Maestría en Ciencias - Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial

*Este Programa de Grado de Impacto proporciona a los estudiantes elegibles becas completas sin costo de matrícula durante 2 años, con una tarifa de evaluación y administración de 1,000 €. Para comenzar este proceso, complete su solicitud en línea desde nuestro sitio web www.ebu.lu

Los profesionales expertos en las nuevas tecnologías de la industria 4.0 son personas muy solicitadas. Su capacidad para descifrar la complejidad cada vez mayor en el mundo de la ciencia de datos y la IA es una cualidad que no solo es más demandada sino que también se recompensa en igual medida. La ciencia de datos y la inteligencia artificial se encuentran entre los campos más candentes del siglo XXI, que afectarán todos los segmentos de la vida diaria para 2025, desde el transporte y la logística hasta la atención médica y el servicio al cliente.

El MSc Data Science and AI brinda capacitación en métodos de ciencia de datos, enfatizando las perspectivas estadísticas. Este programa de maestría ofrece una amplia capacitación en las habilidades de ciencia de datos e inteligencia artificial más demandadas con exposición práctica a herramientas y tecnologías críticas, incluidas R, Python, Big Data, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo y Tableau. Recibirá una base sólida en teoría, así como las habilidades técnicas y prácticas de Data Science & AI.

Métodos y estilo de enseñanza

El programa Master of Data Science and AI ofrece todo lo que una persona necesita para dominar estas dos disciplinas complementarias. El plan de estudios cubre todos los conceptos de ciencia de datos e inteligencia artificial y lo ayuda a dominar las habilidades especializadas que las organizaciones de todo el mundo están buscando actualmente. Este programa de Maestría en ciencia de datos e inteligencia artificial cubre las habilidades de ciencia de datos e inteligencia artificial con exposición práctica a herramientas y tecnologías críticas que incluyen R, Python, Big Data, aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje profundo y Tableau.

Su aprendizaje teórico será de un alto nivel matemático, mientras que las habilidades técnicas y prácticas que obtendrá le permitirán aplicar métodos avanzados de ciencia de datos y estadísticas para investigar preguntas del mundo real.

Se invitará a los estudiantes a participar en eventos y seminarios de la semana del campus una vez antes de graduarse. Sin embargo, también se permite y fomenta la participación en más de una semana de campus. Durante la semana del campus, los estudiantes completarán los exámenes de fin de trimestre, visitarán empresas e industrias notables, y socializarán y establecerán contactos entre ellos.

Luxemburgo no es solo un centro financiero, sino también una ciudad multicultural y sede de muchas instituciones europeas. Entre la tradición y la modernidad. Podrás disfrutar de diferentes paisajes de parques naturales, castillos medievales y numerosas rutas de senderismo o bicicleta de montaña por toda la comarca. Luxemburgo y el Chateau Wiltz le dan la bienvenida.

¿Por qué elegir este curso?

Un rol de ciencia de datos e inteligencia artificial requiere una amalgama de experiencia, conocimiento y discernimiento para usar las herramientas y tecnologías correctas. Es una opción de carrera sólida para profesionales nuevos y experimentados. Los aspirantes a profesionales de cualquier formación educativa con un marco mental analítico son los más adecuados para seguir este Programa de Maestría Dual en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial.

Los cursos presentados aquí ofrecen un menú de opciones en cada disciplina requerida, calibrado para sus habilidades, experiencia y metas futuras. La Maestría en Ciencia de Datos e IA es un programa de grado de un año diseñado específicamente para preparar a los graduados como la próxima generación de profesionales y gerentes de TI.

El objetivo de la Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos e IA es garantizar que los estudiantes puedan participar de manera efectiva en un mundo cada vez más globalizado, diverso y multifacético después de haber adquirido las habilidades necesarias. Los estudiantes, al final del programa, podrán participar con confianza como:

• Especialistas en algoritmos
• Analista de negocios
• Estadístico
• estratega de datos

Programa de Maestría en Ciencias en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial Resultados de Aprendizaje

Los objetivos de aprendizaje de la EBU están destinados a mejorar el aprendizaje de los estudiantes en las siguientes áreas: comunicación, razonamiento ético, habilidades analíticas, tecnología de la información, perspectiva global, pensamiento crítico y comprensión de la sinergia. Al finalizar el programa de maestría, los graduados tendrán, entre otros:

• Comprensión profunda de la estructura de datos y la manipulación de datos.
• Comprenda los modelos de aprendizaje supervisados y no supervisados que incluyen regresión lineal, regresión logística, agrupación, reducción de dimensionalidad, K-NN y canalización.
• Realice computación científica y técnica utilizando el paquete SciPy y sus subpaquetes, incluidos Integrate, Optimize, Statistics, IO y Weave.
• Obtenga experiencia en computación matemática utilizando NumPy y Scikit-Learn.
• Domina los conceptos de motor de recomendación y modelado de series temporales.
• Comprender los principios, algoritmos y aplicaciones de Machine Learning.
• Aprenda las aplicaciones de la inteligencia artificial en varios casos de uso en diferentes campos como servicio al cliente, servicios financieros, atención médica y más.
• Implemente técnicas clásicas de Inteligencia Artificial como algoritmos de búsqueda, redes neuronales y seguimiento.
• Aprender a aplicar técnicas de Inteligencia Artificial para la resolución de problemas y explicar las limitaciones de las técnicas de Inteligencia Artificial actuales.
• Diseñe y construya sus propios agentes inteligentes y aplíquelos para crear prácticas artificiales.
• Proyectos de inteligencia que incluyen juegos, modelos de aprendizaje automático, problemas de satisfacción de restricciones lógicas, sistemas basados en el conocimiento, modelos probabilísticos, funciones de toma de decisiones de agentes y más.
• Comprender los conceptos de TensorFlow, sus principales funciones, operaciones y el canal de ejecución.
• Domine temas avanzados como redes neuronales convolucionales, redes neuronales recurrentes, entrenamiento de redes profundas e interfaces de alto nivel.
• Analice datos con Tableau y adquiera experiencia en la creación de tableros interactivos.
• Comprenda los diferentes componentes del ecosistema Hadoop y aprenda a trabajar con HBase, su arquitectura y almacenamiento de datos, aprenda la diferencia entre HBase y RDBMS, y use Hive e Impala para particionar.
• Comprenda MapReduce y sus características, además de aprender a ingerir datos usando Sqoop y Flume.
• Comprender los fundamentos del procesamiento del lenguaje natural utilizando la biblioteca más popular; Kit de herramientas de lenguaje natural de Python (NLTK).

Hechos

• Duración: 2 años
• Créditos: 90 ECTS
• Formato: Jornada completa o Jornada parcial
• Idioma: Inglés
• Fechas de inicio: septiembre

Estructura del programa