Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos
The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)
Información clave
ubicación del campus
Moscow, Rusia
Idiomas
Inglés
formato de estudio
En el campus
Duración
2 años
Ritmo
Tiempo completo
Tasas de matrícula
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Plazo de solicitud
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Fecha de inicio más temprana
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* sin costo de matrícula para los solicitantes que aprueben el proceso de selección. Paquete de estudiante: un estipendio mensual de 40000 RUB, seguro médico
becas
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Introducción
Las técnicas de aprendizaje automático están a la vanguardia de la ciencia de datos moderna y, por lo tanto, los cursos sobre diferentes aspectos del aprendizaje automático constituyen un componente integral del programa. El componente de aplicación del programa incluye varios temas importantes como:
- Visión por computador
- Análisis de datos industriales
- Procesamiento natural del lenguaje
- Procesamiento de imágenes y señales
El alcance principal del programa de ciencia de datos es capacitar a los estudiantes en el uso de técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos de última generación, con un enfoque en las aplicaciones del mundo real de estas tecnologías emergentes. Los estudiantes aprenderán cómo desarrollar métodos automatizados para analizar cantidades masivas de datos con el objetivo de extraer conocimiento de ellos para crear un impacto en las decisiones organizacionales. Los graduados del programa están capacitados para realizar investigaciones originales en su área elegida de aprendizaje automático y análisis de datos y aplicar los resultados de su investigación en un contexto industrial.
El programa de maestría tiene una duración de 2 años: el primer año es para fortalecer su formación teórica y el segundo año es para enfocarse en la investigación. Los estudiantes tienen la libertad de elegir cursos y actividades extracurriculares para dar forma a su trayectoria individual, adquirir habilidades blandas y adquirir habilidades empresariales para prepararse para el empleo.
Conferencias y clases prácticas impartidas por profesores y expertos de renombre mundial. | Proyectos de investigación individuales de los estudiantes realizados en los laboratorios Skoltech. | Un programa de inmersión en la industria de verano de 8 semanas en empresas líderes que convierte el conocimiento y las habilidades en acción. | Cursos sobre emprendimiento e innovación que brindan habilidades, así como conocimientos, para comercializar ideas y hallazgos de investigación. |
Un graduado exitoso del programa sabrá:
- Fundamentos matemáticos y algorítmicos de la ciencia de datos, y una visión equilibrada sobre fundamentos matemáticos y herramientas prácticas y problemas aplicados en ciencia de datos;
- Declaraciones de todos los principales problemas de análisis de datos, así como los principales enfoques para resolverlos;
- Técnicas de vanguardia de análisis de datos y áreas afines. Conocimiento de las principales clases de problemas aplicados;
- Principales aspectos metodológicos tanto de la investigación científica como del desarrollo de aplicaciones en ciencia de datos.
Un graduado exitoso del programa será capaz de:
- Formular/modelar tareas del mundo real como problemas de análisis de datos;
- Elegir el método más apropiado para resolver un problema de análisis de datos en particular;
- Aplicar métodos de análisis de datos en la práctica utilizando herramientas modernas de software de análisis de datos;
- Desarrollar nuevos métodos o adaptar métodos existentes a un problema particular;
- Implementar algoritmos como programas de computadora;
- Evaluar los resultados de los procesos de análisis de datos;
- Trabajar con literatura técnica (p. ej., realizar investigaciones bibliográficas, leer y analizar críticamente artículos científicos, utilizar métricas científicas y bases de datos importantes);
- Presentar los resultados a diferentes audiencias (especialistas, usuarios, partes interesadas, etc.) de manera oral y escrita eficaz.
Finalidad y objetivos
El objetivo del programa es preparar a los líderes tecnológicos del futuro. El objetivo del programa de Maestría en Ciencias de Datos es cerrar la brecha entre la ciencia fundamental y las técnicas computacionales de vanguardia.
Seguimiento de aprendizaje automático e inteligencia artificial (MLAI)
Las técnicas de aprendizaje automático están a la vanguardia de la ciencia de datos moderna y la inteligencia artificial. El plan de estudios del programa contiene una combinación equilibrada de temas desarrollados muy recientemente junto con una enseñanza profunda de los fundamentos matemáticos, como álgebra lineal avanzada, optimización, estadística de alta dimensión, etc.
Esta pista también está disponible en forma de red con el Instituto de Física y Tecnología de Moscú.
Un graduado exitoso de esta pista podrá:
- comprender y formular tareas complejas del mundo real como problemas de análisis de datos
- contribuir al desarrollo del software de aprendizaje automático de próxima generación competitivo o superior a los ejemplos existentes de software en campos de aplicación críticos y emergentes
- aplicar herramientas de software, algoritmos, modelos de datos y entornos computacionales relevantes para la solución de problemas del mundo real
Pista de matemáticas de aprendizaje automático (MML)
(en forma de red con la Escuela Superior de Economía)
El aprendizaje automático moderno está a la vanguardia de varias disciplinas de las matemáticas y la informática. Las matemáticas del aprendizaje automático son una de las áreas más dinámicas de la ciencia moderna y abarcan las estadísticas matemáticas, el aprendizaje automático, la optimización y la teoría de la información y la complejidad. Desde el inicio del programa, los estudiantes colaboran en grupos de trabajo temáticos y participan activamente en la investigación, aprendiendo de los científicos de Skoltech y de la Escuela Superior de Economía, así como de los principales especialistas mundiales en estadística, optimización y aprendizaje automático.
Un graduado exitoso de esta pista:
- poseer un conocimiento activo de los métodos y enfoques modernos en el aprendizaje estadístico, incluidas las estadísticas matemáticas, los procesos estocásticos, la optimización convexa
- ser capaz de aplicar y desarrollar aún más dichos métodos para resolver problemas complejos de análisis de datos motivados en la práctica
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Contenido
El plan de estudios del programa contiene una combinación equilibrada de temas desarrollados muy recientemente (por ejemplo, aprendizaje profundo) junto con una enseñanza profunda de los fundamentos matemáticos (álgebra lineal avanzada, optimización, estadística de alta dimensión, etc.).
Estructura del programa
El programa de 2 años comprende cursos electivos obligatorios y recomendados sobre los temas más importantes, un amplio conjunto de cursos electivos (dependiendo de las necesidades de investigación y profesionales del estudiante), componentes de emprendimiento e innovación, actividad de investigación y 8 semanas de industria. inmersión.
36 créditos cursos electivos obligatorios y recomendados | 36 créditos Proyecto de investigación y tesis de maestría | 24 créditos Cursos electivos y proyectos |
12 créditos Emprendimiento e Innovación | 12 créditos inmersión industrial |
Investigar
Los estudiantes participan activamente en actividades de investigación a partir del Término 3.
Principales áreas de investigación:
- Aprendizaje automático y aprendizaje profundo
- Analítica Industrial
- Visión por computador
- Procesamiento de imágenes
- Estadísticas de alta dimensión y aprendizaje estadístico
- Modelado multiescala de próxima generación
- Solucionadores rápidos para problemas de gran escala/alta dimensión
Oportunidades y caminos profesionales
El programa Data Science MSc se desarrolló para satisfacer la gran demanda de especialistas en ciencia de datos en el creciente mercado nacional e internacional de alta tecnología. Los graduados del programa pueden iniciar una carrera de investigación internacional o trabajar en una empresa (incluso durante el período de estudio).
Los graduados de maestría en ciencia de datos mejoran significativamente su empleabilidad al desarrollar su conocimiento específico en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, así como sus habilidades analíticas y de investigación. Los estudiantes obtienen la oportunidad de obtener un acceso temprano a los panoramas de investigación e innovación nacionales e internacionales y pueden acercarse a los empleadores internacionales con confianza. Además, el programa mejora las habilidades blandas de los estudiantes, lo que les permite competir de manera efectiva en el mercado laboral.
- Doctor. puestos en instituciones académicas y de investigación
- Puestos de especialista como analista de datos, científico de datos, consultor en diversos sectores económicos:
- Finanzas
- telecomunicaciones
- ESO
- Empresas y nuevas empresas residentes en Skolkovo
Requisitos de entrada
Licenciatura relacionada con TI, o su equivalente en matemáticas, informática, tecnología de la información y la comunicación, física aplicada u otras áreas técnicas.
- Cálculo
- Ecuaciones diferenciales
- Álgebra lineal
- Probabilidad básica, procesos aleatorios y estadística matemática
- Matemáticas discretas (incluyendo teoría de grafos y algoritmos básicos)
- Programación
Requisitos del idioma inglés:
Si su educación no se ha llevado a cabo en el idioma inglés, se espera que demuestre evidencia de un nivel adecuado de dominio del inglés.
Requerimientos de aplicacion
La solicitud en línea facilita el proceso para los estudiantes potenciales. Le recomendamos que lea atentamente las instrucciones de aplicación, los requisitos y los plazos para el programa académico elegido.
La solicitud incluye los siguientes documentos: un CV, dos cartas de recomendación, un informe de puntaje TOEFL/IELTS y una carta de motivación. Los solicitantes que no tengan prueba de dominio del inglés pueden tomar el TOEFL ITP durante un fin de semana de selección en Skoltech.
Proceso de selección
- Prepara tu portafolio
Prepare sus materiales de solicitud de selección competitiva. - Envíe su solicitud
Cargue sus materiales en el sistema de solicitud y envíe su solicitud. - Pruebas en línea
Cada candidato debe realizar una prueba de perfil en línea. Se le notificará por correo electrónico sobre la fecha y hora específicas de su prueba. - Entrevistas en persona (en línea)
La etapa de selección final tiene lugar en Moscú. Debe aprobar el examen TOEFL ITP en el sitio, o presentar un certificado TOEFL válido y aprobar una entrevista en persona. Es posible que se requieran exámenes escritos adicionales para ciertos programas durante este tiempo (se le notificará con anticipación).
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Lo que dicen nuestros estudiantes
Julia Molchanova
BSc, Universidad Estatal de Moscú → MSc, Skoltech → Desarrollador de juegos independiente
"El programa de ciencia de datos de Skoltech brinda la oportunidad de aprender casi todas las habilidades necesarias para una carrera académica o industrial en el aprendizaje automático. Aunque había estado estudiando el mismo tema anteriormente, en Skoltech me volví competente en las disciplinas requeridas. Además, la universidad La política lingüística ha mejorado significativamente mi inglés. Las actividades de disciplinas más amplias, como el taller de innovación, en realidad pueden conducir a algunos resultados inesperados. Probé muchas cosas diferentes durante estas lecciones y desarrollé un gusto por algunas de ellas. Son excelentes manera de adquirir conocimientos únicos y obtener una perspectiva de vida diferente".
alfredo de la fuente
BSc, Universidad Nacional de Ingeniería → MSc, Skoltech → Schlumberger Software Technology Innovation Center
"No puedo evitar sonreír al recordar mi increíblemente productivo período durante el programa de maestría en ciencia de datos de Skoltech. Adaptarme a un cambio drástico de atmósfera (mudarme de Perú y una formación académica diferente) fue sin duda un desafío difícil. Sin embargo, el impacto de este programa "Tuve en mi carrera, las increíbles amistades adquiridas y la exposición a numerosas oportunidades hicieron que valiera la pena. En general, todo el trabajo del curso del programa Data Science me brindó confianza y una amplia gama de habilidades para abordar proyectos de Machine Learning tanto desde un punto de vista industrial como de investigación. perspectiva. Sin duda, una de las mejores elecciones de mi vida."