Магістр наук у галузі обчислювальної техніки – наука про дані

Сучасний світ характеризується експоненційним зростанням кількості даних, отриманих з різних джерел даних. Збір, зберігання та обробка даних є центральними елементами сучасної торгівлі та науки, які швидко впроваджуються в сферах, починаючи від бізнес-аналітики та маркетингу до комп’ютерного зору та обробки природної мови. Усі вони покладаються на передові алгоритми, моделі, обчислювальні методи та ефективні та масштабовані комп’ютерні системи – все це охоплено магістерською програмою навчання комп’ютерів.

Наука про дані поєднує інформатику та статистику, щоб розкрити значущу інформацію з даних, що в кінцевому підсумку створює нові знання та цінність у оцифрованій та глобалізованій економіці. Зі збільшенням обсягів даних, які генеруються та збираються щодня, науковці з даних стають все більш важливими як у промисловості, так і в наукових колах. Профіль Data Science надає студентам міцні основи в галузі математики, статистичного моделювання, машинного навчання та інших знань, що дає їм змогу розробляти рішення з науки про дані для широкого кола застосувань, вирішувати передові інженерні проблеми, проводити дослідження та розробки та виступати лідерами в поточна цифрова революція.

Під час навчання велике значення приділяється практичним навичкам та ранньому розвитку кар’єри. Навчальна програма також сприяє розвитку м’яких інженерних навичок за допомогою набору поперечних курсів , які доповнюють інженерну освіту додатковим набором навичок, необхідних для формування інженера як повноцінної особистості.

Структура курсу

Візуальний путівник навчальною програмою представлений нижче. Цифри в рядках представляють навчальні семестри (два семестри на рік, загалом два роки), а цифри у стовпцях представляють бали ECTS (30 балів ECTS на семестр).

У наочному посібнику показано структуру обов'язкових курсів. Щоб отримати повний список курсів за вибором і наскрізних курсів, відвідайте сторінку програми навчання .

Як буде виглядати ваше навчання на практиці?

У нашій навчальній програмі MSc in Data Science на FER ви отримаєте міцну основу в курсах математики та статистики, які є передумовами для глибокого розуміння природи даних і стратегій аналізу даних. Наші викладачі та дослідники працюють у багатьох захоплюючих сферах, тому ви матимете можливість дізнатися більше про предметно-спеціальні програми на численних факультативних курсах, семінарах і проектах.

Вам цікаво, як машини можуть розуміти людську мову? Дослідники TakeLab працюють над найсучаснішими дослідженнями обробки природної мови та аналізу тексту. Хочете знати, чи справді це «шість ступенів розмежування» між вами та кимось у світі? Дослідницька група SocialLab шукає відповіді на це та інші запитання щодо соціальних мереж і соціальної поведінки людей в Інтернеті. Якщо дізнатися, як комп’ютери можуть навчитися виявляти об’єкти на зображеннях, це більше ваша чашка чаю – Image Processing Group розробляє методи комп’ютерного зору для біомедичних зображень, щоб покращити діагностичні процеси. Вас зацікавили виклики, пов’язані з великими даними? Наша StreamLab познайомить вас із провідними платформами та технологіями Big Data. А якщо вас цікавить біоінформатика, LBCB із задоволенням покаже вам свої найсучасніші алгоритми складання геному. Для тих, кого більше приваблюють фінанси, дослідники з LAFRA навчають машини розуміти фінансові ринки та ризики. Це лише деякі з дослідницьких лабораторій і груп, до яких ви можете залучитися, маючи можливість брати участь у ряді науково-дослідницьких проектів, що фінансуються ЄС, а також промислових проектів.

Випускники FER є високо оціненими професіоналами не лише в Хорватії, а й у високотехнологічних компаніях у різних секторах по всьому світу. FER активно співпрацює з більш ніж 450 компаніями, включаючи деякі з найбільш значущих високотехнологічних компаній з Хорватії, а також з усього світу. І студенти, і компанії виграють від цієї мережі, яка дає можливість зв’язати найкраще відповідних талантів із потребами галузі ще до того, як студенти закінчать навчання.

Як професіонал із науки про дані ви станете інженером із технічними навичками високого рівня, який здатний створювати складні кількісні алгоритми для організації та аналізу великих обсягів інформації в багатьох сферах застосування. Дипломовані інженери користуються високим попитом на такі галузеві посади, як спеціаліст з обробки даних, науковець із машинного навчання, аналітик даних, інженер з даних, бізнес-аналітик і аналітик комп’ютерних систем.

Студентам пропонується рання профорієнтація за допомогою послуг Career Center , який допомагає студентам налагодити зв’язок з роботодавцями через організацію різноманітних мережевих заходів, таких як Job Fair і Career Speed Dating .

Студентам настійно рекомендується брати участь у програмі стажування , щоб отримати конкурентну перевагу на ринку праці ще під час навчання.

Будучи факультетом із традиційно високо оціненими дослідницькими компонентами на міжнародному рівні, студенти також можуть взяти участь у більш ніж 250 міжнародних та національних науково-дослідних проектах, як наукових дослідженнях, так і галузевих проектах співпраці, які виконуються на FER щороку.

Для студентів, які прагнуть розпочати бізнес, дружній до студентів стартап-інкубатор є правильним місцем для відвідування та дослідження нових горизонтів.