Veri Bilimi ve Ekonomisinde Bilim Ustası

Dersin Amacı ve Yapı

“Veri Bilimi ve Ekonomisi” (DSE) Bilim Ustası, ekonomik alandaki veri bilimcilerin eğitim ihtiyaçlarına cevap vermektedir. Ders, modern veri yönetimi teknikleri, makine öğrenimi, veri madenciliği ve bulut bilişim yoluyla verilerin doğasını analiz etme ve anlama becerisi sağlar. Öğrenciler anlamlı ilişkiler ve yinelenen kalıplar çıkarmayı öğrenecekler, şirket, pazar, idari ve sosyal medya verilerini bütünleştiren, politika etkilerinin (ekonomik, sosyal) veya eylemlerin (yatırımlar, pazarlama kampanyaları) ve diğer etkinliklerin analizini gerçekleştiren öngörü ve şimdiki modelleri oluşturmayı öğrenecekler. ekonomi, pazarlama, iş ve finans sektörleriyle ilgili.

Lisans programı, bilgisayar bilimleri, istatistik ve ekonomi alanlarında sağlam ve modern bir kültürel birikim sunmayı ve bu derslerin tüm derslerinde entegre bir bakış açısı sağlamayı, temel disiplinlerin entegrasyonunun öğrenciler için güçlü bir şekilde geliştirilebileceğine inanmayı amaçlamaktadır. ayrı ayrı edinilen becerilerin toplamı ile karşılaştırıldığında değer. Öğretim yöntemlerinde inovasyon, öğrencilerde, veri bilimcisinin spesifik metodolojik tutumunu geliştirme, zorluklardan başlayarak, modellerle düşünme ve anlama, yeni bir şekilde düşünme yeteneğine sahip profesyonel figürler oluşturma isteğine de sahiptir. verilerin değeri ve seçimlerin gerçek etkisini nasıl değerlendireceğimizi öğrenmek.

Bu amaçla becerilerin frontal geçişinin modalitesi, gerçek problemlerden başlayarak gerçek verilerden yola çıkarak grup halinde çalışabilme yeteneğini geliştiren laboratuvar etkinlikleri ile bütünleştirilecektir. Veri sektöründe faaliyet gösteren en önemli şirketlerde personel seçim araçlarını oluşturan hackathonlar, problem çözme, çalışma grupları arasındaki zorluklar gibi çalışma yöntemleri, metodolojik tutumun geliştirilmesi amacıyla eğitimin amacı ile yoğun olarak kullanılacaktır. veri bilimcisi için bekleniyor. Vaka çalışmaları ve laboratuvar simülasyonları, karmaşıklığı reddetmeksizin, gerçek verilerin kullanımının mümkün olduğunca sıklıkla yerine geçecek; Bu vaka çalışmaları, şirketlerin, araştırma merkezlerinin, kurumların, ekonomik ve finansal operatörlerin, iletişim ajanslarının ve pazarlama faaliyetlerinin öğrencilerin faaliyetleri ile etkileşimini ve etkileşimini içerecektir.

Giriş koşulları

Veri Bilim ve Ekonomi Yüksek Lisans programının başarılı adayı, lisans düzeyinde bilgisayar bilimi, matematik, ekonomi ve istatistik hakkında yeterli bilgiye sahip olmalıdır.

Başvuru sahiplerinin özgeçmişleri, sınavların not belgesi ve akademik kariyer için bir motivasyon mektubu göndermeleri gerekmektedir. Adaylar isteğe bağlı olarak danışmanlarından bir sunum mektubu vermelerini isteyebilirler.

Giriş koşullarını sağlayan başvuru sahiplerine, arka planlarının, motivasyonlarının ve İngilizce'deki akıcılıklarının doğru bir şekilde doğrulanmasını amaçlayan bir telematik mülakatı istenecektir.

Minimum müfredat gereksinimleri:

• Bilgisayar bilimi ve matematikte 12 AKTS kredisi
• İktisatta 12 AKTS kredisi ve
• İngilizce dil bilgisi, B2 seviyesi veya üstü

Kariyer olasılıkları

Veri Bilim ve Ekonomi Yüksek Lisans programı aşağıdaki profesyonel figürler yetiştirmeyi amaçlamaktadır.

Profil: Veri Bilimcisi

Fonksiyonlar: Büyük veri akışı ile ilgili tahminleri analiz edip detaylandırır, en uygun yazılım araçlarını ve istatistiksel tekniklerin belirlenmesini ve uygulanmasını sağlar ve tahmin edilen veriye dayalı analiz için gelişmiş modeller yaratır.

Beceriler: İstatistiksel analiz, programlama ve yazılım araçları bilgisi.

Çıkışlar: küçük ve orta ölçekli işletmeler, yeni başlayanlar ve kamu yönetimi.

Profil: Veriye Dayalı Ekonomist

Fonksiyonlar: Ekonomik ve sosyal fenomenleri okumak veya değerlendirmek için yeni anahtarlar sağlayabilecek veri ve teknolojileri tanımlayarak veri bilimi bağlamında ekonomik analizin çerçeve problemleri.

Beceriler: Ekonomik teori, istatistik ve bilgisayar teknikleri

Satış noktaları: Büyük şirketler, kamu yönetimi ve uluslararası kuruluşlar.

Profil: Veriye Dayalı Karar Verme Makinesi

Fonksiyonlar: Stratejik ve operasyonel kararlara rehberlik etmek için veri analizini kullanarak, güçlü bir teknolojik bileşenle uluslararası bir mesleğe sahip özel ve kamu şirketlerinde yüksek sorumluluk yönetim görevlerini üstlenin.

Beceriler: Örgütsel kararları ve ekonomik kurumların ve şirketlerin gelişimini desteklemek için ekonomik-nicel-BT doğası ile ilgili teorik bilginin bagajı.

Çıkışlar: Küçük ve orta ölçekli işletmeler, büyük şirketler ve kamu yönetimi.

Profil: Geliştirme projeleri analisti veya ekonomi politikaları

Fonksiyonlar: Geliştirme projeleri veya ekonomi politikalarının formülasyonuna, izlenmesine ve analizine katkıda bulunun.

Beceriler: Ekonomideki teorik ve operasyonel kavramların, iş yönetimi stratejisinde ve bunları yöneten ekonomi politikalarının bagajı.

Satış noktaları: Sanayi, ticaret, iş hizmetleri, kişisel ve benzeri hizmetler ile uluslararası ve / veya devlet kurumlarında özel veya kamu şirketlerinde faaliyet göstermektedir.

Profil: Pazarlama Analytics Yöneticisi

Fonksiyonlar: Bu kategoride yer alan meslekler, şirketin yürütme yönetimi ile doğrudan koordinasyon içinde bir operatif doğanın karar verme süreçlerinin tanımlanması ve denetlenmesi işlevlerini yerine getirir.

Beceriler: Örgütsel kararları ve ekonomik kurumların ve şirketlerin gelişimini desteklemek için ekonomik-nicel-BT doğası ile ilgili teorik bilginin bagajı.

Çıkışlar: Büyük şirketler.

Çalışma planı

Veri Bilimi ve İktisat Yüksek Lisans gerçekten çok çeşitli diğer dersler tarafından desteklenen veri bilimi ve ekonomi dersleri dengeli bir dizi sunan, çok disiplinli bir programdır. Programı tamamlamak için öğrencilerin 120 AKTS alması gerekir; Bunların arasında, 24 kredi, örneğin, tez yazma, araştırma seminerleri ve seçmeli dersler gibi ek eğitim ve araştırma faaliyetlerine ayrılmıştır.

Aşağıdakiler tüm öğrenciler için zorunludur:

Birinci yıl kursları

Kurs / AKTS

• İleri Makroekonomi ve Makroekonomi / 12
• Veri Bilimi ve Veri Yönetimi için Kodlama / 12
• Grafik Teorisi, Ayrık Matematik ve Optimizasyon / 12
• Makine Öğrenimi, İstatistiksel Öğrenme, Derin Öğrenme ve Yapay Zeka / 12
• Mikro-ekonometri, Nedensel Çıkarım ve Zaman Serileri Ekonometrisi / 12

İlk yılın sonunda kazanılan toplam kredi sayısı / 60

İkinci yıl dersleri

Kurs / AKTS

• Büyük Veri, Bulut ve Dağıtılmış Hesaplama için Algoritmalar / 12
• Siber güvenlik ve gizlilik, Koruma Teknikleri ve Dijital Güvenlik ve Gizlilik / 6
• İkinci yıl zorunlu derslerden sonra kazanılan kümülatif kredi sayısı / 78

Üç müfredat

Kurs / AKTS

• Ekonomi / 18
• İş İnovasyonu / 18
• Sosyal Bilimler / 18
• İkinci yılın zorunlu derslerinden sonra kazanılan kümülatif kredi sayısı / 96
• Seçmeli dersler / 12
• Staj / 3
• Yüksek lisans tezi / 9

Programın sonunda toplam / 120