Magistrikraad Stochastics and Data Science'is

Kandideeri UniTo-s aastaks 2020-2021 aadressil href = "https://apply.unito.it

Kandideerimise korra ja tähtaegade kohta klõpsake siin.

-------------------------------------------------- --------------------

Stohhastika ja andmeteaduse magistrikraad on kaheaastane kraadiõppe kursus, mille eesmärk on valmistada ette kaasaegse haridusega üliõpilasi tõenäosus-, statistiliste ja arvutusmeetodite alal.

Inspireerituna hiljuti USAs ja Euroopas alustatud andmeteaduse parimatest programmidest, ühendab see kursus Torino ülikooli kolme osakonna ning nende tõenäosuse, statistika ja arvutiteaduse uurimisrühmade teadmised ning on praegu selle ainus pakkumine kirjutage Itaalias matemaatika kraadi omandamiseks.

Programmi õpetatakse täielikult inglise keeles ja see annab õpilastele tugevad teadmised rakenduse matemaatika, tõenäosuse, statistika ja masinõppe põhiteemadest. Need on tänapäeval hädavajalikud vahendid matemaatilise modelleerimise teostamiseks määramatuse korral ja keerukate, kõrgemõõtmeliste andmekogumite analüüsimiseks, mõistes põhjaaluseid struktuure põhjalikult.

University of Turin","author_url":"","source":""}" alt="132095_ScreenShot2020-03-01at9.49.09PM.png" />

photo courtesy of University of Turin

Programm pillides

• Regulaarne kestus: 2 aastat
• Ametliku kraadi kehtivus: Laurea Magistrale klassis LM-40 matemaatika Itaalia ülikooli süsteemis
• Rõhk: tõenäosuslikud, statistilised ja arvutusmeetodid
• Keeleõpetus: inglise keel

Mis on "stochastics" ja "Data Science"?

Stochastics and Data Science'i magistrikraadi eesmärk on valmistada õpilasi kindla ja kaasaegse haridusega tõenäosuslike ja statistiliste meetoditega. Põhiteemadeks on arenenud metoodikad ja tehnikad, mis on tänapäeval vajalikud vahendid matemaatilise modelleerimise ja analüüsi teostamiseks ebakindluse (stohhastika) ja kõrgetasemeliste ja keeruliste andmestruktuuride (Data Science) analüüsimiseks ja tõlgendamiseks. Kursuse teemade rõhuasetus on nii teoreetiline kui ka arvutusele ja rakendustele suunatud, pakkudes mitte "retseptide raamatut", vaid võimet tunda, kombineerida ja rakendada kõige tõenäolisemate ja moodsamate meetodite olemasolu.

Stohhastika ja andmeteaduse magistrikraad ammutab inspiratsiooni hiljuti USA-s ja Euroopas alanud andmeteaduse parimatest kraadiõppe programmidest ning on praegu ainus seda tüüpi pakkumine Itaalias.

Miks ma peaksin olema valmis omandama kraadi Stochastics and Data Science'is?

Me elame ajastul, kus teave on tohutult kättesaadav. Mõelge näiteks sellele, kui palju andmeid sotsiaalsed võrgustikud genereerivad, kus iga klõps registreeritakse ja arhiveeritakse edaspidiseks kasutamiseks. Selle teabe modelleerimise ja tõlgendamise oskus on ülioluline, olenemata ulatusest.

Siis ei ole üllatav, et üks 21. sajandi juhtivatest tööandjatest on andmete teadlane. Viimastel aastatel on tööanalüütikud pidanud matemaatikuid, statistikuid ja andmeteadlasi pidevalt paremate ja nõutumate töökohtade seas järjestama, veelgi paremate tulevikustsenaariumidega.

Mida ma saan teha pärast magistriõppe lõpetamist?

Ülalkirjeldatud teemadega seotud kindlate oskuste omandamine võimaldab meil tegeleda ja modelleerida kogutud andmeid erinevates teadusharudes, kasutades põhjalikke matemaatilisi teadmisi all olevate struktuuride kohta. Stohhastika ja andmeteaduse eriala lõpetajatel on kindlad teadmised rakenduse matemaatika, tõenäosuse ja statistika võtmeteemadest koos kaasaegsete interdistsiplinaarsete rakenduste jaoks oluliste arvutusoskustega. Selline ettevalmistus võimaldab neid teoreetilisi teadmisi kasutada konkreetsete ülesannete täitmiseks, näiteks:

• keerukate tõenäosuspõhiste mudelite iseseisev kujundamine huvipakkuvate staatiliste ja dünaamiliste nähtuste kirjeldamiseks;
• vajalike matemaatiliste ja statistiliste vahendite väljatöötamine nende analüüsimiseks;
• nende mudelite kasutamine koos kättesaadavate andmete kogumitega uuritavate nähtuste hindamiseks, prognoosimiseks ja määramatuse kvantifitseerimiseks;
• arvutusstrateegiate kavandamine ja rakendamine algoritmide kujul statistiliste menetluste konkreetseks teostamiseks.

Sellised oskused on tänapäeval väga nõudlikud erinevates erialastes keskkondades nii era- kui ka avalikus sektoris.

Teise võimalusena on need, kes on rohkem huvitatud Ph.D. Uuringud on omandanud kindla tausta, mis võimaldab muude teemade hulka pääseda ka statistika, matemaatika, rakendusmatemaatika, operatsiooniuuringute, arvutiteaduse, majanduse ja matemaatilise rahanduse programmidesse.

Mis kraadi see programm annab?

Stohhastika ja andmeteaduse magistrikraad on teise astme kraad, mis on Itaalia ülikoolisüsteemis seaduslikult tunnustatud Laurea Magistrale klassis LM-40 matemaatika.

Kellele on suunatud magistrikraad?

Stochastics and Data Science'i magistrikraad on suunatud kõrgelt motiveeritud üliõpilastele, kes on omandanud bakalaureuse kraadi (Laurea Triennale Itaalia ülikoolides) või samaväärse nimetuse. Matemaatika, statistika, füüsika või arvutiteaduse bakalaureuseõpe on ideaalne, kuid erineval määral andekaid ja motiveeritud üliõpilasi, kes soovivad registreeruda väljakutsetesse ja põnevatesse kursustesse, on oodatud ka sisseastumise taotlemiseks.

Üliõpilastele, kes peavad oma matemaatilist tausta kindlustama, antakse vastuvõtmisel ja esimesel semestril ettepanekuid ise korraldatud õppetööks. Samal eesmärgil kutsutakse neid üles valima bakalaureusekraadi (Laurea Triennale) tasuta krediiti kvantitatiivsete meetodite, eelkõige analüüsi, tõenäosuse, statistika, operatsiooniuuringute ja ökonomeetria kursustel.

Karjäär

Stokastika ja andmete teaduse lõpetajad võivad töötada era- ja avalik-õiguslikes ettevõtetes, teadusasutustes või füüsilisest isikust ettevõtjatena. Võimalike karjäärivõimaluste seas on pankade ja kindlustusseltside analüütilised osakonnad, kõikide sektorite tööstusharud, haldusasutused ja uurimiskeskused kõigis valdkondades, mis nõuavad keerukate struktuuridega andmete kvalifitseeritud käsitlemist.

Stohhastika ja andmeteaduse eriala lõpetanud pääsevad juurde doktoriõppe programmidele muu hulgas ka statistika, tõenäosuse, rakendusmatemaatika, operatsiooniuuringute ja matemaatilise rahanduse alal.