MSc teaduslikus andmetöötluses
University of Bayreuth
Põhiteave
Ülikooli asukoht
Bayreuth, Saksamaa
Keeleteadus
Inglise keel
Õppevorm
Ülikoolilinnakus
Kestvus
4 semestrid
Tempo
Päevane õpe
Õppemaks
Võta kooliga ühendust
Avalduste vastuvõtu lõppkuupäev
Võta kooliga ühendust
Varaseim alguskuupäev
Oct 2023
Sissejuhatus
⚡️ Koronaviiruse (COVID-19) värskendus
Oleme programmid ajutiselt muutnud virtuaalseteks õppeklassideks, nii et kogu planeeritud õppetöö saab toimuda veebis. Programmid algavad novembris 2020 ja vajadusel õpetavad veebis ning lähevad seejärel ülikoolilinnakus õppimisele.
University of Bayreuth pakub alates 2019. aasta suvesemestrist uut eliitõppeprogrammi: Scientific Computing on üks kahest uuest õppeprogrammist, mis saavad Baieri rahastust Baieri eliitvõrgustiku raames. Teadusliku andmetöötluse valdkond käsitleb tehnoloogia, majanduse ja loodusteaduste keerukate probleemide matemaatilist modelleerimist ja tõhusat arvutuslikku arvutamist. Tänapäeva tootearendus ja -arendus oleks mõeldamatu ilma arvutuslike simulatsioonita arvutite abil. Teadusliku andmetöötluse erirakendused ulatuvad kokkupõrkekatsetest elektromagnetilise ühilduvuseni, kütuseelementide optimeerimiseni, tuletisinstrumentide hindade arvutamiseni ja bioloogiliste protsesside simulatsioonini. See uus rahvusvaheline matemaatikaõppekava võimaldab University of Bayreuth valmistada väga andekaid õpilasi ette numbrilise simulatsiooni valdkonna tulevasteks väljakutseteks.
Magistriprogrammi profiil
Viimase paari aasta jooksul on tehnoloogia ja loodusteaduste nähtuste arvuline simulatsioon osutunud oluliseks vahendiks tööstuse ja ettevõtete arengutsüklite kiirendamiseks. Kui kunagi pidid teadlased hoolikalt uurima toote omadusi prototüüpide põhjal, siis nüüd simuleeritakse ja optimeeritakse neid arvutites. Nõudlus numbrilise simulatsiooni võimaluste järele kasvab jätkuvalt koos vajadusega üha täpsemate mudelite järele, uute probleemvaldkondade, näiteks andmeanalüüsi (nt suurandmed), ning parameetrist sõltuvate probleemide ja ebakindlate andmetega mudelite kaasamisega. Selle vallandas suhteliselt noor ja tulevikku suunatud teadusliku andmetöötluse uurimisvaldkond.
Väli käsitleb kogu lahendusahelat, sealhulgas modelleerimist; matemaatiline, arvuline ja statistiline analüüs; optimeerimine; algoritmide rakendamine suure jõudlusega arvutites; ja tulemuste visualiseerimine. Õpilaste koolitamisele selles arengus on aga pööratud vähe tähelepanu. Matemaatika lõpetajad piirduvad üldjuhul ikkagi põhitõdedega arvandmetest ja teaduslikust andmetöötlusest. Matemaatika õppimise kõrgete nõudmiste tõttu ei jää tavaliselt palju aega värskelt omandatud teadmiste ülekandmiseks naabervaldkondadesse, mis kujutavad endast intellektuaalseid väljakutseid.
Rahvusvahelise magistriprogrammi eesmärk on seega pakkuda spetsiaalset valikut kursusi, mis viivad kõrgelt kvalifitseeritud ja töökad üliõpilased ülitõhusate numbriliste meetodite väljatöötamise ja matemaatilise analüüsi poole. On ülioluline, et ülimalt keerukad probleemid viidaks vähem keerulisse numbrilisse lähendusse (paralleelsetes arvutites) nende matemaatilise tuuma mõistmise kaudu. Magistriprogramm hõlmab - ja see on motiveeritud - mitmeid kursusi teistes ainevaldkondades (biokeemia, füüsika, informaatika ja inseneriteadus), kus otsustavat rolli mängib nõudlike probleemide simulatsioon. Programm on suunatud õpilastele, kes töötavad matemaatika, informaatika ja füüsika ristumiskohas. See interdistsiplinaarne lähenemisviis võimaldab õpilastel saavutada ja rakendada oma eriteadmisi diferentsiaal- ja integraalvõrrandite lahendamise ja suurte andmekogumite analüüsimise tõhusatest meetoditest ning laiendada seda oskusteavet teistele ainevaldkondadele.
Sisseastumised
Õppekava
Viimastel aastatel on tehnoloogia ja loodusteaduste nähtuste numbrilised simulatsioonid osutunud oluliseks vahendiks tööstuse ja ettevõtete arengutsüklite kiirendamisel. Kui kunagi pidid teadlased prototüüpide põhjal hoolikalt uurima toote omadusi, siis nüüd simuleeritakse ja optimeeritakse neid arvutites. Nõudmised arvsimulatsiooni võimalustele kasvavad jätkuvalt, kuna on vaja järjest täpsemaid mudeleid, kaasatakse uusi probleemseid valdkondi nagu andmeanalüüs (nt suurandmed) ning parameetritest sõltuvad probleemid ja ebakindlate andmetega mudelid. Selle käivitas suhteliselt noor ja tulevikku vaatav teadusliku andmetöötluse uurimisvaldkond.
Väljas käsitletakse kogu lahenduste ahelat, sealhulgas modelleerimist; matemaatiline, numbriline ja statistiline analüüs; optimeerimine; suure jõudlusega arvutite algoritmide rakendamine; ja tulemuste visualiseerimine. Siiski on vähe tähelepanu pööratud õpilaste koolitamisele selles arengus. Matemaatikaõpetajate üldiselt piirdutakse üldjuhul arvandmete ja teaduslike andmetöötlusstatistikatega. Matemaatika õpingute kõrgete nõudmiste tõttu ei ole tavaliselt veel palju aega, et uusi teadmisi üle kanda naabruses asuvatesse valdkondadesse, mis esindavad iseenesest intellektuaalseid probleeme.
Struktuur ja sisu
Rahvusvahelise magistriprogrammi eesmärk on seega pakkuda spetsiaalset kursuste valikut, mis juhib kõrgelt kvalifitseeritud ja töökaid üliõpilasi ülitõhusate numbriliste meetodite väljatöötamise ja matemaatilise analüüsi poole. On ülioluline, et väga keerukad probleemid viiakse (paralleelsetes arvutites) nende matemaatilise tuuma mõistmise kaudu vähem keerukale numbrilisele lähendusele. Magistriprogramm hõlmab – ja on nendest motiveeritud – mitmeid kursusi muudes ainevaldkondades (biokeemia, füüsika, informaatika ja inseneriteadus), milles on ülioluline roll keerukate probleemide simuleerimisel. Programm on suunatud õpilastele, kes töötavad matemaatika, arvutiteaduse ja füüsika ristumiskohas. See interdistsiplinaarne lähenemine võimaldab õpilastel saavutada ja rakendada oma eriteadmisi tõhusatest meetoditest diferentsiaal- ja integraalvõrrandite lahendamiseks ning suurte andmehulkade analüüsimiseks ning laiendada seda oskusteavet teistele ainevaldkondadele.
Aktuaalset
Tänu oma ülesehitusele ja kursuste valikule sobib magistriprogramm hästi tipptudengite kaasamiseks jooksvasse teadusliku andmetöötluse uurimistöösse juba varases staadiumis. Eelkõige on sisu jagatud nii, et võimaldada doktorantuuri uurimise kiirendamist. Rahalist toetust on võimalik saada rahvusvaheliste ekspertide uurimisvisiitide jaoks. Üliõpilased läbivad õpingute kõrvalt tihedas koostöös kõrgtehnoloogiliste ettevõtetega praktika- ja modelliseminare. See võimaldab sujuvalt üleminekut väljakutsuvale positsioonile põllul.
Doktorikraadi omandamas University of Bayreuth
University of Bayreuth Graduate School juhendab kõigi ainete doktorante, kes omandavad doktorikraadi struktureeritud programmis või ühes ülikooli seitsmest teaduskonnast. Soodustame teadusvahetust juba iseseisva uurimistöö kõige varasemas faasis ning täiendame doktorantide interdistsiplinaarset haridust täiendavate õpetamis- ja koolitusvõimalustega. Meie eesmärk on luua neile ideaalsed uurimis- ja õppimistingimused.