理学硕士 - 数据科学和人工智能

数据科学与人工智能数据科学理学硕士

*此影响力学位课程为符合条件的学生提供为期 2 年的全额免学费奖学金，评估和管理费为 1,000 欧元。要开始此过程，请从我们的网站 www.ebu.lu 完成您的在线申请

熟练掌握工业 4.0 新技术的专业人员是备受追捧的个人。他们破译数据科学和人工智能世界中日益增长的复杂性的能力是一种品质，不仅要求更高，而且还得到同等程度的额外奖励。数据科学和人工智能是 21 世纪最热门的领域之一，到 2025 年，这将影响日常生活的所有领域，从运输和物流到医疗保健和客户服务。

理学硕士数据科学和人工智能提供数据科学方法培训，强调统计观点。该硕士课程提供有关最需要的数据科学和人工智能技能的广泛培训，并亲身接触关键工具和技术，包括 R、Python、大数据、机器学习、自然语言处理、深度学习和 Tableau。您将获得全面的理论基础，以及数据科学和人工智能的技术和实践技能

教学方法和风格

数据科学和人工智能硕士课程提供了一个人掌握这两个互补学科所需的一切。该课程涵盖数据科学和人工智能的所有概念，帮助您掌握世界各地组织目前正在寻求的专业技能。这个数据科学和人工智能硕士课程涵盖数据科学和人工智能技能，并亲身接触关键工具和技术，包括 R、Python、大数据、机器学习、自然语言处理、深度学习和 Tableau。

您的理论学习将处于较高的数学水平，而您将获得的技术和实践技能将使您能够应用数据科学和统计学的先进方法来研究现实世界的问题。

学生将在毕业前被邀请参加一次校园周活动和研讨会。但是，也允许和鼓励参加一个以上的校园周。在校园周期间，学生将完成期末考试，参观公司和知名行业，并相互社交和建立网络。

卢森堡不仅是一个金融中心，还是一个多元文化的城市和许多欧洲机构的所在地。在传统与现代之间。您将能够欣赏到自然公园、中世纪城堡以及整个地区众多远足或山地自行车道的不同景观。卢森堡和威尔茨城堡欢迎您。

为什么选择这个课程？

数据科学和人工智能角色需要经验、知识和洞察力的结合，才能使用正确的工具和技术。对于新手和经验丰富的专业人士来说，这都是一个可靠的职业选择。具有分析思维的任何教育背景的有抱负的专业人士最适合攻读数据科学和人工智能双硕士课程。

这里介绍的课程提供了每个所需学科的选择菜单，并根据您的技能、经验和未来目标进行了校准。数据科学和人工智能硕士是一个为期一年的学位课程，专门为培养毕业生成为下一代 IT 专业人士和经理而设计。

数据科学与人工智能理学硕士的目标是确保学生能够有效地参与一个日益全球化、多样化和多方面的世界，并获得必要的技能。在课程结束时，学生将能够自信地参与：

• 算法专家
• 业务分析师
• 统计员
• 数据策略师

数据科学与人工智能硕士课程学习成果

EBU 学习目标旨在加强学生在以下领域的学习：沟通、道德推理、分析技能、信息技术、全球视野、批判性思维和对协同作用的理解。完成理学硕士课程后，毕业生将拥有：

• 深入了解数据结构和数据操作。
• 了解有监督和无监督学习模型，包括线性回归、逻辑回归、聚类、降维、K-NN 和管道。
• 使用 SciPy 包及其子包（包括 Integrate、Optimize、Statistics、IO 和 Weave）执行科学和技术计算。
• 使用 NumPy 和 Scikit-Learn 获得数学计算方面的专业知识。
• 掌握推荐引擎和时间序列建模的概念。
• 理解机器学习的原理、算法和应用。
• 了解人工智能在客户服务、金融服务、医疗保健等不同领域的各种用例中的应用。
• 实施经典的人工智能技术，例如搜索算法、神经网络和跟踪。
• 学习如何应用人工智能技术解决问题，并解释当前人工智能技术的局限性。
• 设计和构建您自己的智能代理并应用它们来创建实用的人工。
• 智能项目包括游戏、机器学习模型、逻辑约束满足问题、基于知识的系统、概率模型、代理决策功能等。
• 了解 TensorFlow 的概念、主要功能、操作和执行管道。
• 掌握高级主题，例如卷积神经网络、循环神经网络、训练深度网络和高级接口。
• 使用 Tableau 分析数据并精通构建交互式仪表板。
• 了解 Hadoop 生态系统的不同组件并学习使用 HBase、其架构和数据存储，了解 HBase 和 RDBMS 之间的区别，以及使用 Hive 和 Impala 进行分区。
• 了解 MapReduce 及其特性，并学习如何使用 Sqoop 和 Flume 摄取数据。
• 使用最流行的库了解自然语言处理的基础知识； Python 的自然语言工具包 (NLTK)。

事实

• 持续时间： 2年
• 学分： 90 ECTS
• 格式：全职或兼职
• 语言：英语
• 开学日期：九月

程序结构