Mestrado em Ciência de Dados
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)
Informação chave
Localização do campus
Moscow, Rússia
Línguas
Inglês
Formato de estudo
No campus
Duração
2 anos
Frequência
Tempo integral
Propinas
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Prazo de inscrição
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Data de início mais cedo
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* sem taxa de matrícula para os candidatos aprovados no processo seletivo. Pacote de estudante: uma bolsa mensal de 40.000 RUB, seguro médico
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Introdução
As técnicas de aprendizado de máquina estão na vanguarda da ciência de dados moderna e, portanto, os cursos sobre diferentes aspectos do aprendizado de máquina constituem um componente integral do programa. A componente de aplicação do programa inclui vários tópicos importantes, tais como:
- Visão computacional
- Análise de dados industriais
- Processamento de linguagem natural
- Processamento de imagem e sinal
O principal escopo do programa de ciência de dados é treinar os alunos no uso de técnicas de aprendizado de máquina e análise de dados de última geração, com foco em aplicações do mundo real dessas tecnologias emergentes. Os alunos aprenderão como desenvolver métodos automatizados para analisar grandes quantidades de dados com o objetivo de extrair conhecimento deles para criar um impacto nas decisões organizacionais. Os graduados do programa são treinados para realizar pesquisas originais em sua área escolhida de aprendizado de máquina e análise de dados e aplicar os resultados de suas pesquisas em um contexto industrial.
O programa de mestrado tem 2 anos de duração: o primeiro ano é para fortalecer sua formação teórica e o segundo ano é para se concentrar em pesquisa. Os alunos têm a liberdade de escolher cursos e atividades extracurriculares para moldar sua trajetória individual, adquirir habilidades sociais e adquirir habilidades empreendedoras para se preparar para o emprego.
Palestras e aulas práticas ministradas por professores e especialistas de renome mundial. | Projetos de pesquisa individuais dos alunos realizados nos laboratórios Skoltech. | Um programa de imersão no setor de verão de 8 semanas em empresas líderes, transformando conhecimento e habilidades em ação. | Cursos sobre empreendedorismo e inovação que proporcionam competências, bem como conhecimentos, para comercializar ideias e resultados de investigação. |
Um graduado bem-sucedido do programa saberá:
- Fundamentos matemáticos e algorítmicos da ciência de dados e uma visão equilibrada sobre fundamentos matemáticos e ferramentas práticas e problemas aplicados em ciência de dados;
- Declarações de todos os principais problemas de análise de dados, bem como as principais abordagens para resolvê-los;
- Técnicas de última geração de análise de dados e áreas afins. Conhecimento das principais classes de problemas aplicados;
- Principais aspectos metodológicos tanto da pesquisa científica quanto do desenvolvimento de aplicações em ciência de dados.
Um graduado bem-sucedido do programa será capaz de:
- Formular/modelar tarefas do mundo real, como problemas de análise de dados;
- Escolher o método mais adequado para resolver um determinado problema de análise de dados;
- Aplicar métodos de análise de dados na prática usando ferramentas modernas de software de análise de dados;
- Desenvolver novos métodos ou adaptar métodos existentes a um problema específico;
- Implementar algoritmos como programas de computador;
- Avaliar resultados dos processos de análise de dados;
- Trabalhar com literatura técnica (por exemplo, realizar pesquisas bibliográficas, ler e analisar criticamente artigos científicos, utilizar métricas científicas e bases de dados importantes);
- Apresentar resultados para diferentes públicos (especialistas, usuários, interessados, etc.) de forma oral e escrita eficaz.
Objetivo e objetivos
O objetivo do programa é preparar os líderes tecnológicos do futuro. O objetivo do programa Data Science MSc é preencher a lacuna entre a ciência fundamental e as técnicas computacionais de ponta.
Faixa de aprendizado de máquina e inteligência artificial (MLAI)
As técnicas de aprendizado de máquina estão na vanguarda da ciência de dados moderna e da inteligência artificial. O currículo do programa contém uma combinação equilibrada de tópicos desenvolvidos muito recentemente, juntamente com o ensino aprofundado de fundamentos matemáticos, como álgebra linear avançada, otimização, estatística de alta dimensão, etc.
Esta faixa também está disponível em rede com o Instituto de Física e Tecnologia de Moscou.
Um graduado bem-sucedido desta faixa será capaz de:
- entender e formular tarefas complexas do mundo real como problemas de análise de dados
- contribuir para o desenvolvimento do software de aprendizado de máquina de próxima geração competitivo ou superior aos exemplos existentes de software em campos de aplicação críticos e emergentes
- aplicar ferramentas de software, algoritmos, modelos de dados e ambientes computacionais relevantes para a solução de problemas do mundo real
Faixa de Matemática do Aprendizado de Máquina (MML)
(em rede com a Escola Superior de Economia)
Modern Machine Learning está na vanguarda de várias disciplinas de matemática e ciência da computação. A matemática do aprendizado de máquina é uma das áreas mais dinâmicas da ciência moderna, abrangendo estatística matemática, aprendizado de máquina, otimização e teoria da informação e complexidade. Desde o início do programa, os alunos colaboram em grupos de trabalho temáticos e participam ativamente da pesquisa, aprendendo com cientistas da Skoltech e da Escola Superior de Economia, além de especialistas globais líderes em estatística, otimização e aprendizado de máquina.
Um graduado bem-sucedido desta faixa irá:
- possuir conhecimento ativo de métodos e abordagens modernas na aprendizagem estatística, incluindo estatística matemática, processos estocásticos, otimização convexa
- ser capaz de aplicar e desenvolver esses métodos para resolver problemas complexos de análise de dados motivados na prática
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Contente
O currículo do programa contém uma combinação equilibrada de tópicos desenvolvidos muito recentemente (por exemplo, aprendizagem profunda) juntamente com o ensino aprofundado de fundamentos matemáticos (álgebra linear avançada, otimização, estatística de alta dimensão, etc.).
Estrutura do programa
O programa de 2 anos compreende disciplinas eletivas obrigatórias e recomendadas sobre os tópicos mais importantes, um amplo conjunto de disciplinas eletivas (dependendo da pesquisa e necessidades profissionais do aluno), componentes de empreendedorismo e inovação, atividade de pesquisa e 8 semanas de indústria imersão.
36 créditos disciplinas eletivas obrigatórias e recomendadas | 36 créditos Projeto de pesquisa e tese de mestrado | 24 créditos Cursos e projetos eletivos |
12 créditos Empreendedorismo e inovação | 12 créditos imersão industrial |
Pesquisa
Os alunos estão ativamente envolvidos em atividades de pesquisa a partir do 3º trimestre.
Principais áreas de pesquisa:
- Aprendizado de máquina e aprendizado profundo
- Análise Industrial
- Visão Computacional
- Processamento de imagem
- Estatísticas de alta dimensão e aprendizado estatístico
- Modelagem Multi-escala de Próxima Geração
- Solucionadores rápidos para problemas de grande escala/alta dimensão
Oportunidades e caminhos de carreira
O programa Data Science MSc foi desenvolvido para atender à alta demanda por especialistas em ciência de dados no crescente mercado nacional e internacional de alta tecnologia. Os graduados do programa podem iniciar uma carreira de pesquisa internacional ou trabalhar com uma empresa (mesmo durante o período de estudo).
Os graduados de mestrado em ciência de dados melhoram significativamente sua empregabilidade, desenvolvendo seus conhecimentos específicos no campo de ciência de dados e aprendizado de máquina, bem como suas habilidades analíticas e de pesquisa. Os alunos ganham a oportunidade de obter acesso antecipado aos cenários nacionais e internacionais de pesquisa e inovação e podem abordar empregadores internacionais com confiança. Além disso, o programa aprimora as habilidades sociais dos alunos, capacitando-os a competir de forma eficaz no mercado de trabalho.
- Ph.D. cargos em instituições acadêmicas e de pesquisa
- Cargos especializados como analista de dados, cientista de dados, consultor em diversos setores econômicos:
- Finança
- Telecomunicações
- ISTO
- Empresas e startups residentes em Skolkovo
Requisitos de entrada
Bacharelado relacionado a TI, ou equivalente em matemática, ciência da computação, tecnologia da informação e comunicação, física aplicada ou outras áreas técnicas.
- Cálculo
- Equações diferenciais
- Álgebra Linear
- Probabilidade básica, processos aleatórios e estatística matemática
- Matemática discreta (incluindo teoria dos grafos e algoritmos básicos)
- Programação
Requisitos do idioma inglês:
Se sua educação não foi conduzida no idioma inglês, você deverá demonstrar evidência de um nível adequado de proficiência em inglês.
Requisitos do aplicativo
O aplicativo on-line facilita o processo para os alunos em potencial. Aconselhamos que você leia atentamente as instruções de inscrição, requisitos e prazos para o programa acadêmico escolhido.
A inscrição inclui os seguintes documentos: um CV, duas cartas de recomendação, um relatório de pontuação do TOEFL/IELTS e uma carta de motivação. Os candidatos que não tiverem comprovação de proficiência em inglês podem fazer o TOEFL ITP durante um fim de semana de seleção na Skoltech.
Processo de seleção
- Prepare seu portfólio
Prepare seus materiais de inscrição de seleção competitiva. - Envie sua aplicação
Carregue seus materiais no sistema de inscrição e envie sua inscrição. - Testes on-line
Todo candidato deve fazer um teste de perfil online. Você será notificado por e-mail sobre a data e hora específicas do seu teste. - Entrevistas presenciais (online)
A fase final de seleção acontece em Moscou. Você precisa passar no exame TOEFL ITP no local ou apresentar um certificado TOEFL válido e passar em uma entrevista pessoal. Exames escritos extras podem ser necessários para certos programas durante esse período (você será notificado com antecedência).
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O que nossos alunos dizem
Julia Molchanova
BSc, Moscow State University → MSc, Skoltech → Indie Game Developer
"O programa Data Science da Skoltech oferece a oportunidade de aprender quase todas as habilidades necessárias para uma carreira acadêmica ou industrial em aprendizado de máquina. Enquanto eu estudava o mesmo tópico anteriormente, na Skoltech me tornei proficiente nas disciplinas exigidas. A política linguística melhorou meu inglês significativamente. Atividades de disciplina mais ampla, como o Workshop de inovação, na verdade podem levar a alguns resultados inesperados. Tentei tantas coisas diferentes durante essas aulas e desenvolvi um gosto por algumas delas. Elas são ótimas forma de adquirir conhecimento único e ter uma perspectiva de vida diferente."
Alfredo De La Fuente
BSc, Universidad Nacional de Ingenieria → MSc, Skoltech → Schlumberger Software Technology Innovation Center
"Não posso deixar de sorrir ao lembrar do meu período loucamente produtivo durante o programa de mestrado em Ciência de Dados da Skoltech. Adaptar-se a uma mudança drástica de atmosfera (mudar do Peru e uma formação acadêmica diferente) foi certamente um desafio difícil. No entanto, o impacto deste programa tive em minha carreira, as amizades incríveis adquiridas e a exposição a inúmeras oportunidades fizeram valer a pena. No geral, todo o curso do programa Data Science me deu confiança e uma ampla gama de habilidades para lidar com projetos de Machine Learning, tanto do setor industrial quanto de pesquisa Sem dúvida, uma das melhores escolhas da minha vida."
Sobre a escola
Perguntas
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