The American University of Greece Global Campus

MS în știința datelor

Programul nostru de Master în Știința Datelor este conceput pentru profesioniști ambițioși și aspiranți la știința datelor care doresc să dezvolte abilități tehnice și analitice solicitate. Indiferent dacă vă înscrieți în domeniul științei datelor sau avansați în rolul dumneavoastră actual, programul nostru vă oferă instrumentele necesare pentru a vă ajuta să prosperați în lumea actuală bazată pe date.

Candidați ideali pentru masteratul în Știința Datelor:

1. Persoanele care doresc să obțină date științifice

• Persoane cu un interes puternic pentru analiză, programare și învățare automată.
• Absolvenți recenți în domenii STEM (Informatică, Inginerie, Matematică, Statistică) care doresc să intre pe piața muncii în știința datelor.
• Persoane care își schimbă cariera și caută o industrie cu creștere rapidă, cu oportunități de angajare profitabile.
• Profesioniști care doresc să își îmbunătățească competențele
• Ingineri software, profesioniști IT și analiști care doresc să facă tranziția către știința datelor.
• Analiști de afaceri și profesioniști financiari dornici să aplice luarea deciziilor bazate pe date în munca lor.
• Profesioniști care doresc să integreze inteligența artificială și învățarea automată în industriile lor (de exemplu, sănătate, marketing, lanț de aprovizionare, turism etc.).
• Lideri și manageri de afaceri
• Directori și manageri care trebuie să conducă inițiative bazate pe date și să ia decizii strategice.
• Liderii de echipă sunt responsabili de gestionarea echipelor de știința datelor și analiză.
• Antreprenori care doresc să utilizeze știința datelor pentru creșterea afacerii și inovare.
  • Persoane cu un interes puternic pentru analiză, programare și învățare automată.
  • Absolvenți recenți în domenii STEM (Informatică, Inginerie, Matematică, Statistică) care doresc să intre pe piața muncii în știința datelor.
  • Persoane care își schimbă cariera și caută o industrie cu creștere rapidă, cu oportunități de angajare profitabile.
  • Profesioniști care doresc să își îmbunătățească competențele
  • Ingineri software, profesioniști IT și analiști care doresc să facă tranziția către știința datelor.
  • Analiști de afaceri și profesioniști financiari dornici să aplice luarea deciziilor bazate pe date în munca lor.
  • Profesioniști care doresc să integreze inteligența artificială și învățarea automată în industriile lor (de exemplu, sănătate, marketing, lanț de aprovizionare, turism etc.).
  • Lideri și manageri de afaceri
  • Directori și manageri care trebuie să conducă inițiative bazate pe date și să ia decizii strategice.
  • Liderii de echipă sunt responsabili de gestionarea echipelor de știința datelor și analiză.
  • Antreprenori care doresc să utilizeze știința datelor pentru creșterea afacerii și inovare.

Masteratul în Știința Datelor de la AUG Global Campus este un program de 12 cursuri conceput pentru a oferi o experiență de învățare cuprinzătoare și flexibilă. Curriculumul nostru este structurat pentru a ajuta studenții să își construiască cunoștințe fundamentale solide , să dezvolte abilități avansate de știința datelor și să dobândească expertiză specializată în domenii de vârf precum Deep Learning, Generative AI și Time Series Forecasting .

Programul de masterat în Știința Datelor urmează o secvență bine structurată pentru a asigura că studenții își dezvoltă progresiv cunoștințele și expertiza. Programul include cursuri de bază, specializări opționale și un proiect de finalizare a studiilor pentru a oferi o experiență de învățare completă și practică.

1. Curs de admitere: Fundamentele științei datelor

• Toți studenții își încep călătoria cu Fundamentele Științei Datelor , un curs esențial conceput pentru a:
• Construiește o bază solidă în instrumente și concepte de programare, matematică și știința datelor.
• Configurați un mediu profesional de știință a datelor folosind instrumente precum Python, Jupyter Notebooks, Anaconda, PySpark și Git .
• Oferiți experiență practică într-un proiect tipic de știință a datelor care acoperă analiza datelor, manipularea datelor și vizualizările datelor bazate pe seturi de date din lumea reală.
• Consolidați încrederea prin împuternicirea elevilor să obțină succese timpurii în construirea de modele, inclusiv tehnici de regresie, clasificare și grupare.
  • Construiește o bază solidă în instrumente și concepte de programare, matematică și știința datelor.
  • Configurați un mediu profesional de știință a datelor folosind instrumente precum Python, Jupyter Notebooks, Anaconda, PySpark și Git .
  • Oferiți experiență practică într-un proiect tipic de știință a datelor care acoperă analiza datelor, manipularea datelor și vizualizările datelor bazate pe seturi de date din lumea reală.
  • Consolidați încrederea prin împuternicirea elevilor să obțină succese timpurii în construirea de modele, inclusiv tehnici de regresie, clasificare și grupare.
• Cursuri de bază (8 cursuri obligatorii)
• Aceste cursuri de bază asigură o înțelegere completă a principiilor cheie ale științei datelor:
• Fundamentele Științei Datelor (Curs de admitere)
• Analiza datelor și statistici
• Ingineria datelor
• Prelucrarea Big Data și Cloud Computing
• Inginerie de caracteristici
• Metode avansate de învățare automată
• Vizualizare de date și storytelling pentru Business Intelligence și luarea deciziilor
• Management de proiect în știința datelor, respectând etica și inteligența artificială responsabilă
  • Fundamentele Științei Datelor (Curs de admitere)
  • Analiza datelor și statistici
  • Ingineria datelor
  • Prelucrarea Big Data și Cloud Computing
  • Inginerie de caracteristici
  • Metode avansate de învățare automată
  • Vizualizare de date și storytelling pentru Business Intelligence și luarea deciziilor
  • Management de proiect în știința datelor, respectând etica și inteligența artificială responsabilă
• Cursuri opționale de specializare (alegeți 3 cursuri)
• Studenții au flexibilitatea de a-și personaliza experiența de învățare alegând trei cursuri de specializare:
• Învățare profundă și rețele neuronale
• Aplicații de inteligență artificială generativă
• Prognoza seriilor temporale
• Procesarea limbajului natural
• Sisteme de recuperare a informațiilor și de recomandare
• Aplicații de învățare automată pentru afaceri
  • Învățare profundă și rețele neuronale
  • Aplicații de inteligență artificială generativă
  • Prognoza seriilor temporale
  • Procesarea limbajului natural
  • Sisteme de recuperare a informațiilor și de recomandare
  • Aplicații de învățare automată pentru afaceri
• Proiect Capstone și Dezvoltare Portofoliu
• Programul culminează cu un proiect final, în care studenții își aplică cunoștințele într-o provocare reală de știință a datelor. Acest proiect va fi:
• Concentrați pe industrie, rezolvând probleme reale de afaceri cu tehnici avansate de știință a datelor.
• Îmbunătățirea portofoliului, permițând studenților să își prezinte proiectele pe GitHub pentru a stimula șansele de angajare.
• Mentorați de experți, asigurându-ne că studenții primesc feedback și informații despre industrie pe tot parcursul procesului.
  • Concentrați pe industrie, rezolvând probleme reale de afaceri cu tehnici avansate de știință a datelor.
  • Îmbunătățirea portofoliului, permițând studenților să își prezinte proiectele pe GitHub pentru a stimula șansele de angajare.
  • Mentorați de experți, asigurându-ne că studenții primesc feedback și informații despre industrie pe tot parcursul procesului.

• Toți studenții își încep călătoria cu Fundamentele Științei Datelor , un curs esențial conceput pentru a:

• Construiește o bază solidă în instrumente și concepte de programare, matematică și știința datelor.
• Configurați un mediu profesional de știință a datelor folosind instrumente precum Python, Jupyter Notebooks, Anaconda, PySpark și Git .
• Oferiți experiență practică într-un proiect tipic de știință a datelor care acoperă analiza datelor, manipularea datelor și vizualizările datelor bazate pe seturi de date din lumea reală.
• Consolidați încrederea prin împuternicirea elevilor să obțină succese timpurii în construirea de modele, inclusiv tehnici de regresie, clasificare și grupare.
  • Cursuri de bază (8 cursuri obligatorii)
  • Aceste cursuri de bază asigură o înțelegere completă a principiilor cheie ale științei datelor:
• Fundamentele Științei Datelor (Curs de admitere)
• Analiza datelor și statistici
• Ingineria datelor
• Prelucrarea Big Data și Cloud Computing
• Inginerie de caracteristici
• Metode avansate de învățare automată
• Vizualizare de date și storytelling pentru Business Intelligence și luarea deciziilor
• Management de proiect în știința datelor, respectând etica și inteligența artificială responsabilă
  • Cursuri opționale de specializare (alegeți 3 cursuri)
  • Studenții au flexibilitatea de a-și personaliza experiența de învățare alegând trei cursuri de specializare:
• Învățare profundă și rețele neuronale
• Aplicații de inteligență artificială generativă
• Prognoza seriilor temporale
• Procesarea limbajului natural
• Sisteme de recuperare a informațiilor și de recomandare
• Aplicații de învățare automată pentru afaceri
  • Proiect Capstone și Dezvoltare Portofoliu
  • Programul culminează cu un proiect final, în care studenții își aplică cunoștințele într-o provocare reală de știință a datelor. Acest proiect va fi:
• Concentrați pe industrie, rezolvând probleme reale de afaceri cu tehnici avansate de știință a datelor.
• Îmbunătățirea portofoliului, permițând studenților să își prezinte proiectele pe GitHub pentru a stimula șansele de angajare.
• Mentorați de experți, asigurându-ne că studenții primesc feedback și informații despre industrie pe tot parcursul procesului.

Până la sfârșitul programului de masterat în Știința Datelor , absolvenții vor:

• Fiți competenți în proiectarea, dezvoltarea și implementarea de soluții complete de învățare automată (machine learning) .
• Obțineți un avantaj competitiv pe piața muncii cu abilități de știință a datelor și inteligență artificială pregătite pentru industrie.
• Să fie capabil să conducă procese decizionale bazate pe date în organizații din diverse sectoare.
• Fii pregătit pentru roluri precum Data Scientist, Data Analist, AI Engineer, Machine Learning Engineer, Business Intelligence Analist, (Big) Data Engineer și similare .

Domeniul științei datelor continuă să ofere oportunități de carieră promițătoare, cu salarii competitive și perspective solide de angajare. Există o schimbare către roluri specializate, cum ar fi ingineri de învățare automată, ingineri de date și ingineri AI/ML , îndepărtându-se de pozițiile generaliste de oameni de știință ai datelor. (Consiliul GSD) Există o cerere notabilă pentru următoarele competențe:

Python este cel mai căutat limbaj de programare, apărând în 78% din posturile anunțate pentru oameni de știință de date în 2023.

Învățarea automată este menționată în 69% din anunțurile de locuri de muncă.

Cererea de competențe de procesare a limbajului natural (NLP) a crescut de la 5% în 2023 la 19% în 2024. (365DataScience)

Absolvenții programului de masterat în Știința Datelor vor avea un avantaj în aceste cariere, având în vedere abilitățile pe care le vor dezvolta ca urmare a programului de masterat în Știința Datelor.

• Programare și competență în utilizarea instrumentelor – Stăpânește Python, Anaconda, Jupyter Notebooks, Pandas, PySpark, BeautifulSoup, Plotly, Streamlit, SQL, Tensorflow, LangChain, Git etc.
• Fundamentele științei datelor – Analiză exploratorie a datelor, tehnici de regresie și clasificare cu metrici și vizualizări corespunzătoare de evaluare a modelului.
• Ingineria datelor – colectarea, stocarea și gestionarea datelor, gestionarea datelor, crearea de conducte, monitorizarea performanței modelului și a derivei datelor.
• Big Data – Lucrați cu seturi de date la scară largă folosind PySpark și cloud computing.
• Învățare automată și inteligență artificială – Construiți modele complexe de învățare automată și lucrați cu aplicații de învățare profundă și inteligență artificială generativă. Învățați cum să proiectați experimente, să evaluați performanța adecvată a modelului și cum să valorificați la maximum datele disponibile.
• Business Intelligence și Storytelling – Prezentați-vă descoperirile într-un mod convingător care să ghideze deciziile de afaceri.
• Management de proiect – Înțelegerea imaginii de ansamblu, gestionarea părților interesate și conducerea proiectelor de știința datelor în organizații mari.
• Dezvoltarea portofoliului – Crearea de soluții complete de știință a datelor, documentate pe GitHub, prezentând expertiza potențialilor angajatori.