Msc Veri Bilimleri ve Yapay Zeka
Université Côte d’Azur (UniCA)
Anahtar bilgi
kampüs konumu
Online France
Diller
Ingilizce
çalışma formatı
Kampüste
Süre
2 yıllar
Adımlamak
Tam zamanlı
Öğrenim ücretleri
EUR 5.000 / per year
Son başvuru tarihi
Bilgi talebi
En erken başlama tarihi
Bilgi talebi
Tanıtım
Veri Bilimleri ve Yapay Zeka Yüksek Lisans
Veri Bilimi ve yapay zeka (AI), önümüzdeki yıllarda dijital ekonomi içinde en önemli ihtiyaçlarla ortaya çıkan faaliyet alanlarıdır. Bu ihtiyaç, temel olarak veri toplama ve işlemedeki artan kapasitelerden kaynaklanmaktadır. UCA ana Veri Bilimi, veri yığınlarından bilginin çıkarılması için gerekli olan matematiksel teknikler ve bilgisayar araçları konusunda uzmanları eğitir. Dijital ekonominin en stratejik alanına katılın ve UCA'nın usta "Veri Bilimi" ile temel yöntemlerini ve algoritmalarını öğrenin!
Master Data Science & AI, Université Côte d'Azur tarafından yürütülen 2 yıllık bir MSc'dir. Matematiksel ve bilgisayar bilimi perspektiflerini vurgulayarak veri bilimi ve yapay zeka yöntemlerinde eğitim sağlar. Öğrenciler, teoride kapsamlı bir temel almanın yanı sıra, veri biliminin teknik ve pratik becerilerini öğrenerek, gerçek dünya sorularını araştırmak için gelişmiş veri bilimi ve AI yöntemlerini uygulamalarını sağlayacak. Temel dersler, öğrencilere veri, hesaplama teknikleri ve istatistiksel analizin bazı temel yönlerinin kapsamlı bir kapsamını sağlayacaktır. Öğrenciler daha sonra Büyük Veri ve İstatistiksel Hesaplama için Dağıtılmış Bilgi İşlemden Finansal İstatistik, Yönetim ve Pazarlamaya kadar çeşitli isteğe bağlı modüllerden dersler seçeceklerdir. Program, geleneksel dersleri, öğrencilerin programlama araçlarını kullanarak uygulamalı alıştırmaları veya endüstride çalışan profesyonellerin getirdiği gerçek verileri tamamlamak için verilerle çalışacakları bilgisayar laboratuvarı oturumlarıyla birleştirecek.
Bazı kurslar Campus Valrose veya Campus SophiaTech'te yapılabilir.
kabul
Müfredat
Yıl 1
Tazeleme kursları
- Temel Olasılık
- Veri Analizi için Temel Cebir
- Temel Algoritmik
- Sistem Yönetimi için temel araçlar
1. Dönem
- İstatistiksel çıkarım: teori ve uygulama I & II
- R ile büyük veri kümelerini işleme
- Veri goruntuleme
- Veri Madenciliğine genel bir giriş
- Python ile Büyük Veri Teknolojileri
- Dağıtılmış Büyük Veri Sistemleri
- Verilerin güvenlik ve etik yönleri
- atölyeler
2. dönem
- İstatistiksel Öğrenme Teorisi I ve II
- Makine Öğrenimi: teoriden uygulamaya I & II
- Durum çalışmaları
- Model seçimi ve yeniden örnekleme yöntemleri
- Veri Bilimi için Optimizasyon
- Veri Ağı
- Paralel Programlama
- Dijital Pazarlama
- Staj 4 ay
2. Yıl
3. dönem
- Yüksek Boyutlarda İstatistiksel Öğrenme
- Bayesian Öğrenme
- Dağıtılmış Optimizasyon ve Oyunlar
- Gelişmiş Öğrenme: işlevsel, karma ve metin verileri
- Grafiklerin İstatistiksel Analizi
- Tıbbi Görüntü İşleme
- Derin Öğrenme
- Bilgi Teorisine Giriş
- Kısıtlamalar altında optimizasyon
- Tensör Ayrıştırmaları: modeller, algoritmalar ve uygulamalar
- Bilgisayar görüşü
- atölyeler
4. dönem
- Staj 6 ay
Program Öğrenim Ücreti
Kariyer fırsatları
Yenilikçi öğrenme yöntemleriyle birleşen disiplinlerarası yaklaşımımız, öğrencilerin özel şirketlerde ve kamu araştırma enstitülerinde pozisyon almalarını sağlar. Veri bilimcisi, veri madenciliği, araştırma görevlisi ve doktora sonrası Yapay Zekanın Veri Bilimi alanında araştırma mühendisi ve araştırmacı gibi pozisyonlarda rol oynayabilirler.