Магістр наук про дані (онлайн)

Станьте вченим даних, опанувавши навички інтерпретувати дані, формулювати уявлення та передавати свої знання, застосовуючи машинне навчання, керуючи великими наборами даних та створюючи цікаві візуалізації.

• Без оплати за навчання, доки вас не приймуть на роботу.
• Дата початку: січень 2022

Без навчання, поки вас не приймуть на роботу

Тут, у Contech, ви можете розпочати програму навчання без будь -яких платежів. Закінчивши навчання та отримавши високооплачувану роботу, ви можете почати оплачувати навчання невеликими внесками , завдяки нашій моделі Навчайтесь зараз оплачувати пізніше. Це так просто. Таким чином ми підтримуємо наших студентів фінансово.

Програма магістратури з фокусом на працевлаштування

Оскільки дані накопичуються у широких галузях промисловості та наукових колах, ми бачимо потребу в науковцях з даними, які мають навички для допомоги у прийнятті рішень на основі даних. Наприклад, підприємства використовують дані для визначення страхового покриття, прийняття маркетингових рішень, надання рекомендацій клієнтам та надання більш ефективної медичної допомоги.

Магістр комп’ютерних наук зі спеціалізацією в галузі науки про дані охоплює основні та передові основи статистичних висновків, машинного навчання, візуалізації даних, видобутку даних та методів великих даних, які є ключовими для підготовленого вченого з даних. Щоб бути обраними для нашої програми, нам потрібні базові знання про обчислення, лінійну алгебру, ймовірність, комп’ютерне програмування, структури даних та алгоритми. Наша програма розкинулася на 30 кредитів і містить проекти, що включають великі набори даних, методи класифікації, вибір змінних та глибоке навчання.

Ми підтримаємо вас у пошуку роботи

Програма розвитку кар’єри Contech складається з ряду інструментів, ресурсів та засобів, доступних для всіх студентів під час їх магістерської програми. Наша команда з розвитку кар’єри допоможе вам у наданні різноманітних кар’єрних послуг, які доповнюють вашу основну навчальну програму.

Ми пропонуємо вам цей досвід для підготовки до ваших великих інтерв’ю, включаючи унікальні методи та стратегії, які приведуть вас до успіху!

✔ Знайомтесь зі своїм кар’єрним наставником

✔ Підготуйте своє портфоліо

✔ Отримайте навички співбесіди

✔ Отримайте роботу своєї мрії

Процес подання заявки

Крок 1: Застосування

• Створіть свій обліковий запис у My Contech
• Застосувати до вибраної програми з датою початку.
• Заповніть форму заявки та подайте її.

Крок 2: Вибір

На цьому кроці вам потрібно виконати дві короткі оцінки, завантажити необхідні документи та завантажити коротке відео, що відповідає на запитання (або ви також можете замовити масштабне інтерв’ю з офіцером з прийому). Приймальна комісія розгляне ваші документи та оцінку тестів, щоб дати вам остаточну відповідь на прийняття.

Документи, які потрібно завантажити:

*Свідоцтво про закінчення школи

*Стенограма

*Підтвердження володіння англійською мовою (для іноземних абітурієнтів)

Крок 3: Зареєструйтесь

Якщо вас приймуть до університету, ви отримаєте лист про прийняття. Крім того, ви отримаєте свої договори про зарахування разом із шкільним каталогом та аркушем успішності для цифрового підпису протягом 3 днів. Після підписання документів про зарахування ви офіційно зараховані до студента Contech. Команда спільноти буде вітати вас в університеті, і ви приєднаєтесь до нашого центру.

Contemporary Technology University усвідомлює специфічні навчальні характеристики та потреби дорослих, використовує спільний педагогічний підхід і включає навчальні моделі, такі як 4E Learning Cycle. Кожен курс адаптує свій щоденний зміст у навчальному циклі, який допомагає студентам створити міцну основу знань шляхом активної участі. Кожна діяльність курсу розроблена як частина когнітивних етапів навчання, які включають залучення, дослідження, розширення та оцінювання.

1. Python для Data Science

2. Основи ймовірності та статистики

3. Очищення та візуалізація даних

4. Маніпулювання та обробка даних для машинного навчання

5. Системи баз даних та інструменти для науки про дані

6. Основи машинного навчання

7. Поглиблене вивчення

8. Навчання з підкріпленням і штучний інтелект

9. Застосування в реальному світі для науки про дані та штучного інтелекту

10. Проект Capstone