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Pourquoi étudier des données scientifiques?

Données abonde: les médias sociaux, les systèmes de fabrication, les dispositifs médicaux, les services logistiques, et d'innombrables autres génèrent des pétaoctets de données sur une base quotidienne. Avec une richesse des données disponibles, nous sommes à un moment de l'histoire, où nous pouvons effectuer des analyses pour détecter, découvrir, et, finalement, de mieux comprendre le monde qui nous entoure.

Quelles sont les possibilités pour les diplômés de Carier Données Science?

Devenir un professionnel pour une carrière dans un secteur très innovant: la science des données. La profession en science des données est salué comme le "plus sexy ... Travail du 21ème siècle," par la Harvard Business Review en Octobre 2012. The Scientist données est un professionnel qui possède simultanément étendue et la profondeur de la gestion évolutive de données, l'analyse des données, et l'expertise de la zone de domaine, et qui est capable de résoudre les problèmes du monde réel. Ceci est un moment opportun pour suivre une formation à la fois dans un nouveau domaine stimulant et enrichissant. Rejoignez-nous et embarquer pour un voyage d'une vie!

Pourquoi des données scientifiques à l'IET numérique?

Obtenir la valeur, le sens et répondant grandes questions, sont les objectifs ultimes de la science de l'apprentissage de données à IET numérique.

Mazen Aly Sciences Master Data étudiant Eindhoven Université de Technologie Sciences données de l'étude à l'IET numérique, où l'enseignement est dispensé par les universités de renom et où les données scientifiques entrepreneuriales de l'avenir sont viennent d'être!

Coordonnateur Farideh Heidari Data Science

Quel est le Maître des données scientifiques à l'IET numérique tout au sujet?

La Science de données nouvellement créé Master propose un programme universitaire unique, dans lequel les élèves peuvent étudier les sciences de données, l'innovation et l'entrepreneuriat dans les grandes universités européennes. Dans ce programme, les étudiants apprendront les techniques évolutives de collecte de données, les méthodes d'analyse de données, et une suite d'outils et de technologies qui répondent à la saisie de données, le traitement, le stockage, le transfert, l'analyse et la visualisation, et des concepts connexes (par exemple, l'accès aux données, la tarification données et la confidentialité des données).

Comment le programme est-il structuré?

La première année sera similaire à tous les trois DSc point d'entrée des universités: Universidad Politécnica de Madrid (UPM), l'Université de technologie d'Eindhoven (TU / e), et l'Université de Nice Sophia Antipolis (UNS) avec des fondations cours, tels que le traitement des données, les données analyse, analyse de données avancées et la gestion des données, la visualisation et les applications. La deuxième année, permettra aux étudiants de se concentrer un des six domaines de spécialisation technique de leur choix. Voir: spécialisations ci-dessous.

Une partie importante du programme sont les (I & E) des cours innovation et entreprenariat. Le cours I & E bases fournit une introduction à Business & Management. Les étudiants participant à la piste ASN sont offerts un stage avec un centre de recherche conjoint ou l'industrie de l'IET numérique pour travailler sur leur projet de thèse. Directement relié à la thèse principale est la thèse mineur I & E qui spécifie les exigences, stratégie et un plan d'affaires pour le projet de thèse choisi.

Les étudiants participant à la piste ASN sont offerts un stage avec un partenaire de l'industrie ou centre de recherche de l'IET-numérique pour travailler sur leur projet de thèse. Directement relié à la thèse principale est la thèse mineur I & E qui spécifie les exigences, stratégie et un plan d'affaires pour le projet de thèse choisi.

Où puis-je étudier si je choisis des données scientifiques?

Entrée - 1ère année

  • Université de technologie d'Eindhoven (TU / e)
  • Universidad Politécnica de Madrid (UPM)
  • Université Nice Sophia Antipolis (UNS)

Exit - 2e année, la spécialisation

  • Internet des objets (IdO) chez UPM
  • Multimédia et Web Science pour Big Data à UNS
  • Processus minier au High Tech Systems, Healthcare, Visual Analytics ou Big logiciels à la TU / e
  • Distributed Systems et Data Mining pour Really Big Data à KTH
  • Conception, mise en œuvre et l'utilisation des données Instruments scientifiques au TUB

Conditions particulières d'admission

Un B.Sc. diplôme en technologie d'ingénierie / électronique, génie informatique, informatique ou information électrique est nécessaire. Les études devraient inclure au moins 60 ECTS des cours en informatique, l'architecture de l'ordinateur, ou de programmation, y compris les mathématiques et le calcul, l'algèbre et la statistique mathématique.

Programme enseigné dans l'établissement suivant :
Anglais

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Ce cours est Campus based
Date de début
Août 2019
Septembre 2019
Duration
2 années
À temps plein
Prix
8,000 EUR
par an pour les non-UE / EEE citoyens. Pour les citoyens de l'UE / EEE les frais de scolarité sont annulés.
Deadline
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For EU/EEA citizens it will also be possible to apply for the programme from April 1 to May 1, 2016.
Par lieux
Par date
Date de début
Octobre 2019
Date de fin
Date limite d'inscription
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For EU/EEA citizens it will also be possible to apply for the programme from April 1 to May 1, 2016.
Date de début
Septembre 2019
Date de fin
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Date de début
Août 2019
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Date limite d'inscription
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Septembre 2019
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Septembre 2019
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Date de début
Octobre 2019
Date de fin
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Septembre 2019
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Août 2019
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Septembre 2019
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Août 2019

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Septembre 2019

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Octobre 2019

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