7 Επιστήμη Δεδομένων και Μεγάλα Δεδομένα MSc (Μεταπτυχιακό Δίπλωμα Ειδίκευσης Επιστημών) Degree Programs in Φινλανδία

Το Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα στη Μηχανική με επίκεντρο τα Δεδομένα βασίζεται στον συνδυασμό εφαρμοσμένων μαθηματικών με την επιστήμη των υπολογιστών και τη μηχανική. Κατά τη διάρκεια των σπουδών σας, θα μάθετε για την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση και πώς τα μαθηματικά και η στατιστική αποτελούν τη βάση τους. Αυτό θα σας επιτρέψει να κατανοήσετε σε βάθος τα δεδομένα και τις σύγχρονες μεθόδους μοντελοποίησης και ανάλυσης, όπως τα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, και να τις εφαρμόσετε σε προβλήματα με κοινωνικό αντίκτυπο.

Το μάθημα «Ανάλυση Δεδομένων» θα σας εκπαιδεύσει στην αποτελεσματική χρήση δεδομένων στην έρευνα, τη λήψη αποφάσεων και την κοινωνία. Η διδασκαλία επικεντρώνεται στην κατανόηση και την εφαρμογή των λειτουργικών αρχών των βασικών μεθόδων ανάλυσης δεδομένων στην πράξη.

Η νέα κατεύθυνση στην Τεχνητή Νοημοσύνη και τη Μηχανική Δεδομένων παρέχει στους φοιτητές τις δεξιότητες και τις γνώσεις για να ευδοκιμήσουν στον σημερινό κόσμο που βασίζεται στα δεδομένα. Με την ολοκλήρωση του προγράμματος, οι μαθητές θα κατανοήσουν πώς η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση μεταμορφώνουν τις βιομηχανίες βελτιστοποιώντας την επεξεργασία δεδομένων και τη λήψη αποφάσεων.

Τα μεγάλα δεδομένα και οι μέθοδοι που βασίζονται σε δεδομένα βρίσκονται στο επίκεντρο της σύγχρονης επιστήμης των υπολογιστών, των στατιστικών και της μηχανικής υπολογιστών και υπόσχονται μεγάλες υποσχέσεις για το μέλλον. Απαιτούνται ειδικοί στην ανάλυση δεδομένων για την επίλυση δύσκολων προβλημάτων που βασίζονται σε δεδομένα, όπως η κατανόηση εγγράφων κειμένου, η συνομιλία και τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. δημιουργία έξυπνων μηχανών αναζήτησης. εύρεση γνώσεων βάσει δεδομένων για φαινόμενα της κοινωνίας, της οικονομίας και του πολιτισμού· δημιουργία λύσεων βάσει δεδομένων για ιατρικά και βιολογικά προβλήματα και παροχή δυνατότητας αυτοοδηγούμενων αυτοκινήτων και αυτόνομων ρομπότ.

Η στατιστική ανάλυση δεδομένων (M.Sc.) σας διδάσκει να κατανοήσετε την ανάλυση δεδομένων και να μάθετε απαραίτητες δεξιότητες, όπως καθαρισμό δεδομένων, ενσωμάτωση, μοντελοποίηση και πρόβλεψη και διαδραστική εξερεύνηση δεδομένων και μοντέλων. Θα μάθετε μεθόδους που κυμαίνονται από πιθανοτικές προσεγγίσεις μέσω αποτελεσματικών αλγορίθμων εξόρυξης δεδομένων έως ευέλικτης βαθιάς εκμάθησης με νευρωνικά δίκτυα. Θα μάθετε επίσης να παρουσιάσετε τα αποτελέσματα της ανάλυσης δεδομένων στους υπεύθυνους λήψης αποφάσεων με περιγραφικές περιλήψεις και οπτικοποιήσεις.

Οι απόφοιτοι θα είναι ειδικοί στην ανάλυση που κατανοούν τις ανάγκες των επιχειρήσεων, βιομηχανικών και δημόσιων οργανισμών όσον αφορά τη συλλογή, την ανάλυση και τη χρήση ψηφιακών δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων, τις λειτουργίες και τις εργασίες ανάπτυξης. να είναι σε θέση να επιλέγουν και να αναπτύσσουν τις σχετικές θεωρίες και μεθόδους ανάλυσης και έχουν αποκτήσει εμπειρία στη χρήση εργαλείων και περιβαλλόντων για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων αναλυτικών στοιχείων. να είναι σε θέση να αναζητούν, να συλλέγουν και να δημιουργούν ερευνητικά δεδομένα και να παράγουν ερευνητικές εκθέσεις βασισμένες σε επιστημονική συμπεριφορά σε διεπιστημονικά περιβάλλοντα και σε διαφορετικά εμπειρικά πλαίσια. να έχετε ομαδική εργασία και ικανότητες συνεργασίας βάσει έργων, να είστε σε θέση να επιλύετε προβλήματα για και με εξωτερικά ενδιαφερόμενα μέρη και να έχετε καλές δεξιότητες επικοινωνίας.

Οι απόφοιτοι του EBDS θα μπορούν να σχεδιάζουν επιδημιολογικές μελέτες. κατασκευή στατιστικών μοντέλων · να παράγει νέες γνώσεις που μπορούν να μεταφερθούν στη δημόσια παρέμβαση, στην πολιτική υγείας και στην ιατρική ακριβείας. Το EBDS είναι μέρος του εμβληματικού προγράμματος του University of Oulu σχετικά με τους μοριακούς και περιβαλλοντικούς καθοριστικούς παράγοντες της δια βίου υγείας και των πρωτοποριακών διαχρονικών ομάδων του. Το πρόγραμμα χρησιμοποιεί εμπειρογνωμοσύνη σε πολλές μονάδες, ερευνητικές ομάδες και σχολές. Αυτό το νέο διεθνές μεταπτυχιακό πρόγραμμα προσφέρει ένα ολοκληρωμένο σύνολο δεξιοτήτων για τους μαθητές του.