M.Sc. en science des données

Informations générales

En savoir plus sur ce programme sur le site internet de l'école

Description du programme

École d'ingénierie et des sciences numériques

L'école d'ingénierie et des sciences numériques de l' Nazarbayev University (NU SEDS) a conçu tous ses programmes pour révolutionner l'environnement traditionnel d'ingénierie et d'apprentissage des sciences et des laboratoires afin d'inclure des composants modernes qui engagent les étudiants dans des exercices de réflexion critique basés sur des projets.

En tant que leaders de classe mondiale dans l'enseignement des STEM, tous les diplômés de NU SEDS entrent sur le marché mondial en tant qu'experts hautement qualifiés dans leur domaine d'études choisi. Nos diplômés deviennent par la suite des innovateurs qui surmontent les obstacles dans les industries technologiques avancées d'Asie centrale et d'Eurasie.

Le SEDS promeut une mission d'utilisation des technologies avancées et de la recherche pour façonner l'expertise des étudiants et les former à la pensée critique et à la conception inventive.

Les diplômés de NU SEDS sont convoités dans la communauté mondiale de l'ingénierie et des sciences numériques en raison des perspectives interdisciplinaires de nos étudiants essentielles pour faire progresser l'industrie et les infrastructures modernes.

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© Nazarbayev University

À propos du programme

Le Master of Science in Data Science est un programme à temps plein de deux ans (120 crédits ECTS) à la School of Engineering and Digital Sciences (SEDS) de l' Nazarbayev University . Les sciences des données sont la discipline scientifique qui couvre toute la gamme du cycle de vie des données. Il comprend à la fois des méthodes théoriques et pratiques pour organiser, traiter et analyser les données et transformer les données en informations et, de plus en plus, les informations en «intelligence» exploitable.

Le premier semestre d'études est conçu pour fournir une base dans les principes fondamentaux du domaine et pour fournir une base de référence pour tous les flux d'admissions entrants de plusieurs domaines connexes mais distincts d'études de premier cycle. Le programme comprend des cours de base disciplinaires et un ensemble de cours thématiques au choix qui assurent la continuité des études au cours des deux années.

Le programme comprend des cours de base disciplinaires et un ensemble de cours thématiques au choix qui assurent la continuité des études au cours des deux années. Les cours de discipline sont complétés par un arc de cours qui fournissent des jalons pour l'avancement du programme et l'achèvement de la thèse. Cet arc comprend un cours sur les méthodes de recherche, un séminaire de recherche, une proposition de thèse, puis un dernier terme pour conclure et défendre le travail.

Le programme offre une éducation axée sur la recherche et les étudiants. L'équilibre entre l'accent mis sur les fondamentaux, les récentes innovations informatiques, l'analyse des mégadonnées et l'intelligence artificielle appliquée stimulera et accélérera les découvertes de connaissances. Le programme nécessite une thèse de 30 ECTS dans le cadre des exigences d'achèvement du diplôme. Les étudiants sont encouragés à présenter leurs résultats de recherche lors de conférences internationales et à publier leurs résultats dans des revues scientifiques.

informations générales

  • Campus: Nur-Sultan, Kazakhstan
  • Langue: Anglais
  • Mode de livraison: à temps plein, sur le campus
  • Durée: 2 ans
  • Total des crédits ECTS: 120

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Exigences d'entrée

  • Remplir le formulaire de demande en ligne par le demandeur.
  • Programme d'études de premier cycle dans un domaine ou une discipline appropriée avec une MPC minimale d'au moins 2,75 (sur une échelle de 4,0).
  • IELTS - score global de 6,5, avec pas moins de 6,0 dans une sous-section, pour une admission complète ou l'équivalent TOEFL.
  • Une déclaration d'intention pour les études supérieures.
  • Deux lettres de recommandation.

Travailler après l'obtention du diplôme

Destinations de carrière possibles:

  • Analyste de données
  • Analyste BI
  • Ingénieur en informatique
  • Architecte de données
  • Explorateur de données

Partenaires stratégiques de l' Nazarbayev University

  • Duke University, Fuqua School of Business (États-Unis)
  • Université nationale de Singapour, Lee Kuan Yew School of Public Policy (Singapour)
  • Université de Pennsylvanie (USA)
  • Université de Cambridge (Royaume-Uni)
  • Colorado School of Mines (États-Unis)
  • Université du Wisconsin-Madison (États-Unis)
  • The University of Pittsburgh Medical Center (États-Unis)
  • Laboratoire national Lawrence Berkeley (États-Unis)
  • Les universités associées d'Oak Ridge (États-Unis)
Mis à jour le Avr. 2020

À propos de l'établissement

Located in Nur-Sultan City, Kazakhstan, in Central Asia, Nazarbayev University is a research university with growing international renown combining education and innovation on a state of the art 21st- ... Continuer

Located in Nur-Sultan City, Kazakhstan, in Central Asia, Nazarbayev University is a research university with growing international renown combining education and innovation on a state of the art 21st-century campus. NU scholars conduct research in a variety of fields and bring the most ambitious projects to life. Research is supported by internal and external funds each year and carried out in modern laboratories. English as the language of instruction and research at Nazarbayev University, admission and progression systems are entirely merit-based. Réduire