inteligencji.

Studia magisterskie (MSc) w 100% online, w niepełnym wymiarze godzin, które wyposażają studentów (również tych bez wcześniejszego doświadczenia w informatyce) w praktyczne umiejętności z zakresu nauki o danych, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji stosowanej. Kurs obejmuje analizę statystyczną, uczenie maszynowe, big data, wizualizację danych i informatykę stosowaną, a kończy się indywidualnym projektem dostosowanym do zainteresowań zawodowych.

Ten niestacjonarny program magisterski łączy biotechnologię, technologie OMICS i naukę o danych w biomedycynie. Główne obszary zainteresowań to genomika, proteomika, metabolomika, bioinformatyka, sztuczna inteligencja i medycyna spersonalizowana.

Zanurz się w fascynujący świat nauki o danych i sztucznej inteligencji dzięki naszemu programowi licencjackiemu (z wyróżnieniem) z informatyki. Ten kierunek studiów jest przeznaczony dla studentów pragnących zgłębiać najnowocześniejsze technologie i wykorzystywać potencjał danych do napędzania innowacji. Dzięki połączeniu wiedzy teoretycznej z doświadczeniem praktycznym, studenci opanują podstawowe koncepcje z zakresu analizy danych, uczenia maszynowego i modelowania predykcyjnego.

Studenci specjalizacji Data Science nauczą się, jak wykorzystywać i rozwijać procesy oraz narzędzia do wydobywania wiedzy lub spostrzeżeń z danych. Naukowcy zajmujący się danymi wykorzystują swoje zdolności analityczne do interpretowania źródeł danych, zarządzania dużymi zbiorami danych, zapewniania spójności zbiorów danych, tworzenia wizualizacji wspomagających zrozumienie, budowania modeli matematycznych oraz prezentowania i komunikowania spostrzeżeń/odkryć na podstawie danych.

Jako analityk danych zajmujesz kluczową pozycję, jeśli chodzi o przetwarzanie dużych i nieustrukturyzowanych zbiorów danych oraz wydobywanie z nich wiedzy. Dowiedz się więcej o naszym programie magisterskim „Zastosowana nauka o danych i sztuczna inteligencja” tutaj.

Nauka o danych obejmuje koncepcje, techniki, narzędzia i zasób wiedzy wspierający Big Data, czyli gromadzenie, zarządzanie, analizę i prezentację dużych, szybko zmieniających się i zróżnicowanych zbiorów informacji. Wspiera ona pozyskiwanie praktycznej wiedzy bezpośrednio z danych poprzez proces odkrywania, formułowania i testowania hipotez. Nauka o danych obejmuje działania od gromadzenia surowych danych, przetwarzania i ekstrakcji wiedzy z danych, po podejmowanie decyzji w oparciu o dane i wdrażanie rozwiązań.

Żyjemy w czasach, w których prawie wszystko, co robimy, jest powiązane z danymi. Big data i datafikacja – rosnąca transformacja wielu aspektów życia codziennego w dane cyfrowe, stwarza ogromne możliwości, ale także zagrożenia dla współczesnych społeczeństw. Ten adres kursu MA bada i twórczo wykorzystuje tę transformację. Kładziemy nacisk na obecne i przyszłe technologie i praktyki, takie jak algorytmy, sztuczna inteligencja (AI), big data, blockchain, analityka i eksploracja danych, Internet rzeczy i inne. Ten multidyscyplinarny kurs łączy studia nad mediami/komunikacją i informatykę. Łączy podejście praktyczne i stosowane z nauką teoretyczną i krytyczną analizą. Będzie zachęcać do współpracy, twórczych praktyk, pracy w grupach i uczenia się opartego na problemach. Będziesz stosować narzędzia i technologie do własnych wyzwań i projektów związanych z danymi, w tym z istniejącego środowiska zawodowego lub kulturowego, politycznego, społecznego i gospodarczego. Kurs obejmuje również moduły opcjonalne z różnych dyscyplin uniwersyteckich: nauki o mediach i komunikacji, prawo, informatyka, polityka i stosunki międzynarodowe oraz kulturoznawstwo. Zostaniesz wprowadzony w narzędzia i podejścia, które można zastosować do gromadzenia, analizy, zarządzania i wizualizacji danych, a także w umiejętności potrzebne do krytycznego myślenia o etycznych, kulturowych, społecznych i politycznych implikacjach ich praktyki. Kurs łączy umiejętności techniczne, krytyczne wykorzystanie i kreatywną produkcję. Jest skierowany bezpośrednio do absolwentów, którzy mogą chcieć zdobyć zestaw umiejętności w zakresie analizy, przetwarzania i wizualizacji danych, przy jednoczesnym zachowaniu i wspieraniu krytycznego trybu badania praktyk i trendów, które kształtują dzisiejsze jednostki, organizacje i społeczeństwa. Adresowany jest także do absolwentów posiadających wiedzę techniczną i doświadczenie zawodowe w branżach związanych z danymi, którzy chcą rozwinąć bardziej krytyczne i multidyscyplinarne zrozumienie społecznych, kulturowych, politycznych i gospodarczych implikacji współczesnych społeczeństw opartych na danych.

Program nauczania na odległość z zakresu Data Science (licencjat) zapewnia wiedzę naukową i praktyczną z matematyki, statystyki i informatyki. Nacisk kładziony jest na pozyskiwanie i analizę dużych zbiorów danych, nowoczesne algorytmy i metody uczenia maszynowego, a także na tworzenie rozwiązań opartych na danych.

Nauka o danych koncentruje się na rozwiązywaniu problemów i rozwoju społeczeństw z wykorzystaniem ogromnych ilości danych. Studenci 1071 będą mieli możliwość swobodnego wyboru kierunku studiów (licencjat z nauk o danych lub licencjat z inżynierii danych i systemów) po roku studiów.

nasz program studiów licencjackich (z wyróżnieniem) Matematyka i nauka o danych wyposaża Cię w matematyczny rygor i umiejętności nauki o danych potrzebne do rozwiązywania złożonych problemów i napędzania innowacji w różnych branżach. Dzięki programowi nauczania opartemu na sztukach wyzwolonych, stopień ten wspiera nie tylko wiedzę techniczną, ale także krytyczne myślenie, zdolność adaptacji i świadomość etyczną.