Andmed on tänapäeva infoühiskonna liikumapanev jõud. Kiiresti kasvav nõudlus spetsialistide järele, kes suudavad kasutada uut rikkalikku teavet suurtes ja keerulistes süsteemides.


Programm keskendub tänapäevastele meetoditele masinloetuse ja andmebaasi haldamise kohta, mis kasutavad statistika võimet tõhusate mudelite koostamiseks, usaldusväärsete prognooside tegemiseks ja optimaalsete otsuste tegemiseks. Programm pakub üliõpilastele unikaalseid oskusi, mis on tööturul kõige väärtuslikumad.

Infotehnoloogia kiire areng on toonud kaasa suure hulga või keerukate süsteemide poolt loodud suurte infohulkadega ühiskonna ülerõhu. Taotlused infotehnoloogia, telekommunikatsiooni, äri, robootika, majanduse, meditsiini ja paljudes teistes valdkondades genereerivad informatsiooni mahud, mis pakuvad väljakutseid professionaalsetele analüütikutele. Programmiga kaasas olevad masinloetuse, andmekaevandamise, statistilise visualiseerimise, arvutusstatistika ja muude arvutitundlike statistiliste meetodite mudelid ja algoritmid on kavandatud õppima nendest keerukatest teabemahudest. Neid vahendeid kasutatakse tihti suuremahuliste ja keerukate süsteemide tõhususe ja tootlikkuse suurendamiseks ning ka nende arukamaks ja autonoomsemaks muutmiseks. See muudab need vahendid üha populaarsemaks nii valitsusasutuste kui ka erasektori jaoks.

Programm on mõeldud üliõpilastele, kellel on põhiteadmised matemaatika, rakendusmatemaatika, statistika ja infotehnoloogia kohta ning neil on bakalaureusekraad ühes neist valdkondadest või inseneri kraad.

Enamik programmis sisalduvatest kursustest annavad üliõpilastele sügavaid teoreetilisi teadmisi ja praktilisi kogemusi tohutul hulgal laboritööl.


Õpilastele antakse võimalus õppida:

  • kuidas kasutada klassifitseerimismeetodeid, et parandada mobiiltelefoni kõnetuvastus tarkvara võime eristada vokaalid mürarohkes keskkonnas
  • Kuidas parandada suunatud turundust, analüüsides supermarketite skanneri andmebaaside shopping patterns
  • kuidas luua rämpspostifiltrit
  • kuidas varakult hoiatada finantskriisi eest, analüüsides kriisiga seotud sõnade sagedust finantssidemete ja Interneti-foorumites
  • kuidas hinnata uute liiklusalaste õigusaktide mõju liiklusõnnetustes hukkunute arvule
  • kuidas kasutada vähktõve determinantide tundmaõppimiseks kompleksset DNA mikrokiipide andmestikku
  • kuidas oliiviõli proovi päritolu kindlaksmääramiseks kasutada interaktiivset ja dünaamilist graafikat.

Programm sisaldab mitmesuguseid kursusi, millest õpilased võivad valida. Õpilastel, kes soovivad oma õpinguid täiendada teistes ülikoolides omandatud kursustel, on võimalus osaleda vahetusõpingutes kolmanda ametiaja jooksul. Meie partnerprogrammid valiti hoolikalt, et hõlmata erinevaid metodoloogilisi perspektiive ja kohaldatavaid valdkondi.

Programmi lõpuaja jooksul saavad õpilased abi eraettevõtte või riigiasutuse leidmisel, kus nad saavad töötada väitekirja koostamiseks. Seal nad saavad rakendada oma teadmisi tõeliseks probleemiks ja kohtuda inimestega, kes kasutavad täiustatud andmeanalüütikat praktikas.


Õppekava ja kursuse üksikasjad

Programm kestab kaks aastat ja hõlmab 120 ainepunkti, sealhulgas väitekiri.

Sissejuhatav kursuste plokk sisaldab kursuste põhistatistika pakutakse õpilastele taust infotehnoloogia või inseneri ja kursuse programmeerimine pakutakse üliõpilastele, kellel on kraad statistikat või matemaatika. Programmi tuum on moodulid, mis käsitlevad masinaõpetust, andmetöötlust, suurte andmete analüüsi, arvutuslikku statistikat ja baiši õppimist.

Lisaks on magistriõppe üliõpilasel vabadus valida õpilaste statistilise ja analüütilise pädevuse tugevdamiseks mõeldud profiilikursuste ja täiendavate kursuste vahel, mis võimaldavad õpilastel keskenduda konkreetsetele rakendusvaldkondadele või muudes valdkondades asuvatele asjakohastele kursustele. Vahetusuuringute võimalused on esitatud programmi kolmandas semestris.

Et kraadi anda, peavad üliõpilased läbima 90 ECTS ainepunkti kursusi, sealhulgas 42 ECTS ainepunkti kohustuslikke kursusi, vähemalt 6 ECTS ainepunkti sissejuhatavatest kursustest, vähemalt 12 ECTS ainepunkti profiilkursustel ja võimalusel ka mõni täiendav kursus. Üliõpilased peavad olema ka edukalt kaitsnud 30 ECTS ainepunkti magistritöö.


Kursuse üksikasjad

Aasta 1

Sissejuhatavad kursused

  • Statistilised meetodid, 6 ainepunkti
  • Advanced R programmeerimine, 6 ainepunkti

Kohustuslikud kursused

  • Täiustatud akadeemilised õpingud, 3 ainepunkti
  • Sissejuhatus masinaõppesse, 9 ainepunkti
  • Advanced Data Mining, 6 ainepunkti
  • Big Data Analytics, 6 ainepunkti
  • Sissejuhatus Pythoni, 3 ainepunkti
  • Teadusfilosoofia, 3 ainepunkti
  • Bayesi õppimine, 6 ainepunkti
  • Arvutusstatistika 6 ainepunkti

Profiilikursused

  • Ajaartikli analüüs, 6 ainepunkti
  • Mitmemõõtmelised statistilised meetodid, 6 ainepunkti

Täiendavad kursused

  • Veebi programmeerimine, 6 ainepunkti
  • Neuro-võrgud ja õppesüsteemid, 6 ainepunkti

2. aasta

Profiilikursused

  • Visualiseerimine, 6 ainepunkti
  • Advanced Machine Learning, 6 ainepunkti
  • Tõenäosusteooria, 6 ainepunkti
  • Otsuse teooria, 6 ainepunkti

Täiendavad kursused

  • Data Mining Project, 6 ainepunkti
  • Teksti kaevandamine, 6 ainepunkti
  • Andmebaasitehnoloogia, 6 ainepunkti

Magistritöö, 30 ainepunkti

Karjäärivõimalused

Nõudlus kasvab kiiresti spetsialistide jaoks, kes on võimelised analüüsima suuri ja keerukaid süsteeme ja andmebaase tänapäevaste arvutitundlike meetodite abil. Äri, telekommunikatsioon, infotehnoloogia ja meditsiin on vaid mõned näited valdkondadest, kus meie õpilased on suure nõudlusega ja pärast lõpetamist leida kaugelearenenud analüütilised positsioonid.

Teadusliku karjääri eesmärgiks olevad üliõpilased leiavad, et programm sobib tulevaseks teadustööks. Paljud programmi õppejõud on rahvusvaheliselt tunnustatud teadustöötajad statistika, andmete kaevandamise, masin õppe, andmebaaside metoodika ja arvutus statistika.


Riiki sisenemise nõuded

Bakalaureusekraad võrdub Rootsi Kandidatexamen statistika, matemaatika, rakendusmatemaatika, infotehnoloogia, inseneri või samalaadsel tasemel. Kursused on arvestuses ja lineaarsed algebrast, statistikast ja programmist.

Inglise keeles, mis vastab inglise keele tasemele rootsi keskhariduses (inglise keeles 6 / B).


Eriline valik

Valik põhineb:

  • Akadeemilised saavutused ja kavatsuste protokollid

Seetõttu peaks iga taotleja lisama inglise keeles kirja, milles selgitatakse, miks taotleja soovib programmi õppida, kuidas taotleja akadeemiline taust on seotud programmi sisuga ja kuidas taotleja akadeemiline taust vastab konkreetsele programmile nõuded. Kui taotleja ärakirju on kursustel, mis vastavad erinõuetele vastavatele kursustele, on taotlejal soovitatav nimetada need kursused kavatsuste kirjaga. Samuti on soovitatav, et taotleja lisab kavatsuste protokollile muu asjakohase kogemuse (töökogemus, projekti osalemine jms seoses programmi erinõuetega või programmi sisu).


Õppemaksud

190 000 kr - NB: kehtib ainult väljaspool ELi, EMP ja Šveitsi asuvatest üliõpilastest.

Programmi õpetamise keel:
Inglise

Vaata veel 22 kursust Linköping Universityis »

Viimati uuendatud August 23, 2018
See kursus on Ülikoolilinnas
Start Date
sept 2019
Duration
2 aastat
Päevane õpe
Price
190,000 SEK
Kehtib ainult väljaspool ELi, EMP ja Šveitsi asuvatest üliõpilastest.
Asukohtade järgi
Kuupäeva järgi
Start Date
sept 2019
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev

sept 2019

Location
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
End Date