Master of Science - Veri Bilimi ve Yapay Zeka

Veri Biliminde Veri Biliminde Bilim Ustası ve Yapay Zeka

*Bu Etki Derecesi Programı, uygun öğrencilere 1.000 €'luk bir değerlendirme ve yönetim ücreti ile 2 yıl boyunca tam eğitimsiz burslar sağlar. Bu sürece başlamak için www.ebu.lu web sitemizden online başvurunuzu tamamlayın.

Endüstri 4.0'ın yeni teknolojilerindeki yetenekli profesyoneller, çok rağbet gören kişilerdir. Veri Bilimi ve Yapay Zeka dünyasında sürekli büyüyen karmaşıklığı deşifre etme becerileri, yalnızca daha fazla talep edilen değil, aynı zamanda eşit ölçüde ödüllendirilen bir kalitedir. Veri Bilimi ve Yapay Zeka, 21. yüzyılın en sıcak alanları arasında yer alıyor ve 2025 yılına kadar ulaşımdan lojistiğe, sağlıktan müşteri hizmetlerine kadar günlük hayatın tüm sektörlerini etkileyecek.

MSc Veri Bilimi ve Yapay Zeka, istatistiksel bakış açılarını vurgulayarak veri bilimi yöntemlerinde eğitim sağlar. Bu Yüksek Lisans Programı, R, Python, Büyük Veri, Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme, Derin Öğrenme ve Tableau dahil olmak üzere kritik araç ve teknolojilere uygulamalı maruz kalma ile en çok talep edilen Veri Bilimi ve Yapay Zeka becerileri hakkında kapsamlı eğitim sunar. Veri Bilimi ve Yapay Zekanın teknik ve pratik becerilerinin yanı sıra teoride kapsamlı bir temel alacaksınız.

Öğretme Yöntemleri ve Stili

Master of Data Science and AI programı, bir kişinin bu iki tamamlayıcı disiplinde uzmanlaşması için ihtiyaç duyduğu her şeyi sunar. Müfredat, Veri Bilimi ve Yapay Zekanın tüm kavramlarını kapsar ve dünyanın dört bir yanındaki kuruluşların şu anda aradığı özel becerilerde uzmanlaşmanıza yardımcı olur. Bu Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisans programı, R, Python, Büyük Veri, Makine Öğrenimi, Doğal Dil İşleme, Derin Öğrenme ve Tableau dahil olmak üzere kritik araç ve teknolojilere uygulamalı maruz kalma ile Veri Bilimi ve Yapay Zeka becerilerini kapsar .

Teorik öğreniminiz yüksek bir matematik seviyesinde olurken, kazanacağınız teknik ve pratik beceriler, gerçek dünyadaki soruları araştırmak için gelişmiş veri bilimi ve istatistik yöntemlerini uygulamanıza olanak sağlayacaktır.

Öğrenciler, mezun olmadan önce kampüs haftası etkinliklerine ve seminerlerine katılmaya davet edilecektir. Ancak, birden fazla kampüs haftasına katılıma da izin verilir ve teşvik edilir. Kampüs haftasında öğrenciler dönem sonu sınavlarını tamamlayacak, şirketleri ve önemli endüstrileri ziyaret edecek ve birbirleriyle sosyalleşecek ve ağ kuracaklar.

Lüksemburg sadece bir finans merkezi değil, aynı zamanda çok kültürlü bir şehir ve birçok Avrupa kurumunun merkezidir. Gelenek ve modernite arasında. Bölgedeki doğa parklarının, ortaçağ kalelerinin ve çok sayıda yürüyüş veya dağ bisikleti parkurunun farklı manzaralarının keyfini çıkarabileceksiniz. Lüksemburg ve Chateau Wiltz sizi karşılıyor.

Neden Bu Kursu Seçmelisiniz?

Bir Veri Bilimi ve Yapay Zeka rolü, doğru araçları ve teknolojileri kullanmak için bir deneyim, bilgi ve sezgi karışımı gerektirir. Hem yeni hem de deneyimli profesyoneller için sağlam bir kariyer seçimidir. Analitik bir zihniyete sahip herhangi bir eğitim geçmişine sahip hevesli profesyoneller, Veri Bilimi ve Yapay Zeka alanında bu Çift Yüksek Lisans Programına devam etmek için en uygun olanlardır.

Burada sunulan kurslar, gerekli her disiplinde becerilerinize, deneyiminize ve gelecekteki hedeflerinize göre ayarlanmış bir seçenekler menüsü sunar. Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisansı, mezunları yeni nesil BT uzmanları ve Yöneticiler olarak hazırlamak için özel olarak tasarlanmış bir yıllık bir derece programıdır.

Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisansının amacı, öğrencilerin gerekli becerileri edinerek giderek küreselleşen, çeşitli ve çok yönlü bir dünyaya etkin bir şekilde dahil olabilmelerini sağlamaktır. Öğrenciler, programın sonunda aşağıdaki gibi güvenle çalışabileceklerdir:

• Algoritma Uzmanları
• İş analisti
• İstatistikçi
• Veri Stratejisti

Veri Bilimi ve Yapay Zeka Yüksek Lisans Programı Öğrenme Çıktıları

EBU öğrenme hedefleri, öğrencilerin aşağıdaki alanlarda öğrenmelerini geliştirmeyi amaçlamaktadır: iletişim, etik muhakeme, analitik beceriler, bilgi teknolojisi, küresel bakış açısı, eleştirel düşünme ve sinerji anlayışı. Yüksek Lisans Programının tamamlanmasının ardından, mezunlar diğerlerinin yanı sıra:

• Veri yapısının ve veri işlemenin derinlemesine anlaşılması.
• Doğrusal regresyon, lojistik regresyon, kümeleme, boyutluluk azaltma, K-NN ve ardışık düzen dahil olmak üzere denetimli ve denetimsiz öğrenme modellerini anlayın.
• SciPy paketini ve Integrate, Optimize, Statistics, IO ve Weave gibi alt paketlerini kullanarak bilimsel ve teknik bilgi işlem gerçekleştirin.
• NumPy ve Scikit-Learn'ü kullanarak matematiksel hesaplamada uzmanlık kazanın.
• Öneri motoru ve zaman serisi modelleme kavramlarında uzmanlaşın.
• Makine Öğreniminin ilkelerini, algoritmalarını ve uygulamalarını kavrayın.
• Müşteri hizmetleri, finansal hizmetler, sağlık hizmetleri ve daha fazlası gibi farklı alanlardaki çeşitli kullanım durumlarında Yapay Zeka uygulamalarını öğrenin.
• Arama algoritmaları, sinir ağları ve izleme gibi klasik Yapay Zeka tekniklerini uygulayın.
• Problem çözme için Yapay Zeka tekniklerini nasıl uygulayacağınızı öğrenin ve mevcut Yapay Zeka tekniklerinin sınırlamalarını açıklayın.
• Kendi akıllı ajanlarınızı tasarlayın ve oluşturun ve bunları pratik Yapay oluşturmak için uygulayın.
• Oyunlar, Makine Öğrenimi modelleri, mantık kısıtlaması tatmin sorunları, bilgiye dayalı sistemler, olasılık modelleri, aracı karar verme işlevleri ve daha fazlasını içeren zeka projeleri.
• TensorFlow kavramlarını, ana işlevlerini, işlemlerini ve yürütme hattını anlayın.
• Evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları, eğitim derin ağlar ve üst düzey arayüzler gibi ileri düzey konularda uzmanlaşın.
• Tableau kullanarak verileri analiz edin ve etkileşimli panolar oluşturma konusunda uzmanlaşın.
• Hadoop ekosisteminin farklı bileşenlerini anlayın ve HBase, mimarisi ve veri depolaması ile çalışmayı öğrenin, HBase ile RDBMS arasındaki farkı öğrenin ve bölümleme için Hive ve Impala'yı kullanın.
• MapReduce'u ve özelliklerini anlayın, ayrıca Sqoop ve Flume kullanarak verileri nasıl alacağınızı öğrenin.
• En popüler kütüphaneyi kullanarak Doğal Dil İşleme'nin temellerini anlayın; Python'un Doğal Dil Araç Seti (NLTK).

Gerçekler

• Süre: 2 Yıl
• Kredi: 90 AKTS
• Biçim: Tam zamanlı veya Yarı zamanlı
• Dil: İngilizce
• Başlangıç tarihleri: Eylül

Program Yapısı