Keystone logo
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech) Master of Science in Data Science
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

Master of Science in Data Science

Moscow, روسيا

2 Years

انجليزي

دوام كامل

Request application deadline

Request earliest startdate

Request tuition fees

في الحرم الجامعي

* no tuition fee for applicants who pass the selection process. Student pack: a monthly stipend of 40000 RUB, medical insurance

المنح الدراسية

استكشف فرص المنح الدراسية للمساعدة في تمويل دراستك

مقدمة

تعد تقنيات التعلم الآلي في طليعة علوم البيانات الحديثة، وبالتالي، تشكل الدورات التدريبية حول الجوانب المختلفة للتعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من البرنامج. يتضمن المكون التطبيقي للبرنامج عدة مواضيع مهمة مثل:

  • Computer vision
  • تحليلات البيانات الصناعية
  • Natural language processing
  • معالجة الصور والإشارات

النطاق الرئيسي لبرنامج علوم البيانات هو تدريب الطلاب على استخدام أحدث تقنيات التعلم الآلي وتحليلات البيانات، مع التركيز على التطبيقات الواقعية لهذه التقنيات الناشئة. سوف يتعلم الطلاب كيفية تطوير أساليب آلية لتحليل كميات هائلة من البيانات بهدف استخلاص المعرفة منها لإحداث تأثير على القرارات التنظيمية. يتم تدريب خريجي البرنامج على إجراء أبحاث أصلية في المجال الذي اختاروه للتعلم الآلي وتحليلات البيانات وتطبيق نتائج أبحاثهم في سياق صناعي.

The MSc program is 2 years long: the first year is to strengthen your theoretical background, and the second year is to focus on research. Students have the freedom to choose courses and extracurricular activities to shape their individual trajectory, acquire soft skills, and gain entrepreneurial skills to prepare for employment.

محاضرات ودروس عملية يقدمها أساتذة وخبراء مشهورون عالميًا. المشاريع البحثية الفردية للطلاب التي تم تنفيذها في مختبرات Skoltech. برنامج انغماس في الصناعة الصيفية مدته 8 أسابيع في الشركات الرائدة لتحويل المعرفة والمهارات إلى عمل. دورات تدريبية حول ريادة الأعمال والابتكار توفر المهارات والمعرفة اللازمة لتسويق الأفكار ونتائج الأبحاث.

A successful graduate of the program will know:

  • الأسس الرياضية والخوارزمية لعلم البيانات، ورؤية متوازنة للأسس الرياضية والأدوات العملية والمشكلات التطبيقية في علم البيانات؛
  • بيان بجميع مشاكل تحليل البيانات الرئيسية بالإضافة إلى الأساليب الرئيسية لحلها؛
  • أحدث التقنيات لتحليل البيانات والمجالات ذات الصلة. معرفة الفئات الرئيسية للمشاكل التطبيقية.
  • الجوانب المنهجية الرئيسية لكل من البحث العلمي وتطوير التطبيقات في علم البيانات.

سيكون خريج البرنامج الناجح قادرًا على:

  • صياغة/نموذج مهام العالم الحقيقي مثل مشاكل تحليل البيانات؛
  • اختيار الطريقة الأنسب لحل مشكلة تحليل بيانات معينة؛
  • تطبيق أساليب تحليل البيانات عمليا باستخدام الأدوات البرمجية الحديثة لتحليل البيانات.
  • تطوير أساليب جديدة أو تكييف الأساليب الحالية مع مشكلة معينة؛
  • تنفيذ الخوارزميات كبرامج حاسوبية؛
  • تقييم نتائج عمليات تحليل البيانات.
  • العمل مع الأدبيات التقنية (على سبيل المثال، إجراء بحث ببليوغرافي، وقراءة المقالات العلمية وتحليلها نقديًا، واستخدام المقاييس العلمية وقواعد البيانات المهمة)؛
  • تقديم النتائج إلى جماهير مختلفة (المتخصصين، المستخدمين، أصحاب المصلحة، وما إلى ذلك) بطريقة شفهية وكتابية فعالة.

Aim and objectives

الهدف من البرنامج هو إعداد قادة التكنولوجيا في المستقبل. الهدف من برنامج ماجستير علوم البيانات هو سد الفجوة بين العلوم الأساسية والتقنيات الحسابية المتطورة.

مسار التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (MLAI).

Machine learning techniques are at the forefront of modern data science and artificial intelligence. The curriculum of the program contains a balanced combination of topics developed very recently together with in-depth teaching of mathematical foundations, such as advanced linear algebra, optimization, high-dimensional statistics, etc.

This track is also available in network form with the Moscow Institute of Physics and Technology.

A successful graduate of this track will be able to:

  • فهم وصياغة المهام المعقدة في العالم الحقيقي مثل مشاكل تحليل البيانات
  • المساهمة في تطوير الجيل التالي من برامج التعلم الآلي التي تنافس أو تتفوق على الأمثلة الحالية للبرامج في مجالات التطبيقات الهامة والناشئة
  • تطبيق أدوات البرمجيات والخوارزميات ونماذج البيانات والبيئات الحسابية ذات الصلة لحل مشاكل العالم الحقيقي

مسار رياضيات التعلم الآلي (MML).
(في شكل شبكة مع المدرسة العليا للاقتصاد)

Modern Machine Learning is at the cutting edge of various disciplines of mathematics and computer science. Math of Machine Learning is one of the most dynamic areas of modern science, encompassing mathematical statistics, machine learning, optimization, and information and complexity theory. From the start of the program, students collaborate in thematic working groups and actively participate in research, learning from Skoltech and Higher School of Economics scientists as well as leading global specialists in statistics, optimization, and machine learning.

A successful graduate of this track will:

  • امتلاك معرفة نشطة بالأساليب والأساليب الحديثة في التعلم الإحصائي، بما في ذلك الإحصاء الرياضي والعمليات العشوائية والتحسين المحدب
  • تكون قادرة على تطبيق ومواصلة تطوير مثل هذه الأساليب لحل المشاكل المعقدة ذات الدوافع العملية لتحليل البيانات

111169_TSL_1139.jpg

Content

يحتوي المنهج الدراسي للبرنامج على مزيج متوازن من المواضيع التي تم تطويرها مؤخرًا (مثل التعلم العميق) جنبًا إلى جنب مع التدريس المتعمق للأسس الرياضية (الجبر الخطي المتقدم، والتحسين، والإحصاءات عالية الأبعاد، وما إلى ذلك).

Program structure

The 2-year program comprises compulsory and recommended elective courses on the most important topics, a wide set of elective courses (depending on the research and professional needs of the student), components of entrepreneurship and innovation, research activity, and 8 weeks of industry immersion.

36 credits

compulsory and recommended elective courses

36 credits

Research and MSc thesis project

24 credits

Elective courses and projects

12 credits

Entrepreneurship and innovation

12 credits

Industrial immersion

 

Research

يشارك الطلاب بنشاط في الأنشطة البحثية بدءًا من الفصل الدراسي الثالث.

Main research areas:

  • Machine Learning and Deep Learning
  • التحليلات الصناعية
  • Computer Vision
  • Image Processing
  • الإحصائيات عالية الأبعاد والتعلم الإحصائي
  • الجيل القادم من النمذجة متعددة النطاق
  • حلول سريعة للمشكلات واسعة النطاق/عالية الأبعاد

Career opportunities and paths

تم تطوير برنامج ماجستير علوم البيانات لتلبية الطلب المرتفع على المتخصصين في علوم البيانات في سوق التكنولوجيا الفائقة الوطني والدولي المتنامي. يمكن لخريجي البرنامج بدء مهنة بحثية دولية أو العمل مع شركة (حتى خلال فترة الدراسة).

يعمل خريجو ماجستير علوم البيانات على تعزيز قابليتهم للتوظيف بشكل كبير من خلال تطوير معرفتهم الخاصة بالموضوع في مجال علوم البيانات والتعلم الآلي، بالإضافة إلى مهاراتهم التحليلية والبحثية. يحصل الطلاب على فرصة الوصول المبكر إلى مجالات البحث والابتكار الوطنية والدولية ويمكنهم التواصل مع أصحاب العمل الدوليين بثقة. بالإضافة إلى ذلك، يعمل البرنامج على تعزيز المهارات الشخصية لدى الطلاب، مما يمكنهم من المنافسة بفعالية في سوق العمل.

  • دكتوراه. وظائف في المؤسسات الأكاديمية والبحثية
  • وظائف متخصصة مثل محلل بيانات، عالم بيانات، مستشار في مختلف القطاعات الاقتصادية:
    • Finance
    • تيليكوم
    • IT
    • الشركات المقيمة في سكولكوفو والشركات الناشئة

Entry requirements

درجة البكالوريوس المتعلقة بتكنولوجيا المعلومات، أو ما يعادلها في الرياضيات أو علوم الكمبيوتر أو تكنولوجيا المعلومات والاتصالات أو الفيزياء التطبيقية أو المجالات التقنية الأخرى.

  • Calculus
  • Differential equations
  • Linear algebra
  • الاحتمالية الأساسية والعمليات العشوائية والإحصائيات الرياضية
  • الرياضيات المنفصلة (بما في ذلك نظرية الرسم البياني والخوارزميات الأساسية)
  • Programming

English language requirements:

If your education has not been conducted in the English language, you will be expected to demonstrate evidence of an adequate level of English proficiency.

Application requirements

The online application​ makes the process easier for potential students. We advise you carefully read the application instructions, requirements, and deadlines for the chosen academic program.

The application includes the following documents: a CV, two letters of recommendation, a TOEFL/IELTS score report, and a motivation letter. Applicants who do not have proof of English proficiency may take the TOEFL ITP during a Selection Weekend at Skoltech.

Selection process

  1. Prepare your portfolio
    Prepare your competitive selection application materials.
  2. Submit your application
    Upload your materials into the application system and submit your application.
  3. Online testing
    Every candidate must take an online profile test. You will be notified by email about the specific date and time of your test.
  4. In-person interviews (online)
    The final selection stage takes place in Moscow. You have to pass the TOEFL ITP exam on-site, or present a valid TOEFL certificate and pass an in-person interview. Extra written examinations may be required for certain programs during this time (you will be notified in advance).

111168_TSL_3334.jpg

What our students say

جوليا مولتشانوفا
بكالوريوس العلوم، جامعة موسكو الحكومية → ماجستير، Skoltech → مطور ألعاب إيندي

"يوفر برنامج علوم البيانات في Skoltech فرصة لتعلم جميع المهارات اللازمة تقريبًا للمهنة الأكاديمية أو الصناعية في التعلم الآلي. بينما كنت أدرس نفس الموضوع سابقًا، أصبحت في Skoltech ماهرًا في التخصصات المطلوبة. وأيضًا، لقد عززت سياسة اللغة لغتي الإنجليزية بشكل كبير. يمكن أن تؤدي أنشطة الانضباط الأوسع، مثل ورشة عمل الابتكار، إلى بعض النتائج غير المتوقعة. لقد جربت العديد من الأشياء المختلفة خلال هذه الدروس وأحببت بعضها طريقة لاكتساب معرفة فريدة والحصول على منظور مختلف للحياة."

ألفريدو دي لا فوينتي
بكالوريوس العلوم في الجامعة الوطنية للهندسة → ماجستير في سكولتيك → مركز شلمبرجير للابتكار في تكنولوجيا البرمجيات

"لا يسعني إلا أن أبتسم عندما أتذكر الفترة الإنتاجية المجنونة التي قضيتها خلال برنامج الماجستير في علوم البيانات في Skoltech. كان التكيف مع التغيير الجذري في الجو (الانتقال من بيرو وخلفية أكاديمية مختلفة) تحديًا صعبًا بالتأكيد. ومع ذلك، كان تأثير هذا البرنامج خلال مسيرتي المهنية، اكتسبت صداقات رائعة وتعرضت للعديد من الفرص، مما جعل الأمر يستحق العناء بشكل عام، وقد زودتني الدورات الدراسية الكاملة لبرنامج علوم البيانات بالثقة ومجموعة واسعة من المهارات اللازمة للتعامل مع مشاريع التعلم الآلي سواء من الناحية الصناعية أو البحثية. بلا شك، أحد أفضل الخيارات في حياتي."

عن المدرسة

أسئلة

دورات مماثلة

  • MSE في علوم الكمبيوتر (بدوام جزئي)
    • Baltimore, الولايات المتحدة الأمريكية
  • MSE في الذكاء الاصطناعي (دوام جزئي)
    • Baltimore, الولايات المتحدة الأمريكية
  • ماجستير في علوم الحاسوب
    • London, المملكة المتحدة