MSc Data Science
Canterbury, Reino Unido
DURACIÓN
1 Years
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
Solicitar fecha límite de solicitud
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
Sep 2025
TASAS DE MATRÍCULA
EUR 22.700 / per year
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
Introducción
Los científicos de datos utilizan principios y prácticas de los campos de las matemáticas, la estadística, la inteligencia artificial y la ingeniería informática para analizar y generar significado a partir de los datos. En Kent, se le enseña cómo aplicar el aprendizaje automático de vanguardia y métodos de aprendizaje profundo, y la forma de dar sentido a los datos de texto que nos rodea.
Impartido por expertos en el campo, utilizará datos del mundo real para aprender las habilidades técnicas, prácticas y transferibles necesarias para ser un científico de datos exitoso. Este curso de conversión está diseñado para aquellos con un conocimiento previo limitado de la ciencia de datos, estadísticas y computación: no es necesario un fondo en el tema a medida que comenzamos con los fundamentos de la teoría de la ciencia de datos.
Las innovaciones en inteligencia artificial y aprendizaje automático han agilizado y hecho más eficiente el procesamiento de datos. La demanda del sector ha creado puestos de trabajo en organizaciones de todo el mundo en el campo de la ciencia de datos. Debido al conjunto de competencias y conocimientos necesarios, es probable que esta tendencia continúe en las próximas décadas. Añade unas prácticas industriales para mejorar aún más tu empleabilidad.
Razones para estudiar el curso de Conversión MSc Data Science en Kent
- Nuestro curso está hecho a medida para permitir el acceso con un título universitario de cualquier materia (o cualificaciones o experiencia equivalentes), siempre que cumpla nuestros requisitos de acceso.
- El curso de reconversión se diseñó en consulta con organizaciones externas; ellas nos dijeron qué competencias y experiencia buscaban en los empleados potenciales.
- Se te enseñarán habilidades técnicas clave que los empleadores esperan de sus empleados, incluida la programación en Python y R y el uso de métodos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
- Desarrollarás las habilidades transferibles que necesitas para tener éxito en cualquier campo. Por ejemplo, al final del curso, esperamos que usted será mucho más confianza en la presentación de sus hallazgos de diversas maneras a otras personas.
- A este curso de reconversión puede añadir unas prácticas en una empresa, lo que le permitirá adquirir una valiosa experiencia laboral y establecer contactos.
- Nuestro personal docente se dedica a la investigación y cuenta con una amplia experiencia. Nuestra experiencia abarca el amplio tema de la ciencia de datos.
Acerca de la Escuela de Matemáticas, Estadística y Ciencias Actuariales (SMSAS)
La Escuela goza de una sólida reputación por su investigación de categoría mundial y un sistema bien establecido de apoyo y formación con un alto nivel de flexibilidad y contacto frecuente entre el personal y los estudiantes de investigación. Los estudiantes de postgrado desarrollan habilidades analíticas, comunicativas y de investigación. El desarrollo de habilidades computacionales y su aplicación a problemas matemáticos constituye una parte importante de la formación de postgrado en la Escuela, preparándole para una gran carrera profesional.
Acerca de la Escuela de Informática
Nuestros investigadores líderes mundiales, en áreas clave como la ciberseguridad, los lenguajes de programación, la inteligencia computacional y la ciencia de datos, nos valieron un resultado sobresaliente en el reciente Marco de Excelencia en Investigación (REF) 2021; un impresionante 100% de nuestra investigación fue clasificada como "líder mundial" o "excelente a nivel internacional" por su impacto.
Nuestro trabajo se basa en estrechos vínculos con la industria, en particular con Cisco Systems Inc, Microsoft, Oracle, IBM, Nvidia, Erlang Solutions, GCHQ y Google.
Nuestros programas son impartidos por destacados investigadores expertos en sus campos. La Escuela de Informática de Kent es el hogar de varios autores de los principales libros de texto de ciencias de la computación.
Disponemos de una amplia gama de equipos que proporcionan sistemas basados tanto en Linux como en PC. Nuestros recursos incluyen un servidor empresarial multinúcleo y un servidor de máquinas virtuales que da soporte a experimentos de seguridad informática.
La Escuela cuenta con magníficos espacios para creadores, como el Hackspace, que alberga tecnología y equipos de vanguardia, y el Laboratorio de Robótica Cognitiva y Sistemas Autónomos, que contiene, entre otros equipos, una fresadora, impresoras 3D, una cortadora láser y un amplio espacio para construir y fabricar artefactos digitales.
Galería
Admisiones
Becas y Financiamiento
We have a range of subject-specific awards and scholarships for academic, sporting and musical achievement.
Plan de estudios
Stage 1
- Programming for Artificial Intelligence
- Data Mining and Knowledge Discovery
- Solución de problemas con datos y texto
- Modelado de datos y consultoría
- Foundations of Data Science
- Aprendizaje automático con R
- Métodos de proyectos de ciencia de datos
Stage 2
Data Science Project
Resultado del programa
Programme aims
The course aims to:
- Brindar a los estudiantes la profundidad del conocimiento técnico y las habilidades apropiadas para los estudiantes de nivel de maestría en ciencia de datos.
- Desarrollar una comprensión integrada y crítica de la ciencia de datos.
- Desarrollar una variedad de habilidades intelectuales y transferibles avanzadas, incluidas habilidades de aprendizaje permanente.
- Proporcionar a los estudiantes una comprensión integral y sistemática de la ciencia de datos teórica y práctica.
- Proporcionar a los estudiantes una comprensión profunda de las consideraciones éticas relacionadas con el tema.
- Desarrollar la capacidad de los estudiantes para el razonamiento riguroso y la expresión precisa.
- Desarrollar las capacidades de los estudiantes para formular y resolver problemas relevantes a la Ciencia de Datos.
- Desarrollar la apreciación de los estudiantes de los avances recientes en ciencia de datos y de los vínculos entre la teoría y la aplicación práctica.
- Desarrollar en los estudiantes un enfoque lógico y sistemático para la solución de problemas.
- Desarrollar en los estudiantes una mayor capacidad de pensamiento y trabajo independiente.
- Brindar a los estudiantes oportunidades para estudiar temas avanzados en ciencia de datos y participar en investigaciones.
- Desarrollar las habilidades comunicativas y personales de los estudiantes.
- Proporcionar a los estudiantes exitosos la profundidad de conocimientos necesaria para ingresar a una carrera como científico de datos profesional.
- Mejorar las perspectivas profesionales de los graduados que buscan empleo en el sector.
Learning outcomes
Knowledge and understanding
Al finalizar el curso, los estudiantes podrán:
- Utilizar y aplicar teorías y conocimientos para realizar análisis de una amplia variedad de temas avanzados relacionados con la ciencia de datos.
- Identificar, evaluar y tomar decisiones basadas en los aspectos profesionales, legales, sociales, culturales y éticos relacionados con la ciencia de datos.
- Identificar y aplicar los conceptos y principios detrás de los métodos de ciencia de datos para una variedad de paradigmas de ciencia de datos.
- Identificar, sintetizar y aplicar diferentes conceptos y métodos estadísticos.
- Aplicar y defender una amplia gama de métodos y técnicas apropiados para la ciencia de datos a nivel de posgrado.
- Evaluar y justificar el uso de la ciencia de datos en áreas temáticas específicas y la importancia del papel de la ciencia de datos en esas áreas.
Intellectual skills
Al finalizar el curso, los estudiantes podrán:
- Aplicar métodos de ciencia de datos de forma sistemática y precisa para manipular datos.
- Recopilar información y desarrollar soluciones apropiadas para un problema de ciencia de datos determinado.
- Desarrollar, aplicar y explicar soluciones a problemas de ciencia de datos teniendo en cuenta las compensaciones involucradas.
- Interpretar y desarrollar soluciones para problemas complejos relacionados con la ciencia de datos de manera sistemática, lógica y creativa.
- Actuar con autodirección y originalidad al abordar y resolver problemas.
- Desarrollar y aplicar soluciones en ausencia de datos completos
- Formular y aplicar soluciones para un proyecto sustancial de investigación o desarrollo e informar el trabajo claramente en forma de informe de proyecto.
Subject-specific skills
Al finalizar el curso, los estudiantes podrán:
- Realizar trabajos prácticos que exploren las técnicas cubiertas en el curso y analizar y comentar los hallazgos.
- Identificar, evaluar y aplicar conceptos avanzados de ciencia de datos para formular soluciones a problemas de ciencia de datos.
- Seleccionar, aplicar y evaluar técnicas de modelado y aprendizaje automático.
- Extraer y sintetizar lo esencial de los problemas para facilitar su análisis e interpretación.
Transferable skills
Al finalizar el curso, los estudiantes podrán:
- Planificar, trabajar y estudiar de forma independiente y utilizar los recursos pertinentes de una manera que refleje buenas prácticas.
- Hacer un uso eficaz de las instalaciones generales de TI, incluidas las habilidades de recuperación de información.
- Gestionar su tiempo, incluida la capacidad de gestionar su aprendizaje y desarrollo.
- Valorar la importancia del desarrollo profesional continuo como parte del aprendizaje permanente.
- Trabajar eficazmente como miembro de un equipo
- Comunicar cuestiones técnicas con claridad a audiencias especializadas y no especializadas.
- Presentar ideas, argumentos y resultados en forma de un informe escrito bien estructurado.
- Actuar de forma autónoma en la planificación y ejecución de tareas a nivel profesional o equivalente
Cuota de matrícula del programa
Oportunidades profesionales
Serás un científico de datos capacitado, preparado para trabajar en muchos campos. Las organizaciones que manejan datos requerirán tus habilidades: podrías trabajar para un gobierno nacional, una compañía de seguros, como arqueólogo o para un club de fútbol o una franquicia de cricket. Alternativamente, tal vez te veas como un futuro emprendedor, que usa lo que has aprendido sobre datos para desarrollar tu propio negocio. Para ayudarte a decidir, podrás asistir a charlas de profesionales que trabajan con datos y asistir a eventos de networking con empleadores.
Programas
How you'll study
Teaching and assessment
Las evaluaciones incluyen análisis exhaustivos de datos complejos del mundo real. Habrá exámenes escritos que no se podrán ver, pero la mayor parte de los créditos se basarán en trabajos de clase, que incluyen un proyecto independiente y un informe respaldado por un supervisor académico. Las evaluaciones implicarán trabajar con datos desordenados donde los análisis deben presentarse a "clientes", trabajo en grupo en proyectos de codificación y el desarrollo de herramientas de visualización de datos que podrían ser utilizadas por una organización en particular. Habrá exposición a evaluaciones que son relativamente de bajo riesgo, como planes de proyectos y presentaciones. La tecnología que se utilizará para realizar la evaluación será estándar: cualquier computadora con una especificación moderna será apropiada.