MSc science des données
University of Hertfordshire
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Emplacement du campus
Hatfield, Royaume-Uni
Langues
Anglais
Format d'étude
Sur le campus
Durée
1 - 2 an
Rythme
À plein temps, À temps partiel
Frais de scolarité
GBP 13 950 *
Date limite d'inscription
Demande d'info
Date de début au plus tôt
Demande d'info
* étudiants internationaux à temps plein, temps partiel 1160 £ pour 15 crédits / étudiants britanniques à temps plein 9450 £, temps partiel 790 £ pour 15 crédits / étudiants européens à temps plein 13950 £, à temps partiel 1160 £ pour 15 crédits
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introduction
« En raison de la pandémie de coronavirus en cours, les examens peuvent être remplacés par une autre forme d'évaluation au cours de l'année universitaire 2021/2022. Veuillez vous référer aux spécifications du programme sur ces pages pour plus de détails. »
Pourquoi choisir Herts ?
- Excellence de l'enseignement : vous serez enseigné par un personnel de recherche de renommée internationale possédant une expertise en mathématiques, statistiques, astrophysique, physique médicale et informatique (voir personnel clé).
- Opportunités de stage : Vous avez la possibilité de faire un stage rémunéré d'un an dans l'industrie. Les étudiants ont effectué des stages dans des organisations telles que NatWest, Sparta Global et Sky.
- Connexions avec l'industrie : Bénéficiez de nos liens étroits avec l'industrie informatique. Nous travaillons avec des employeurs tels que Microsoft et Hewlett Packard pour que les étudiants participent à des salons de l'emploi et à des sessions sectorielles.
A propos du cours
Les données sont la devise de toutes les recherches scientifiques, sauf les plus théoriques, et elles sous-tendent également notre monde moderne, du flux de données à travers les réseaux bancaires internationaux et de la propagation des mèmes sur les réseaux sociaux aux modèles complexes de prévisions météorologiques. La génération constante de données de notre société numérique alimente notre vie quotidienne, affectant la façon dont nous recevons les soins de santé et influençant nos habitudes d'achat. Pour gérer, donner un sens et exploiter de grands volumes de données disponibles, il faut une connaissance, une analyse et une visualisation humaines hautement qualifiées. Les professionnels travaillant dans ce domaine sont appelés « scientifiques des données », qui combinent des compétences mathématiques et statistiques avancées avec la programmation, la conception de bases de données, l'apprentissage automatique, la modélisation, la simulation et la visualisation de données innovante. Ces professionnels sont très demandés dans les secteurs public et privé au Royaume-Uni et dans le monde. Les objectifs et les résultats d'apprentissage de ce programme s'articulent autour de deux principes directeurs :
- Fournir une compréhension complète des concepts mathématiques et statistiques fondamentaux sous-jacents à la science des données, et de la façon dont ils sont mis en œuvre dans les algorithmes et les techniques d'apprentissage automatique pour résoudre une variété de problèmes de traitement et d'analyse de données.
- Fournir une formation aux compétences pratiques pertinentes à la science des données, dont la capacité à écrire du code propre et efficace dans des langages reconnus par l'industrie (en particulier, Python et R), mais comprend également des techniques de traitement, de manipulation, d'exploration et de visualisation de données .
Pourquoi choisir ce cours ?
- Ce programme se distingue par sa philosophie d'élargissement de la participation et offre un moyen d'acquérir des compétences et une formation en science des données à ceux issus d'un milieu qui n'est pas traditionnellement associé aux thèmes STEM des mathématiques, des statistiques et de la programmation. Le programme est conçu pour attirer un large éventail d'étudiants qui souhaitent se former ou se perfectionner en science des données.
- Vous bénéficierez de l'expertise d'astrophysiciens, physiciens, mathématiciens et informaticiens aux profils de recherche internationaux. Leurs recherches quotidiennes impliquent l'application et, dans certains cas, le développement de nouvelles compétences en science des données, à partir d'analyses statistiques fondamentales, l'utilisation de calculs distribués haute performance et la recherche de nouveaux algorithmes d'intelligence artificielle.
- Nous visons à rendre le programme distinctif en termes de mélange de compétences techniques et non techniques et de relations personnelles étroites que nous développons avec les employeurs, qui alimenteront le programme grâce à une évaluation continue des derniers outils pertinents pour l'industrie, qui sont continuellement évolue au fur et à mesure que de nouvelles technologies et de nouveaux logiciels deviennent disponibles.
- Vous ferez l'expérience d'une approche multidisciplinaire de la science des données en expérimentant des défis dans les environnements informatiques, créatifs, médicaux et commerciaux.
- Vous aurez l'occasion d'assister à un large éventail de séminaires axés sur la recherche pour exciter et éveiller votre curiosité intellectuelle.
Expérience étudiante
Au University of Hertfordshire , nous voulons nous assurer que votre temps d'étude avec nous est aussi sans stress et gratifiant que possible. Nous offrons une gamme de services d'assistance, notamment : le bien-être des étudiants, le soutien scolaire, l'hébergement et la garde d'enfants pour que vous profitiez au maximum de votre séjour chez Herts et puissiez vous concentrer sur vos études et votre plaisir.
Information additionnelle
- Stage en alternance ou année d'étude à l'étranger : n/a
- Candidatures ouvertes aux étudiants internationaux et européens : Oui
Galerie
Admissions
Bourses et financement
Curriculum
Que vais-je étudier?
Le programme est structuré de manière à être exposé aux principes mathématiques et statistiques fondamentaux qui sous-tendent toute science des données. Ces thèmes seront toujours pertinents dans un domaine en constante évolution. Le travail théorique sera renforcé par une application pratique à travers des laboratoires et des ateliers pratiques, pour vous permettre de comprendre et d'apprécier comment les principes fondamentaux se reflètent dans un large éventail de traitements et d'analyses de données. Vous maîtriserez les compétences pratiques clés (par exemple, l'utilisation de pandas pour travailler avec des structures de données en Python et ggplot2 pour la visualisation en Python et R) en utilisant des données « du monde réel » dans la mesure du possible. Dans certains cas, ces données peuvent provenir de projets de recherche actifs menés par des membres du personnel enseignant.
Le programme se concentre sur la fourniture d'une formation «de bout en bout» afin que vous deveniez compétent non seulement dans le traitement et l'analyse des données, mais également dans la manipulation et la préparation des données à partir d'un état brut, ainsi que dans l'interprétation des résultats et la communication efficace des résultats aux autres. Cela vous permettra d'être préparé aux défis et aux applications du monde réel et vous aidera à développer votre indépendance dans votre pensée analytique et critique. Cela sera nourri lors de sessions pratiques en laboratoire afin que vous puissiez mettre vos théories en pratique.
Niveau 6
- Statistiques multivariées II 15 crédits II Facultatif
- Modélisation linéaire II 15 Crédits II Facultatif
Niveau 7
- Réseaux de neurones et apprentissage automatique II 30 crédits II obligatoire
- Fondements de la Data Science II 30 Crédits II Obligatoire
- Applied Data Science 2 II 15 Crédits II Obligatoire
- Data Science Project II 60 Crédits II Obligatoire
- Data Science Core Skills Bootcamp II 0 Crédits II Facultatif
- Traitement et visualisation des données II 15 crédits II Facultatif
- Exploration de données et découverte II 15 crédits II Facultatif
Frais de scolarité du programme
Opportunités de carrière
À la fin du programme, vous serez en mesure de démontrer (et d'appliquer) une compréhension d'un large éventail de compétences théoriques et pratiques vous permettant d'entrer dans une variété de disciplines et d'industries. Vous serez en mesure de:
- Comprendre et être capable d'évaluer de manière critique les différentes forces et faiblesses inhérentes aux différentes méthodologies de science des données.
- Concevoir des stratégies et des solutions créatives pour s'attaquer aux problèmes inconnus de la science des données et évaluer de manière critique les sorties et les résultats grâce à une validation statistiquement robuste appropriée et à d'autres techniques d'évaluation des performances.
- Communiquer efficacement les problèmes, les méthodes, les résultats et les conclusions par le biais de présentations orales et écrites à des publics d'experts et de non-experts.
- Avoir une appréciation à la fois de la recherche sous-jacente aux techniques de science des données (par exemple, des algorithmes de pointe et des techniques de calcul) et de leur pertinence et de leur application dans un large éventail de disciplines.
English Language Requirements
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À propos de l'école
Des questions
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