Магістр наук із науки про дані
EURECOM
Ключова інформація
Розташування кампусу
Biot, Франція
Лінгвістика
Англійська
Формат навчання
На кампусі
Тривалість
24 months
Форма навчання
Денне навчання
Вартість навчання
EUR 6 000 / per year *
Кінець терміну надання заяв
інформація
Найраніша дата початку
інформація
* 18-місячне навчання: 5000 євро для студентів з ЄС, 10 000 євро для студентів, які не є членами ЄС. 24-місячне навчання: 6000 євро для студентів з ЄС, 12 000 євро для студентів, які не є членами ЄС
Введення
Феномен «Великих даних» бере свій початок у галузі науки та інженерії даних, яка спрямована на розробку як комп’ютерних, так і математичних інструментів для зберігання, обробки та аналітики даних. Сучасні промислові процеси щодня створюють все більший обсяг даних (у таких сферах, як енергетика, інтелектуальні транспортні системи, охорона здоров’я, туризм та багато інших тощо), що підживлюється зростанням поширення мультимедійного вмісту та Інтернету. речей у нашому повсякденному житті. Зараз штучний інтелект розширює можливості додатків, які потребують великомасштабної інтелектуальної обробки даних для створення точних прогнозних моделей.
Ключові слова: Big Data, Data Science, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, Business Intelligence, Web Science, Artificial Intelligence
Цілі
- Поєднайте комп’ютерні та статистичні науки, щоб розробити передові та фундаментальні інструменти для ефективного вирішення проблем обробки даних.
- Дізнайтеся, як розробляти методи, алгоритми та програмне забезпечення, здатне витягувати знання та ідеї з величезних масивів різнорідних даних з кількома вимірами.
- Забезпечте згуртоване поєднання технічних занять з машинного навчання, інтелектуального аналізу даних, вилучення інформації та розподілених систем у поєднанні з основами бізнесу, інновацій та управління проектами для розробки профілів, які високо цінуються в компанії.
Вимоги до вступу
Щоб відповідати вимогам, кандидати повинні:
- Ступінь бакалавра (мінімум 3 роки вищої освіти) у відповідній галузі, включаючи ступінь бакалавра зі статистики, інформатики, математики, інженерії та фізики.
- Міцні основи математики, обчислення (межі, похідні, ряди, інтеграли, ймовірність, статистика тощо), лінійної алгебри та програмування (наприклад, R, Python, Java).
- Сертифікований рівень англійської мови B2. Французька мова не потрібна, оскільки програма повністю викладається англійською мовою.
Зокрема, для 18-місячної програми магістратури кандидатам потрібно:
- 4-річний ступінь бакалавра (мінімум 4 роки вищої освіти) зі статистики, інформатики, математики, інженерії та фізики.
- Наочні та міцні основи з математики, керування базами даних та машинного навчання, обчислення (межі, похідні, ряди, інтеграли, ймовірність, статистика тощо), лінійної алгебри та програмування (наприклад, R, Python, Java).
- Сертифікований рівень В2 з англійської мови. Французька мова не потрібна, оскільки програма повністю викладається англійською мовою.
2021 Excellence Scholarship CARNOT ТСН
Для нашого наступного осіннього набору 2021 року (вересень 2021 року) EURECOM за підтримки Інституту Карно заснував стипендіальну програму EURECOM / Carnot TSN Excellence, відкриту для видатних і високомотивованих студентів, які бажають продовжити навчання за одним із EURECOM 's 4 магістр наук і хто може продемонструвати підтверджену прагнення до досліджень.
Відбір кандидатів базується на досконалості та мотивації.
Інформація тут: https://www. EURECOM .fr/en/node/58393
Опис Курсу
Кожен семестр студенти повинні підтверджувати певну кількість кредитів за навчальний розділ. Навчальний план пропонує велику гнучкість, пропонуючи багато факультативних курсів. Щоб отримати додаткову інформацію про організацію розкладу, зверніться до Академічного розкладу та розділу «Часті запитання».
Семестр 1 осінь (жовтень-січень)
Основи DSE I
- Розподілені системи та хмарні обчислення
- Машинне навчання та інтелектуальна система
Веб-наука та математичні методи
- Стиснення зображень і відео
- Цифрова обробка зображень
- Теорія інформації
- Основні математичні методи для інженерів
- Практичний підхід до комп’ютерних мереж
- Теорія оптимізації з додатками
- Методології розробки програмного забезпечення
- Основи статистичного висновку
- Дизайн взаємодії та розробка сучасних веб-додатків
Основи бізнесу, інновацій та управління проектами (I)
- Як прийняти правильну поставу та перейти від ідеї до ринку!
- Введення в менеджмент
- Відповідальні цифрові інновації: ризики, етика та технології
- Особистий розвиток і лідерство команди
Мова 1 (французька або інша мова, якщо студент уже вільно володіє французькою)
Початковий проект (80 годин)
Семестр 2 Весна (лютий-червень)
Додатки (I)
- 3-D і віртуальні зображення (аналіз і синтез)
- Протоколи додатків IoT
- Кіберзлочинність і комп'ютерна криміналістика
- FormalMethods - формальна специфікація та перевірка систем
- Безпека зображень
- Машинне навчання для комунікаційних систем
- Програми безпеки в мережевих і розподілених системах
- Обробка мови та звуку
- Технології Semantic Web і Information Extraction
Основи І
- Алгоритмічне машинне навчання
- Розширений статистичний висновок
- Глибоке навчання
Основи бізнесу, інновацій та управління проектами (II)
- Бізнес-симуляція
- Загальний вступ до права: договори, заснування бізнесу
- Управління проектами
- Соціологічні підходи до телекомунікаційних технологій
- Особистий розвиток і лідерство команди
Мова (французька або інша мова, якщо студент уже вільно володіє французькою)
Семестровий проект
Контрольовані семестрові проекти базуються на реальних прикладах промислового значення. Вони поєднують теоретичну та практичну роботу (розробка нових прототипів та інструментів, тестування нових технологій, оцінка поточних систем та рішень тощо). Учні можуть працювати індивідуально або в групі по 2/3. Очікуване навантаження – 100 годин індивідуальної роботи на семестр. В кінці кожного семестру організовується захист. Проекти дають студентам практичні навички, дозволяючи їм застосовувати концепції на практиці.
Семестр 3 осінь (жовтень-січень)
Додатки (II)
- Безпека та конфіденційність для Big Data та Cloud
- Стиснення зображень і відео
- Цифрова обробка зображень
- Мобільний додаток і сервіси
- Теорія оптимізації з додатками
- Статистична обробка сигналів
- Основи статистичного висновку
- Безпека системи та мережі
- Дизайн взаємодії та розробка сучасних веб-додатків
Основи бізнесу, інновацій та управління проектами (III)
- Як прийняти правильну поставу та перейти від ідеї до ринку!
- Введення в менеджмент
- Відповідальні цифрові інновації: ризики, етика та технології
- Особистий розвиток і лідерство команди
Основи DSE II
- Розподілені системи та хмарні обчислення
Мова (французька або інша мова, якщо студент уже вільно володіє французькою)
Семестровий проект Будь ласка, перегляньте опис проекту вище (семестр 2) (100 годин)
Семестр 4 Весна (лютий-серпень)
Дослідження / Виробнича практика
Стажування має проходити в компанії чи лабораторії у Франції чи за кордоном. Студенти працюють над проектом дослідження/розробки під керівництвом професора та промислового наставника.
Студенти інтегровані в штат і отримують щомісячну грошову допомогу, розмір допомоги залежить від компанії та посади.
EURECOM надає студентам оновлену базу даних можливостей оплачуваного стажування, які пропонують компанії, що дозволяє їм використовувати це програмне забезпечення для безпосереднього надсилання своїх заяв компаніям.
Прийом
Навчальний план
Студенти повинні підтвердити певну кількість заліків за кожний семестр. Навчальна програма пропонує велику гнучкість, пропонуючи безліч факультативних курсів. Будь ласка, зверніться до Академічного розкладу та часто задаваних питань для отримання додаткової інформації про організацію розкладу.
Семестр 1 Осінь (жовтень-січень)
Основи машинного навчання
- Машинне навчання та інтелектуальні системи
Основи науки про дані
- Розподілені системи та хмарне обчислення
- Впровадження системи управління базами даних
Інформатика для систем
- Стиснення зображень та відео
- Цифрова обробка зображень
- Квантова інформаційна наука
- Методології розробки програмного забезпечення
- Дизайн взаємодії та розробка сучасних веб-додатків
Гуманітарні та соціальні науки 1
- Як прийняти правильну поставу і перейти від ідеї до ринку!
- Виклики стійкої економіки
- Вступ до управління
- Закон про інтелектуальну власність
- Відповідальні цифрові інновації: ризики, етика та технології
- Особисте розвиток та керівництво командою
Науково-технічний вернісаж 1
- Розширені теми в бездротовому зв'язку
- Підвищення обізнаності для дослідження
- Архітектура комп'ютера
- Цифрові комунікації
- Методології емуляції та моделювання
- Стиснення зображень та відео
- Цифрова обробка зображень
- Необхідні математичні методи для інженерів
- Методи мобільного зв'язку
- Моделювання мобільності
- Мобільні додатки та послуги
- Системи мобільного зв'язку
- Мобільні системи та безпека смартфонів
- Операційні системи
- Теорія оптимізації з додатками
- Квантова інформаційна наука
- Статистична обробка сигналу
- Безпечне спілкування
- Методології розробки програмного забезпечення
- Система та мережева безпека
- Проектування вбудованих систем з UML
- Проектування та розробка сучасних веб-додатків
Мовна одиниця ECTS: 1.00
Семестр 2 Весна (лютий-червень)
Просунутий у машинному навчанні
- Алгоритмічна машина навчання
- Розширений статистичний висновок
- Глибоке навчання
Гуманітарні та соціальні науки 2
- Бізнес моделювання
- Право Загальний вступ до права: договори, заснування бізнесу
- Управління проектом
- Соціологічні підходи до Telecom Technologies
- Особисте розвиток та керівництво командою
- Веб-стратегія та ефективність організації
Математичні інструменти та веб-наука
- 3-D і віртуальне зображення (аналіз і синтез)
- Протоколи застосування IoT
- Розширені статистичні дані
- Формальні методи - формальна специфікація та перевірка систем
- Зображення безпеки
- Машинне навчання для систем зв'язку
- Протоколи комунікації
- Обробка мовлення та аудіо
- Семантичний веб і технології вилучення інформації
Науково-технічний вернісаж 2
- 3-D і віртуальне зображення (аналіз і синтез)
- Протоколи застосування
- Розширені статистичні дані
- Підвищення обізнаності для дослідження
- Обчислювальні методи для цифрових комунікацій
- Цифрові системи, апаратно-програмне забезпечення інтеграції
- Кібер-злочин та комп'ютерна криміналістика
- формальні методи - формальна специфікація та перевірка систем
- Обладнання безпеки
- Зображення безпеки
- Теорія інформації
- Введення в статистику
- Машинне навчання для систем зв'язку
- Мобільні розширені мережі
- Бездротові технології доступу
- Мережеве програмне забезпечення
- Планування транспорту
- Протоколи комунікації
- Радіотехніка
- Проект дослідження
- Обробка сигналів для зв'язку
- Обробка мовлення та аудіо
- Викиди та ефективність руху
- Семантичний веб і технології вилучення інформації
- Бездротова безпека
Мова (французька або інша мова, якщо студент уже вільно володіє французькою)
3 падіння семестру (жовтень-січень)
Застосування в науці про дані
- Стиснення зображень та відео
- Цифрова обробка зображень
- Мобільні додатки та послуги
- Теорія оптимізації з додатками
- Квантова інформаційна наука
- Система та мережева безпека
- Дизайн взаємодії та розробка сучасних веб-додатків
Хмарна безпека та блокчейн
- Безпека та конфіденційність для великих даних і хмари
- Багатосторонні обчислення та блокчейни
Гуманітарні та соціальні науки 3
- Як прийняти правильну поставу і перейти від ідеї до ринку!
- Виклики стійкої економіки
- Вступ до управління
- Закон про інтелектуальну власність
- Відповідальні цифрові інновації: ризики, етика та технології
- Особисте розвиток та керівництво командою
Науково-технічний вернісаж 3
- Розширені теми в бездротовому зв'язку
- Підвищення обізнаності для дослідження
- Архітектура комп'ютера
- Цифрові комунікації
- Методології емуляції та моделювання
- Стиснення зображень та відео
- Цифрова обробка зображень
- Необхідні математичні методи для інженерів
- Методи мобільного зв'язку
- Моделювання мобільності
- Мобільні додатки та послуги
- Системи мобільного зв'язку
- Мобільні системи та безпека смартфонів
- Моделювання мережі
- Операційні системи
- Теорія оптимізації з додатками
- Квантова інформаційна наука
- Статистична обробка сигналу
- Безпечне спілкування
- Методології розробки програмного забезпечення
- Діяльність з стандартизації
- Система та мережева безпека
- Проектування вбудованих систем з UML
- Проектування та розробка сучасних веб-додатків
Мова (французька або інша мова, якщо студент уже вільно володіє французькою)
Семестровий проект
Контрольовані семестрові проекти базуються на реальних прикладах промислового значення. Вони поєднують теоретичну та практичну роботу (розробка нових прототипів та інструментів, тестування нових технологій, оцінка поточних систем та рішень…). Учні можуть працювати індивідуально або в групах по 2/3. Очікуване навантаження – 200 годин індивідуальної роботи на семестр. В кінці організовується захист. Проекти дають студентам практичні навички, дозволяючи їм застосовувати концепції на практиці. (200 год)
Семестр 4 Весна (лютий-серпень)
Дослідження / Промислове стажування
Стажування має проходити в компанії чи лабораторії у Франції чи за кордоном. Це дозволяє студентам отримати практичний досвід і полегшити вихід на ринок праці. Студенти працюють над проектом дослідження/розробки під керівництвом професора та промислового наставника. Студенти інтегровані в штат і отримують щомісячну грошову допомогу, розмір якої залежить від компанії та посади. EURECOM допомагає студентам знайти стажування, надаючи оновлену базу даних можливостей оплачуваного стажування, які пропонують компанії.