ماجستير العلوم في علوم البيانات
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)
معلومات أساسية
موقع الحرم الجامعي
Moscow, روسيا
اللغات
انجليزي
شكل الدراسة
في الحرم الجامعي
المدة الزمنية
2 years
الوتيرة
دوام كامل
رسوم دراسية
أتصل بالجامعة
أخر موعد للتسجيل
أتصل بالجامعة
اقرب موعد للبدء
أتصل بالجامعة
* لا توجد رسوم دراسية للمتقدمين الذين يجتازون عملية الاختيار. حزمة الطالب: راتب شهري قدره 40000 روبل ، تأمين طبي
المنح الدراسية
استكشف فرص المنح الدراسية للمساعدة في تمويل دراستك
مقدمة
تحتل تقنيات التعلم الآلي صدارة علم البيانات الحديث ، وبالتالي ، تشكل الدورات التدريبية حول جوانب مختلفة من التعلم الآلي جزءًا لا يتجزأ من البرنامج. يشتمل مكون التطبيق في البرنامج على عدة مواضيع مهمة مثل:
- رؤية الكمبيوتر
- تحليلات البيانات الصناعية
- معالجة اللغة الطبيعية
- معالجة الصور والإشارات
يتمثل النطاق الرئيسي لبرنامج علوم البيانات في تدريب الطلاب على استخدام أحدث تقنيات التعلم الآلي وتحليلات البيانات ، مع التركيز على التطبيقات الواقعية لهذه التقنيات الناشئة. سيتعلم الطلاب كيفية تطوير الأساليب الآلية لتحليل كميات هائلة من البيانات بهدف استخراج المعرفة منها لإحداث تأثير على القرارات التنظيمية. يتم تدريب خريجي البرنامج على إجراء بحث أصلي في المجال الذي يختارونه للتعلم الآلي وتحليلات البيانات وتطبيق نتائج أبحاثهم في سياق صناعي.
برنامج الماجستير مدته سنتان: السنة الأولى تقوي خلفيتك النظرية ، والسنة الثانية تركز على البحث. يتمتع الطلاب بحرية اختيار الدورات والأنشطة اللامنهجية لتشكيل مسارهم الفردي واكتساب المهارات اللينة واكتساب مهارات تنظيم المشاريع للتحضير للتوظيف.
محاضرات وفصول عملية يقدمها أساتذة وخبراء مشهورون عالميًا. | تم تنفيذ المشاريع البحثية الفردية للطلاب في مختبرات Skoltech. | برنامج الانغماس في الصناعة لمدة 8 أسابيع في الشركات الرائدة لتحويل المعرفة والمهارات إلى أفعال. | دورات في ريادة الأعمال والابتكار توفر المهارات والمعرفة لتسويق الأفكار ونتائج البحوث. |
يعرف خريج البرنامج الناجح:
- الأسس الرياضية والخوارزمية لعلوم البيانات ، ورؤية متوازنة للأسس الرياضية والأدوات العملية والمشكلات التطبيقية في علم البيانات ؛
- بيانات لجميع مشاكل تحليل البيانات الرئيسية وكذلك 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.
سيتمكن خريج البرنامج الناجح من:
- صياغة / نموذج مهام العالم الحقيقي مثل مشاكل تحليل البيانات ؛
- اختيار الطريقة الأنسب لحل مشكلة تحليل بيانات معينة ؛
- تطبيق طرق تحليل البيانات عمليًا باستخدام أدوات برمجية لتحليل البيانات الحديثة ؛
- تطوير طرق جديدة أو تكييف الأساليب الحالية مع مشكلة معينة ؛
- تنفيذ الخوارزميات كبرامج كمبيوتر ؛
- تقييم نتائج عمليات تحليل البيانات ؛
- العمل مع الأدبيات التقنية (على سبيل المثال ، إجراء بحث ببليوغرافي ، وقراءة المقالات العلمية وتحليلها بشكل نقدي ، واستخدام المقاييس العلمية وقواعد البيانات المهمة) ؛
- عرض النتائج على جماهير مختلفة (المتخصصين ، المستخدمين ، أصحاب المصلحة ، إلخ) بطريقة شفهية وكتابية فعالة.
الهدف والأهداف
الهدف من البرنامج هو إعداد القادة التكنولوجيين في المستقبل. الهدف من برنامج ماجستير علوم البيانات هو سد الفجوة بين العلوم الأساسية والتقنيات الحسابية المتطورة.
مسار التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي (MLAI)
تحتل تقنيات التعلم الآلي صدارة علم البيانات الحديث والذكاء الاصطناعي. يحتوي منهج البرنامج على مجموعة متوازنة من الموضوعات التي تم تطويرها مؤخرًا جنبًا إلى جنب مع التدريس المتعمق للأسس الرياضية ، مثل الجبر الخطي المتقدم ، والتحسين ، والإحصاءات عالية الأبعاد ، إلخ.
هذا المسار متاح أيضًا في شكل شبكة مع معهد موسكو للفيزياء والتكنولوجيا.
سيتمكن خريج هذا المسار الناجح من:
- فهم وصياغة مهام العالم الحقيقي المعقدة كمشكلات تحليل البيانات
- المساهمة في تطوير الجيل التالي من برامج التعلم الآلي التي تنافس أو تتفوق على الأمثلة الحالية للبرامج في مجالات التطبيقات الحرجة والناشئة
- تطبيق أدوات البرامج والخوارزميات ونماذج البيانات والبيئات الحسابية ذات الصلة لحل مشاكل العالم الحقيقي
رياضيات التعلم الآلي (MML) المسار
(في شكل شبكة مع المدرسة العليا للاقتصاد)
يعد التعلم الآلي الحديث في طليعة مختلف تخصصات الرياضيات وعلوم الكمبيوتر. تعد Math of Machine Learning واحدة من أكثر المجالات ديناميكية في العلوم الحديثة ، وتشمل الإحصاء الرياضي ، والتعلم الآلي ، والتحسين ، ونظرية المعلومات والتعقيد. منذ بداية البرنامج ، يتعاون الطلاب في مجموعات عمل موضوعية ويشاركون بنشاط في البحث والتعلم من Skoltech وعلماء المدرسة العليا للاقتصاد بالإضافة إلى المتخصصين العالميين الرائدين في الإحصاء والتحسين والتعلم الآلي.
الخريج الناجح لهذا المسار سوف:
- امتلاك معرفة نشطة بالطرق والأساليب الحديثة في التعلم الإحصائي ، بما في ذلك الإحصاء الرياضي ، والعمليات العشوائية ، والتحسين المحدب
- تكون قادرة على تطبيق ومواصلة تطوير هذه الأساليب لحل المشاكل المعقدة ذات الدوافع العملية لتحليل البيانات
<img class = " image-element img-responsive " src = " https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111169_TSL_1139.jpg " data-json = " {"author":"© "، "author_url": ""، "المصدر ":" "}" alt = "111169_TSL_1139.jpg" />
المحتوى
يحتوي منهج البرنامج على مجموعة متوازنة من الموضوعات 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).
هيكل البرنامج
يشتمل البرنامج لمدة عامين على دورات اختيارية إلزامية وموصى بها حول أهم الموضوعات ، ومجموعة واسعة من الدورات الاختيارية (اعتمادًا على الاحتياجات البحثية والمهنية للطالب) ، ومكونات ريادة الأعمال والابتكار ، والنشاط البحثي ، و 8 أسابيع من الصناعة غمر.
36 ساعة معتمدة المقررات الاختيارية الإجبارية والموصى بها | 36 ساعة معتمدة مشروع البحث والماجستير | 24 ساعة معتمدة الدورات والمشاريع الاختيارية |
12 ساعة معتمدة ريادة الأعمال والابتكار | 12 ساعة معتمدة الغمر الصناعي |
بحث
يشارك الطلاب بنشاط في الأنشطة البحثية بدءًا من الفصل الدراسي 3.
مجالات البحث الرئيسية:
- التعلم الآلي والتعلم العميق
- التحليلات الصناعية
- الرؤية الحاسوبية
- معالجة الصورة
- الإحصاء عالي الأبعاد والتعلم الإحصائي
- النمذجة متعددة المقاييس من الجيل التالي
- حلول سريعة للمشاكل الكبيرة الحجم / عالية الأبعاد
فرص ومسارات وظيفية
تم تطوير برنامج ماجستير علوم البيانات لتلبية الطلب المتزايد على متخصصي علوم البيانات في سوق التكنولوجيا الفائقة الوطنية والدولية المتنامية. 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 ، فضلاً عن مهاراتهم التحليلية والبحثية. يكتسب الطلاب فرصة الوصول المبكر إلى مناطق البحث والابتكار الوطنية والدولية ويمكنهم التعامل مع أصحاب العمل الدوليين بثقة. بالإضافة إلى ذلك ، يعزز البرنامج المهارات الشخصية للطلاب ، مما يمكنهم من المنافسة بشكل فعال في سوق العمل.
- دكتوراه. مناصب في المؤسسات الأكاديمية والبحثية
- مناصب متخصصة مثل محلل بيانات وعالم بيانات ومستشار في مختلف القطاعات الاقتصادية:
- تمويل
- TeleCom
- هو - هي
- الشركات المقيمة في سكولكوفو والشركات الناشئة
شروط القبول
درجة البكالوريوس المتعلقة بتكنولوجيا المعلومات ، أو ما يعادلها في الرياضيات ، وعلوم الكمبيوتر ، وتكنولوجيا المعلومات والاتصالات ، والفيزياء التطبيقية ، أو المجالات التقنية الأخرى.
- حساب التفاضل والتكامل
- المعادلات التفاضلية
- الجبر الخطي
- الاحتمالات الأساسية والعمليات العشوائية والإحصاءات الرياضية
- الرياضيات المتقطعة (بما في ذلك نظرية الرسم البياني والخوارزميات الأساسية)
- برمجة
متطلبات اللغة الإنجليزية:
إذا لم يتم إجراء تعليمك باللغة الإنجليزية ، فمن المتوقع أن تثبت دليلاً على مستوى مناسب من إتقان اللغة الإنجليزية.
متطلبات الاستمارة
يجعل التطبيق عبر الإنترنت العملية أسهل للطلاب المحتملين. ننصحك بقراءة تعليمات التقديم والمتطلبات والمواعيد النهائية للبرنامج الأكاديمي المختار بعناية.
يتضمن التطبيق المستندات التالية: سيرة ذاتية ، وخطابان توصية ، وتقرير درجة TOEFL / IELTS ، وخطاب تحفيزي. يمكن للمتقدمين الذين ليس لديهم دليل على إتقان اللغة الإنجليزية أن يأخذوا اختبار TOEFL ITP خلال عطلة نهاية أسبوع التحديد في Skoltech.
عملية الاختيار
- قم بإعداد محفظتك
قم بإعداد مواد طلب الاختيار التنافسية الخاصة بك. - تقديم طلبك
قم بتحميل المواد الخاصة بك في نظام التقديم وقدم طلبك. - الاختبار عبر الإنترنت
يجب على كل مرشح إجراء اختبار الملف الشخصي عبر الإنترنت. سيتم إخطارك عبر البريد الإلكتروني بالتاريخ والوقت المحددين للاختبار. - المقابلات الشخصية (عبر الإنترنت)
تجري مرحلة الاختيار النهائية في موسكو. يجب عليك اجتياز اختبار TOEFL ITP في الموقع ، أو تقديم شهادة TOEFL صالحة واجتياز مقابلة شخصية. قد تكون هناك حاجة لامتحانات كتابية إضافية لبرامج معينة خلال هذا الوقت (سيتم إخطارك مسبقًا).
<img class = " image-element img-responsive " src = " https://keystoneacademic-res.cloudinary.com/image/upload/q_auto,f_auto,w_743,c_limit/element/11/111168_TSL_3334.jpg " data-json = " {"author":"© "، "author_url": ""، "المصدر ":" "}" alt = "111168_TSL_3334.jpg" />
ماذا يقول طلابنا
جوليا مولتشانوفا
بكالوريوس ، جامعة موسكو الحكومية -> ماجستير ، Skoltech - مطور ألعاب Indie
"يوفر برنامج علوم البيانات في Skoltech فرصة لتعلم جميع المهارات اللازمة تقريبًا لمهنة أكاديمية أو صناعية في التعلم الآلي. بينما كنت أدرس نفس الموضوع سابقًا ، في Skoltech أصبحت بارعًا في التخصصات المطلوبة. أيضًا ، عززت سياسة اللغة لغتي الإنجليزية بشكل كبير. يمكن أن تؤدي الأنشطة ذات الانضباط الأوسع ، مثل ورشة عمل الابتكار ، إلى بعض النتائج غير المتوقعة. لقد جربت العديد من الأشياء المختلفة خلال هذه الدروس وطوّرت إعجابًا ببعض منها. طريقة لاكتساب معرفة فريدة والحصول على منظور مختلف للحياة ".
ألفريدو دي لا فوينتي
بكالوريوس العلوم ، Universidad Nacional de Ingenieria → ماجستير ، Skoltech → مركز شلمبرجير للابتكار في تكنولوجيا البرمجيات
"لا يسعني إلا أن أبتسم لأنني أتذكر فترة إنتاجي المجنون أثناء برنامج Skoltech للماجستير في علوم البيانات. كان التكيف مع تغيير جذري في الجو (الانتقال من بيرو وخلفية أكاديمية مختلفة) تحديًا صعبًا بالتأكيد. ومع ذلك ، كان تأثير هذا البرنامج خلال مسيرتي المهنية ، جعلت الصداقات المذهلة التي اكتسبتها والتعرف على العديد من الفرص الأمر يستحق ذلك. بشكل عام ، قدمت لي الدورات الدراسية الكاملة لبرنامج علوم البيانات الثقة ومجموعة واسعة من المهارات للتعامل مع مشاريع التعلم الآلي من كل من الصناعة والبحث المنظور. بلا شك من أفضل الخيارات في حياتي ".
عن المدرسة
أسئلة
دورات مماثلة
ماجستير العلوم في هندسة البرمجيات والبيانات (MSDE)
- Lugano, سويسرا
ماجستير العلوم في علوم الكمبيوتر (ماجستير) - علوم البيانات والتحليلات
- Paris, فرنسا
ماجستير في علوم الكمبيوتر
- Chicago, الولايات المتحدة الأمريكية