大数据硕士 - 数据科学、分析和技术

大数据硕士课程的主要目的是提供知识和技能，使毕业生能够： 设计高效且稳健的数据统计分析模型；实施和使用数据挖掘和机器学习算法；使用大数据处理技术；设计和实施可扩展的应用程序。

项目协调员： Daniela Zaharie 教授、博士

目标群体由各种本科课程的毕业生组成：信息学/计算机科学、数学和信息学、数学、应用数学、经济学；计算机工程、信息技术以及其他科学或工程课程。

候选人应具有良好的编程技能和数据处理的基本知识。

• 大数据技术
• 数据仓库
• 数据挖掘
• 机器学习
• R 中的数据分析和编程
• 数据科学的概率模型
• 预测模型和分析
• 优化
• 文本挖掘
• 计算机视觉
• 元启发式算法

毕业生可以申请IT公司或研究领域的各种职位：

• （大）数据科学家
• （大）数据分析师
• （大）数据工程师
• （大）数据架构师
• 学术/行业研究员