MSc Data Science
University of Hertfordshire
Informação chave
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Localização do campus
Hatfield, Reino Unido
Idiomas
Inglês
Formato de estudo
No campus
Duração
1 - 2 ano
Ritmo
Período integral, Meio Período
Propinas
GBP 13.950 *
Prazo para inscrição
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Data de início mais cedo
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* estudantes internacionais em tempo integral, meio período £ 1160 por 15 créditos / alunos do Reino Unido em tempo integral £ 9.450, meio período £ 790 por 15 créditos / alunos da UE em tempo integral £ 13950, meio período £ 1160 por 15 créditos
bolsas de estudo
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Introdução
"Devido à pandemia de Coronavírus em andamento, os exames podem ser substituídos por uma forma alternativa de avaliação durante o ano acadêmico de 2021/2022. Consulte as Especificações do Programa nestas páginas para obter mais detalhes."
Por que escolher Herts?
- Excelência no Ensino : Você será ensinado por uma equipe de pesquisa reconhecida internacionalmente com experiência em matemática, estatística, astrofísica, física médica e ciência da computação (consulte a equipe principal).
- Oportunidades de colocação de trabalho : você tem a opção de obter uma colocação remunerada de um ano no setor. Os alunos tiveram estágios em organizações como NatWest, Sparta Global e Sky.
- Conexões com a indústria : beneficie-se de nossos fortes vínculos com a indústria de computação. Trabalhamos com empregadores como a Microsoft e a Hewlett Packard para que os alunos participem de feiras de carreiras e sessões do setor.
Sobre o curso
Os dados são a moeda de todas as pesquisas científicas, exceto as mais baseadas na teoria, e também sustentam nosso mundo moderno, desde o fluxo de dados pelas redes bancárias internacionais e a disseminação de memes pelas redes sociais até os modelos complexos de previsão do tempo. A geração constante de dados de nossa sociedade digital alimenta nossa vida cotidiana, afetando a forma como recebemos cuidados de saúde e influenciando nossos hábitos de compra. A ordem para manipular, entender e explorar grandes volumes de dados disponíveis requer visão, análise e visualização humanas altamente qualificadas. Os profissionais que trabalham nesta área são chamados de 'cientistas de dados', que combinam habilidades matemáticas e estatísticas avançadas com programação, design de banco de dados, aprendizado de máquina, modelagem, simulação e visualização de dados inovadora. Esses profissionais estão em alta demanda nos setores público e privado no Reino Unido e em todo o mundo. Os objetivos deste programa e os resultados de aprendizagem são construídos em torno de dois princípios orientadores:
- Para fornecer uma compreensão abrangente dos conceitos matemáticos e estatísticos fundamentais subjacentes à ciência de dados e como eles são implementados em algoritmos e técnicas de aprendizado de máquina para resolver uma variedade de problemas de processamento e análise de dados.
- Fornecer treinamento nas habilidades práticas relevantes para a ciência de dados, central das quais é a capacidade de escrever código limpo e eficiente em linguagens reconhecidas pela indústria (em particular, Python e R), mas também inclui manipulação de dados, manipulação, mineração e técnicas de visualização .
Por que escolher este curso?
- Este programa é distinto em sua filosofia de ampliar a participação e fornece uma rota para adquirir habilidades e treinamento em ciência de dados para aqueles de uma formação não tradicionalmente associada aos temas STEM de matemática, estatística e programação. O programa foi projetado para atrair uma ampla gama de alunos que buscam treinamento ou aperfeiçoamento em ciência de dados.
- Você se beneficiará da experiência de astrofísicos, físicos, matemáticos e cientistas da computação com perfis de pesquisa internacionais. Sua pesquisa diária envolve a aplicação e, em alguns casos, o desenvolvimento de novas habilidades de ciência de dados, a partir de análises estatísticas fundamentais, o uso de computação distribuída de alto desempenho e a pesquisa de novos algoritmos de inteligência artificial.
- Nosso objetivo é tornar o programa distinto em termos da mistura de hard skills e soft skills, e do relacionamento pessoal próximo que estamos desenvolvendo com os empregadores, que irá alimentar o programa por meio da avaliação contínua das mais recentes ferramentas relevantes para a indústria, que são continuamente evoluindo à medida que novas tecnologias e softwares se tornam disponíveis.
- Você experimentará uma abordagem multidisciplinar à ciência de dados, enfrentando desafios em ciência da computação, artes criativas, ambientes médicos e de negócios.
- Você terá a oportunidade de participar de uma ampla variedade de seminários focados em pesquisa para estimular e despertar sua curiosidade intelectual.
Experiência do aluno
Na University of Hertfordshire , queremos ter certeza de que seu tempo estudando conosco seja o mais livre de estresse e recompensador possível. Oferecemos uma variedade de serviços de suporte, incluindo; bem-estar do aluno, suporte acadêmico, acomodação e creche para garantir que você aproveite ao máximo seu tempo na Herts e possa se concentrar nos estudos e na diversão.
Informações adicionais
- Estágio sanduíche ou ano de estudo no exterior: n / a
- Inscrições abertas a estudantes internacionais e da UE: Sim
Galeria
Admissões
Bolsas de estudo e financiamento
Currículo
O que vou estudar?
O currículo é estruturado para garantir a exposição aos princípios matemáticos e estatísticos fundamentais que sustentam toda a ciência de dados. Esses temas serão sempre relevantes em um campo em constante evolução. O trabalho teórico será reforçado com a aplicação prática através de laboratórios práticos e workshops, para permitir que você entenda e aprecie como os princípios fundamentais se refletem em uma ampla gama de processamento de dados e análises. Você se tornará proficiente nas principais habilidades práticas (por exemplo, uso de pandas para trabalhar com estruturas de dados em Python e ggplot2 para visualização em Python e R) usando dados do 'mundo real' sempre que possível. Em alguns casos, esses dados podem ser obtidos a partir de projetos de pesquisa ativos conduzidos por membros do corpo docente.
O programa se concentra em fornecer treinamento 'ponta a ponta' para que você se torne competente não apenas no processamento e análise de dados, mas também na manipulação e preparação de dados em estado bruto, bem como na interpretação dos resultados e na comunicação eficaz das descobertas a outras pessoas. Isso permitirá que você esteja preparado para os desafios e aplicações do mundo real e o ajudará a desenvolver independência em seu pensamento analítico e crítico. Isso será nutrido em sessões práticas baseadas em laboratório para que você possa colocar suas teorias em prática.
Nível 6
- Estatística Multivariada II 15 Créditos II Opcional
- Modelagem Linear II 15 Créditos II Opcional
Nível 7
- Redes Neurais e Aprendizado de Máquina II 30 Créditos II Obrigatório
- Foundations of Data Science II 30 Credits II Obrigatório
- Applied Data Science 2 II 15 Créditos II Obrigatório
- Data Science Project II 60 Credits II Obrigatório
- Data Science Core Skills Bootcamp II 0 Créditos II Opcional
- Tratamento e Visualização de Dados II 15 Créditos II Opcional
- Data Mining and Discovery II 15 Créditos II Opcional
Taxa de matrícula do programa
Oportunidades de Carreira
Após a conclusão do programa, você será capaz de demonstrar (e aplicar) uma compreensão de uma ampla gama de habilidades teóricas e práticas, permitindo que você entre em uma variedade de disciplinas e setores. Você poderá:
- Compreender e ser capaz de avaliar criticamente os vários pontos fortes e fracos inerentes às diferentes metodologias de ciência de dados.
- Projete estratégias e soluções criativas para enfrentar problemas desconhecidos da ciência de dados e avaliar criticamente as saídas e resultados por meio de validação estatisticamente robusta apropriada e outras técnicas de avaliação de desempenho.
- Comunicar efetivamente problemas, métodos, resultados e conclusões por meio de apresentação oral e escrita para públicos especialistas e não especialistas.
- Aprecie tanto a pesquisa subjacente por trás das técnicas de ciência de dados (por exemplo, algoritmos de ponta e técnicas computacionais) quanto sua relevância e aplicação em uma ampla gama de disciplinas.
English Language Requirements
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