ماجستير في الاحصاء وتعلم الآلة
Linköping University
معلومات أساسية
موقع الحرم الجامعي
Linköping, سويد
اللغات
انجليزي
شكل الدراسة
في الحرم الجامعي
المدة الزمنية
4 semesters
الوتيرة
دوام كامل
رسوم دراسية
SEK ٢٧١٬٢٠٠ / per year *
أخر موعد للتسجيل
أتصل بالجامعة
اقرب موعد للبدء
Aug 2024
* فقط للطلاب من خارج الاتحاد الأوروبي ، المنطقة الاقتصادية الأوروبية وسويسرا
مقدمة
- البدء: أغسطس 2021
- مكان الدراسة: لينشوبينغ
- المستوى: الدورة الثانية
أدى التطور السريع لتقنيات المعلومات إلى إرباك المجتمع بكميات هائلة من المعلومات الناتجة عن أنظمة كبيرة أو معقدة من الاتصالات والروبوتات والطب والأعمال والعديد من المجالات الأخرى. يلبي برنامج الماجستير هذا تحديات التعلم من هذه الأحجام المعقدة عن طريق النماذج والخوارزميات من التعلم الآلي ، واستخراج البيانات ، وغيرها من الأساليب الإحصائية التي تعتمد على الكمبيوتر. من خلال الانضمام إلينا ، ستزيد من كفاءة وإنتاجية الأنظمة وتجعلها أكثر ذكاءً واستقلالية.
تعلم كيفية عمل تنبؤات موثوقة
يركز البرنامج على الأساليب الحديثة من التعلم الآلي وإدارة قواعد البيانات التي تستخدم قوة الإحصائيات لبناء نماذج فعالة وإجراء تنبؤات موثوقة واتخاذ قرارات مثالية. سوف تكتسب معرفة نظرية عميقة بالإضافة إلى خبرة عملية من كميات كبيرة من العمل المخبري. إذا كنت ترغب في استكمال دراستك بدورات في جامعات أخرى ، يمكنك المشاركة في دراسات التبادل خلال الفصل الدراسي الثالث.
اعتمادًا على اهتماماتك ، ستعمل على إعداد أطروحتك في شركة أو مؤسسة حكومية أو وحدة بحثية في LiU. هناك يمكنك تطبيق معرفتك على مشكلة حقيقية ومقابلة الأشخاص الذين يستخدمون تحليلات البيانات المتقدمة في الممارسة أو يمكنك التعمق في البحث.
هذا البرنامج مناسب لك إذا كنت تطمح إلى تعلم كيفية:
- تحسين قدرة برنامج التعرف على الكلام في الهاتف المحمول على التمييز بين أحرف العلة في بيئة صاخبة
- توفير إنذار مبكر للأزمة المالية من خلال تحليل تواتر الكلمات المتعلقة بالأزمة في وسائل الإعلام المالية ومنتديات الإنترنت
- تحسين التسويق الموجه من خلال تحليل أنماط التسوق في قواعد بيانات الماسحات الضوئية في المتاجر الكبرى
- إنشاء عامل تصفية فعال للرسائل غير المرغوب فيها
- تقدير تأثير تشريعات المرور الجديدة على عدد الوفيات في حوادث الطرق
- استخدام مجموعة بيانات ميكروأري معقدة من الحمض النووي للتعرف على عوامل خطر الإصابة بالسرطان
- تحديد أصل عينة زيت الزيتون باستخدام رسومات تفاعلية وديناميكية
مخطط وتفاصيل الدورة
يمتد البرنامج أكثر من عامين ويشمل 120 ساعة معتمدة ، بما في ذلك أطروحة.
تحتوي الكتلة التمهيدية للدورات على دورة في الإحصاء الأساسي موصى بها للطلاب الذين لديهم خلفية في علوم الكمبيوتر أو الهندسة ، ودورة في البرمجة موصى بها للطلاب الحاصلين على شهادة في الإحصاء أو الرياضيات. تشكل الدورات التعلم الآلي ، والتنقيب المتقدم في البيانات ، والتعلم العميق ، وتحليلات البيانات الضخمة ، والإحصاءات الحاسوبية ، والتعلم البايزي جوهر البرنامج.
بالإضافة إلى ذلك ، يتمتع طلاب الماجستير بحرية الاختيار من بين دورات الملف الشخصي - التي تهدف إلى تعزيز الكفاءة الإحصائية والتحليلية للطلاب - والدورات التكميلية - التي تسمح للطلاب بالتركيز على مجالات تطبيقية معينة أو دورات ذات صلة من تخصصات أخرى. يتم توفير فرص لتبادل الدراسات خلال الفصل الثالث من البرنامج.
للحصول على الدرجة العلمية ، يجب أن يكون الطلاب قد حصلوا على 90 درجة دراسية معتمدة من ECTS من المقررات بما في ذلك 42 ساعة معتمدة من ECTS من المقررات الإلزامية ، وما لا يقل عن 6 ساعات معتمدة من ECTS للدورات التمهيدية ، وما لا يقل عن 12 نقطة معتمدة من ECTS للدورات التدريبية الشخصية ، وربما بعض كمية من الدورات التكميلية. يجب أن يكون الطلاب قد دافعوا بنجاح عن أطروحة الماجستير من 30 ECTS ائتمانات.
فرص عمل
متخصص في ارتفاع الطلب
يتزايد الطلب بسرعة على المتخصصين القادرين على تحليل الأنظمة وقواعد البيانات الكبيرة والمعقدة بمساعدة الأساليب الحديثة التي تعتمد على الكمبيوتر. تعتبر الأعمال التجارية والاتصالات وتكنولوجيا المعلومات والطب مجرد أمثلة قليلة على المجالات التي يزداد فيها الطلب على طلابنا ويجدون وظائف تحليلية متقدمة بعد التخرج.
سيجد الطلاب الذين يهدفون إلى الحصول على مهنة علمية البرنامج الخلفية المثالية للبحث في المستقبل. العديد من المحاضرين في البرنامج هم باحثون معترف بهم دوليًا في مجالات الإحصاء ، واستخراج البيانات ، والتعلم الآلي ، ومنهجية قواعد البيانات ، والإحصاء الحسابي.
شروط القبول
درجة البكالوريوس معادلة لشهادة Kandidatexamen السويدية في الإحصاء أو الرياضيات أو الرياضيات التطبيقية أو علوم الكمبيوتر أو الهندسة أو درجة مماثلة. تم الانتهاء من الدورات بتقدير ناجح في المواد التالية:
- حساب التفاضل والتكامل
- الجبر الخطي
- الإحصاء
- برمجة
اللغة الإنجليزية المقابلة لمستوى اللغة الإنجليزية في التعليم الثانوي العالي السويدية (الإنجليزية 6 / B). الإعفاء من السويدية 3.
اختيار خاص
يعتمد الاختيار على:
المزايا الأكاديمية ورسالة النوايا
لذلك ، يجب على كل متقدم إرفاق خطاب نوايا مكتوب باللغة الإنجليزية ، يوضح سبب رغبة مقدم الطلب في الدراسة في البرنامج ، وكيف ترتبط الخلفية الأكاديمية لمقدم الطلب بمحتويات البرنامج ، وكيف تتوافق الخلفية الأكاديمية لمقدم الطلب مع المحدد. متطلبات البرنامج. إذا كانت هناك دورات في سجلات مقدم الطلب تتطابق مع الدورات المذكورة في المتطلبات المحددة ، يوصى مقدم الطلب بتسمية هذه الدورات في خطاب النوايا. يوصى أيضًا بأن يتضمن مقدم الطلب وصفًا للخبرة الأخرى ذات الصلة في خطاب النوايا (خبرة العمل ، المشاركة في المشروع ، وما إلى ذلك ، المتعلقة بمتطلبات البرنامج المحددة أو محتويات البرنامج). أرسل خطاب النوايا الخاص بك مع المستندات الأخرى إلى القبول الجامعي.
القبول
المناهج الدراسية
الفصل الأول (خريف 2024)
- 732A60 --- الدراسات الأكاديمية المتقدمة --- 3
- 732A93 --- الأساليب الإحصائية --- 6
- 732A94 --- البرمجة المتقدمة في R --- 6
- 732A98 --- التصور --- 6
- 732A90 --- الإحصائيات الحسابية --- 6
- 732A99 --- التعلم الآلي --- 9
الفصل الثاني (ربيع 2025)
الدورات التمهيدية
- 732A54 --- تحليلات البيانات الضخمة --- 6
- 732A55 --- الشبكات العصبية وأنظمة التعلم --- 6
- 732A56 --- برمجة الويب --- 6
- 732A70 --- مقدمة إلى بايثون --- 3
- 732A75 --- استخراج البيانات المتقدمة --- 6
- 732A78 --- التعلم العميق --- 3
- 732A91 --- التعلم بايزي --- 6
- 732A97 --- الأساليب الإحصائية متعددة المتغيرات --- 6
- 753A01 --- التحليلات الرياضية --- 6
الفصل الثالث (خريف 2025)
الدورات التمهيدية
- 732A51 --- المعلوماتية الحيوية --- 6
- 732A57 --- تكنولوجيا قواعد البيانات --- 6
- 732A63 --- نظرية الاحتمالات --- 6
- 732A66 --- نظرية القرار --- 6
- 732A76 --- مشروع بحث --- 6
- 732A80 --- السلاسل الزمنية والتعلم التسلسلي --- 6
- 732A92 --- تعدين النص --- 6
- 732A96 --- التعلم الآلي المتقدم --- 6
- 732A98 --- التصور --- 6
الفصل الرابع (ربيع 2026)
الدورات التمهيدية
- 732A64 --- رسالة ماجستير في الإحصاء --- 30
المنح والتمويل
منح دراسية
تقدم جامعة Linköping (LiU) عددًا محدودًا من المنح الدراسية للطلاب الدوليين المتميزين. بالنسبة لبعض البرامج والجنسيات، من الممكن أيضًا التقدم للحصول على منحة دراسية من خلال المعهد السويدي. هناك أيضًا فرص تمويل أخرى للدراسات في السويد.
منحة LiU الدولية
تهدف منحة LiU الدولية إلى دعم طلاب درجة الماجستير الدوليين ذوي الإمكانات الأكاديمية الكبيرة الذين يُطلب منهم دفع الرسوم الدراسية. يتم تخفيض الرسوم الدراسية للطالب الحاصل على منحة LiU الدولية بنسبة 25 أو 50 أو 75٪. نحن نقدم عددًا محدودًا من هذه المنح للطلاب الجدد.
هل أنا مؤهل للتقديم؟
الطلاب الذين تقدموا للحصول على برنامج الماجستير في جامعة Linköping والذين يستوفون جميع الشروط التالية مؤهلون للتقدم بطلب للحصول على منحة دراسية:
- قمت بالتقديم قبل الموعد النهائي لجولة القبول الأولى
- قمت بتقديم جميع المستندات المطلوبة بحلول الموعد النهائي
- اخترت برنامج الماجستير في جامعة Linköping كأولوية أولى (المرتبة رقم 1 من 4)
- تم قبولك في اختيارك الأول في الإخطار الأول بنتائج الاختيار (عادةً في أوائل أبريل)
- أنت مطالب بدفع الرسوم الدراسية.
منح دراسية للدراسة في السويد
منح المعهد السويدي
تقدم الوكالة الحكومية المعهد السويدي (SI) مجموعة متنوعة من المنح الدراسية اعتمادًا على مستوى الدراسة والبلد الذي أتيت منه والغرض من دراستك. تختلف فترة التقديم لمنح SI. اقرأ المزيد عن منح SI وكيفية التقديم على صفحة الويب الخاصة بهم.
منح دراسية أخرى
تقدم العديد من الجمعيات والمؤسسات والمنظمات الأخرى منحًا دراسية أو منح سفر للدراسات في السويد. قام موقع Studyinsweden.se الرسمي بتجميع قائمة بالموارد، حيث يمكنك البحث عن منح دراسية مفتوحة للطلاب من العديد من البلدان أو من بلدك على وجه التحديد.
فرص عمل
فرص عمل
متخصص في ارتفاع الطلب
يتزايد الطلب بسرعة على المتخصصين القادرين على تحليل الأنظمة وقواعد البيانات الكبيرة والمعقدة بمساعدة الأساليب الحديثة التي تعتمد على الكمبيوتر. تعتبر الأعمال التجارية والاتصالات وتكنولوجيا المعلومات والطب مجرد أمثلة قليلة على المجالات التي يزداد فيها الطلب على طلابنا ويجدون وظائف تحليلية متقدمة بعد التخرج.
سيجد الطلاب الذين يهدفون إلى الحصول على وظيفة علمية البرنامج الخلفية المثالية للبحث في المستقبل. العديد من محاضري البرنامج هم باحثون معترف بهم دوليًا في مجالات الإحصاء ، واستخراج البيانات ، والتعلم الآلي ، ومنهجية قواعد البيانات ، والإحصاء الحسابي.