MSc en science des données et intelligence artificielle

Le MSc Data Science and Artificial Intelligence est un diplôme de conversion de troisième cycle. Il s'agit d'un partenariat entre nous et vous - nous vous donnerons la possibilité d'acquérir des connaissances approfondies, des compétences pratiques et une expertise significative en science des données et en intelligence artificielle, vous apportez enthousiasme, détermination et volonté d'apprendre et de tirer le meilleur parti des opportunités.

Il s'agit d'un cours de conversion afin que votre diplôme de premier cycle puisse porter sur n'importe quel sujet.

Modules de cours

Année 1

• Introduction à l'intelligence artificielle (Requis) ю Ce module fournit une introduction au domaine de l'intelligence artificielle, couvrant l'histoire de la discipline et explorant l'étendue de la discipline de «l'IA classique» aux domaines de pointe actuels. Il fournit une base sur la manière d'entreprendre des recherches sur l'IA et la science des données et prend en compte les problèmes éthiques qui se posent dans les applications de l'IA et de la science des données.
• Programmation Python pour l'IA et la science des données (Requis). La programmation est une compétence fondamentale dans tout l'informatique. Ce module couvrira la programmation Python avec un accent particulier sur l'utilisation de Python pour résoudre des problèmes avec les techniques d'IA et de science des données. Aucune expérience en programmation ne sera présumée. Le module commencera par les éléments clés de la programmation Python et se développera pour exploiter les bibliothèques et les packages Python standard pour créer des solutions. Les meilleures pratiques de codage Python seront intégrées tout au long du module. Le module fournira également une introduction à l'ingénierie logicielle des solutions, en mettant l'accent sur l'importance des tests.
• Bases de données SQL et NoSQL (Requis). L'industrie, le commerce et la recherche sont transformés par le potentiel de capturer, stocker, manipuler, analyser et visualiser des données et des informations à grande échelle. Les bases de données relationnelles (SQL) et les entrepôts de données restent d'importants référentiels d'informations pour de nombreuses organisations. L'avènement du Big Data avec sa variété, sa vitesse et son volume a remis en question les bases de données relationnelles, conduisant à l'émergence des bases de données NoSQL. Pourtant, les langages de requête des bases de données NoSQL ont évolué au plus près des capacités SQL. Ce module couvrira à la fois les approches SQL et NoSQL de la modélisation des données, de la conception et de la manipulation de bases de données afin que vous puissiez utiliser le bon outil pour le bon travail.
• Exploration de données et IA statistique (Requis). La science des données et l'intelligence artificielle comprennent de nombreuses techniques de classification, d'analyse et de prédiction. Ce module se concentre sur les techniques liées à l'exploration de données et aux approches statistiquement conduites, vous fournissant un arsenal de méthodes pour résoudre les problèmes commerciaux et générer de réelles informations.
• Techniques et outils d'apprentissage profond (requis). L'apprentissage en profondeur est au cœur de l'IA moderne. Une puissance de calcul peu coûteuse suffisante, des ensembles de données suffisamment volumineux et un certain nombre d'avancées théoriques clés ont créé des techniques d'apprentissage en profondeur qui ont facilité une vague d'augmentation de la précision dans de nombreuses tâches de calcul (vision par ordinateur, traitement du langage naturel, reconnaissance vocale, conduite autonome, etc.) , rendant de nombreuses applications pratiques. Ce module explique les mathématiques et les techniques sous-jacentes afin que vous puissiez maîtriser l'apprentissage en profondeur et résoudre de vrais problèmes.
• Cloud Computing pour l'IA et la science des données (Requis). La fourniture à la demande de ressources informatiques, de bases de données, de stockage, d'applications et de TI via le cloud computing a permis à de nombreuses organisations de proposer des solutions innovantes sans investissement initial en capital. Les écosystèmes de cloud computing fournissent une variété de solutions d'IA évolutives et d'apprentissage automatique. Ce module fournit une mise à la terre complète des concepts et des solutions de cloud computing, étayée par de nombreux travaux pratiques pour acquérir une expérience dans les services individuels et les conceptions architecturales. Étant donné que l' University of Suffolk est une institution partenaire AWS Academy, le module vous donnera l'opportunité d'acquérir des certifications AWS si vous le souhaitez.
• Projet étendu (obligatoire). Le projet étendu est l'aboutissement du diplôme de conversion MSc Data Science and Artificial Intelligence. Ce projet est votre opportunité d'appliquer les connaissances et les compétences acquises à partir de tous les modules précédents sur une tâche réelle - il s'agit très probablement d'un projet proposé par une entreprise ou un organisme de recherche.

Opportunités de carrière

La demande des employeurs pour des personnes qualifiées en science des données et en IA est avérée. Le nombre d'emplois en IA au Royaume-Uni répertoriés sur son tableau des offres d'emploi en ligne a augmenté de 485% entre 2014 et 2017, selon une étude du site Web d'emploi `` Indeed ''. L'enquête de Gartner sur l'IA a révélé qu'il y avait une croissance rapide du nombre d'emplois basés sur l'IA dans les grandes organisations et un changement de rythme de 4 projets par organisation en 2019 à 10 projets en 2020 et s'accélérant à 35 projets attendus en 2022.

Les compétences numériques régionales en général et la science des données en particulier ont été identifiées par les employeurs comme un domaine prioritaire. Le cluster Innovation Martlesham, où le nouveau DigiTech Center de l' University of Suffolk est colocalisé, a vu le nombre d'emplois dans les TIC passer de 600 en 2016 à 1200 en 2019 avec 2000 emplois prévus pour 2023.

Un pourcentage croissant de ces emplois nécessite des compétences de base en science des données et en IA. Les consultations avec les entreprises régionales ont révélé qu'il existe une demande croissante de professionnels possédant de solides compétences en science des données et capables de développer des modèles d'apprentissage automatique basés sur les cadres de développement rapide d'IA existants. En tant que diplômé de ce diplôme, vous serez idéalement placé pour en profiter.

En plus des carrières dans l'industrie, en tant que diplômé de ce cours, vous pourrez également progresser vers la recherche doctorale.

Honoraires et finances

2021-2022

• Frais de scolarité à temps plein: 8235 £
• Frais de scolarité à temps partiel: 915 £ pour 20 crédits
• Frais de scolarité internationaux: 12,150 £

Informations supplémentaires

• 20% de réduction des frais de scolarité pour les diplômés de l' University of Suffolk

À l' University of Suffolk , vos frais de scolarité vous donnent accès à toutes les installations d'enseignement et d'apprentissage habituelles auxquelles vous vous attendez. Cependant, vous devrez peut-être prévoir des coûts supplémentaires associés à votre cours.

Conditions d'entrée

Exigences académiques

• Les candidats doivent détenir un diplôme de premier cycle de 2: 2 ou plus.
• Les candidats peuvent être censés assister à une entrevue dans le cadre du processus de candidature.

Exigences linguistiques en anglais

• IELTS (Academic ou UKVI): 6,5 au total, et un minimum de 5,5 dans chaque composante
• Cambridge Assessment English: C1 Advanced Certificate in Advanced English note globale minimale de 180, pas moins de 162 dans chaque composante
• Test d'anglais Pearson (PTE Academic): Niveau C1 du CECR
• TESA (Test of English for Studies Abroad): 6,5 au total, et un minimum de 5,5 dans chaque composante
• TOEFL iBT (acceptable uniquement pour les étudiants qui n'ont pas besoin d'un visa de niveau 4 pour étudier au Royaume-Uni): 93 au total avec un minimum de 12 en lecture, 11 à l'écoute, 17 à l'oral et 20 à l'écrit
• Test de compétences en mot de passe University of Suffolk : 6,5 / 7,0 dans l'ensemble, et un minimum de 5,5 dans chaque composant