Maestría en ciencia de datos
University of Hertfordshire
Información clave
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ubicación del campus
Hatfield, Reino Unido
Idiomas
Inglés
formato de estudio
En el campus
Duración
1 - 2 año
Ritmo
Tiempo completo, Tiempo parcial
Tasas de matrícula
GBP 13.950 *
Plazo de solicitud
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Fecha de inicio más temprana
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* estudiantes internacionales a tiempo completo, a tiempo parcial £ 1160 por 15 créditos / estudiantes del Reino Unido a tiempo completo £ 9450, a tiempo parcial £ 790 por 15 créditos / estudiantes de la UE a tiempo completo £ 13950, a tiempo parcial £ 1160
becas
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Introducción
"Debido a la pandemia de coronavirus en curso, los exámenes pueden ser reemplazados por una forma alternativa de evaluación durante el año académico 2021/2022. Consulte la Especificación del programa en estas páginas para obtener más detalles".
¿Por qué elegir Herts?
- Excelencia en la enseñanza : Serás instruido por personal investigador reconocido internacionalmente con experiencia en matemáticas, estadística, astrofísica, física médica e informática (ver personal clave).
- Oportunidades de colocación laboral : tiene la opción de realizar una colocación industrial remunerada por un año. Los estudiantes han tenido colocaciones en organizaciones como NatWest, Sparta Global y Sky.
- Conexiones de la industria : Benefíciese de nuestros fuertes vínculos con la industria de la computación. Trabajamos con empleadores como Microsoft y Hewlett Packard para que los estudiantes participen en ferias profesionales y sesiones de la industria.
Sobre el curso
Los datos son la moneda de cambio de todas las investigaciones científicas, excepto las más teóricas, y también sustentan nuestro mundo moderno, desde el flujo de datos a través de las redes bancarias internacionales y la difusión de memes en las redes sociales hasta los modelos complejos de pronóstico del tiempo. La generación constante de datos de nuestra sociedad digital se alimenta de nuestra vida cotidiana, afectando la forma en que recibimos la atención médica e influyendo en nuestros hábitos de compra. El orden para manejar, entender y explotar grandes volúmenes de datos disponibles requiere visión, análisis y visualización humanos altamente capacitados. Los profesionales que trabajan en este campo se denominan 'científicos de datos', que combinan habilidades matemáticas y estadísticas avanzadas con programación, diseño de bases de datos, aprendizaje automático, modelado, simulación y visualización de datos innovadores. Estos profesionales tienen una gran demanda tanto en el sector público como en el privado en el Reino Unido y en todo el mundo. Los objetivos de este programa y los resultados del aprendizaje se basan en dos principios rectores:
- Proporcionar una comprensión integral de los conceptos matemáticos y estadísticos fundamentales que subyacen a la ciencia de datos, y cómo se implementan en algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para resolver una variedad de problemas de procesamiento y análisis de datos.
- Brindar capacitación en las habilidades prácticas relevantes para la ciencia de datos, de las cuales es fundamental la capacidad de escribir código limpio y eficiente en lenguajes reconocidos por la industria (en particular, Python y R), pero también incluye técnicas de manejo, manipulación, minería y visualización de datos. .
¿Por qué elegir este curso?
- Este programa se distingue por su filosofía de ampliar la participación y proporciona una ruta para adquirir habilidades y capacitación en ciencia de datos a quienes tienen antecedentes no asociados tradicionalmente con los temas STEM de matemáticas, estadística y programación. El programa está diseñado para ser atractivo para una amplia gama de estudiantes que buscan capacitación o perfeccionamiento en ciencia de datos.
- Se beneficiará de la experiencia de astrofísicos, físicos, matemáticos e informáticos con perfiles de investigación internacionales. Su investigación diaria implica la aplicación y, en algunos casos, el desarrollo de nuevas habilidades en ciencia de datos, desde análisis estadísticos fundamentales, el uso de computación distribuida de alto rendimiento e investigación de nuevos algoritmos de inteligencia artificial.
- Nuestro objetivo es hacer que el programa sea distintivo en términos de la combinación de habilidades duras y blandas, y la estrecha relación personal que estamos desarrollando con los empleadores, que se incorporará al programa a través de la evaluación continua de las últimas herramientas relevantes para la industria, que son continuamente evolucionando a medida que se dispone de nuevas tecnologías y software.
- Experimentarás un enfoque multidisciplinario de la ciencia de datos al experimentar desafíos en ciencias de la computación, artes creativas, entornos médicos y comerciales.
- Tendrá la oportunidad de asistir a una amplia gama de seminarios centrados en la investigación para excitar y despertar su curiosidad intelectual.
Experiencia del estudiante
En University of Hertfordshire , queremos asegurarnos de que su tiempo de estudio con nosotros sea lo más libre de estrés y gratificante posible. Ofrecemos una variedad de servicios de soporte que incluyen; el bienestar de los estudiantes, el apoyo académico, el alojamiento y el cuidado de los niños para garantizar que aproveche al máximo su tiempo en Herts y pueda concentrarse en estudiar y divertirse.
Información adicional
- Año de prácticas o estudios en el extranjero: n / a
- Aplicaciones abiertas a estudiantes internacionales y de la UE: Sí
Galería
Admisiones
Becas y Financiamiento
Plan de estudios
¿Qué voy a estudiar?
El plan de estudios está estructurado para garantizar que estén expuestos a los principios matemáticos y estadísticos fundamentales que sustentan toda la ciencia de datos. Estos temas siempre serán relevantes en un campo en constante evolución. El trabajo teórico se reforzará con la aplicación práctica a través de laboratorios y talleres prácticos, para que pueda comprender y apreciar cómo los principios fundamentales se reflejan en una amplia gama de análisis y procesamiento de datos. Llegará a dominar las habilidades prácticas clave (por ejemplo, el uso de pandas para trabajar con estructuras de datos dentro de Python y ggplot2 para la visualización en Python y R) utilizando datos del 'mundo real' siempre que sea posible. En algunos casos, estos datos pueden obtenerse de proyectos de investigación activos realizados por miembros del personal docente.
El programa se enfoca en brindar capacitación 'de un extremo a otro' para que usted se vuelva competente no solo en el procesamiento y análisis de datos, sino también en la manipulación y preparación de datos a partir de un estado sin procesar, así como en la interpretación de resultados y la comunicación efectiva de los hallazgos a otros. Esto le permitirá estar preparado para los desafíos y aplicaciones del mundo real y le ayudará a desarrollar independencia en su pensamiento analítico y crítico. Esto se nutrirá en sesiones prácticas de laboratorio para que pueda poner en práctica sus teorías.
Nivel 6
- Estadística multivariante II 15 créditos II Opcional
- Modelado lineal II 15 créditos II Opcional
Nivel 7
- Redes neuronales y aprendizaje automático II 30 créditos II Obligatorio
- Fundamentos de la ciencia de datos II 30 créditos II Obligatorio
- Ciencia de datos aplicada 2 II 15 créditos II Obligatorio
- Proyecto de ciencia de datos II 60 créditos II Obligatorio
- Bootcamp II de habilidades básicas de ciencia de datos 0 créditos II Opcional
- Manejo y visualización de datos II 15 créditos II Opcional
- Minería y descubrimiento de datos II 15 créditos II Opcional
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
Al completar el programa, podrá demostrar (y aplicar) una comprensión de una amplia gama de habilidades teóricas y prácticas que le permitirán ingresar a una variedad de disciplinas e industrias. Usted será capaz de:
- Comprender y ser capaz de evaluar críticamente las diversas fortalezas y debilidades inherentes a las diferentes metodologías de ciencia de datos.
- Diseñe estrategias y soluciones creativas para abordar problemas de ciencia de datos desconocidos y evalúe críticamente los productos y resultados a través de una validación estadísticamente sólida adecuada y otras técnicas de evaluación del desempeño.
- Comunique eficazmente problemas, métodos, resultados y conclusiones a través de presentaciones orales y escritas a audiencias tanto expertas como no expertas.
- Tener una apreciación tanto de la investigación subyacente detrás de las técnicas de ciencia de datos (por ejemplo, algoritmos de vanguardia y técnicas computacionales) como de su relevancia y aplicación en una amplia gama de disciplinas.
Requisitos de lengua inglesa
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