Master of Science en science des données sociales (2 ans)
Vienna, Autriche
DURÉE
2 Years
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
Date limite de dépôt des demandes
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Demander la date de début la plus proche
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 12 000 / per year *
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
* payable en un ou deux versements, un premier versement de frais de scolarité non remboursable (500 € EUR) est payé pour confirmer votre acceptation de notre offre d'admission et est crédité sur le 1er versement de frais de scolarité de la première ann
Introduction
Le programme de maîtrise en science des données sociales est un programme de deux ans multidisciplinaire axé sur la recherche à temps plein. Le programme propose une formation avancée de trois manières : via une formation méthodologique en science des données, les étudiants apprendront les outils mathématiques, statistiques et informatiques de base et avancés pour collecter, organiser, gérer et analyser des ensembles de données massifs sur les actions et interactions humaines. Dans le même temps, en travaillant dans plusieurs disciplines, ils obtiendront une vue globale du paysage d'application de ces méthodes dans diverses disciplines des sciences sociales et une connaissance approfondie des questions disciplinaires les plus proches de leurs intérêts.
Les étudiants seront confrontés aux opportunités et aux défis de pointe des technologies Big Data, ce qui les aidera à développer une pensée réflexive et critique sur ces technologies et leur rôle dans le façonnement du comportement humain et des phénomènes sociaux. À la fin de la formation, ils seront capables de concevoir des projets basés sur les données et des expériences sociales numériques pour mesurer, interpréter, modéliser et comprendre des phénomènes sociaux, tels que les inégalités et la ségrégation, la migration, la corruption, les questions de genre, le populisme, les fausses nouvelles. , les problèmes environnementaux et les conséquences sociales de l’intelligence artificielle. Les diplômés seront bien équipés pour participer à des équipes interdisciplinaires travaillant sur des problèmes sociaux avec des méthodes informatiques dans le monde universitaire, le secteur public, les organisations civiques et l'industrie.
Les étudiants seront sélectionnés selon un processus en deux étapes, avec une présélection par les organisateurs du programme, suivie d'une sélection par le comité d'admission. Les candidats doivent réussir un examen BMat et soumettre une déclaration d’intention. Au cours de la première année, le programme commence par un camp d'entraînement diversifié visant à harmoniser les compétences en mathématiques et en programmation de la cohorte et à identifier les éventuelles faiblesses des connaissances en sciences sociales, afin que les étudiants prennent conscience de ce sur quoi ils devraient se concentrer au cours de l'année.
Les cours du programme MSc sont organisés en trois modules principaux : Méthodes fondamentales de la science des données, Méthodes et concepts avancés et Spécialisation. Pendant le programme, les étudiants pourront suivre le cursus universitaire ou Applied Social Data Science, les formant ainsi à différents cheminements de carrière en conséquence. Bien que les cours obligatoires de base se chevauchent fortement entre ces pistes, la structure modulaire offre des choix flexibles de cours au choix pour les étudiants qui pourront se spécialiser en fonction de leurs intérêts. Chaque étudiant bénéficiera d'un stage de recherche à la fin de la première année et réalisera un projet de synthèse pour obtenir le diplôme. Les objectifs de ces projets sont d'appliquer les connaissances et la recherche dans un nouvel environnement, d'acquérir de l'expérience et d'établir des liens au sein d'un groupe de recherche universitaire ou d'une entreprise orientée données.
Les diplômés représenteront une nouvelle génération de scientifiques, d'entrepreneurs et de décideurs politiques possédant des connaissances sur les questions fondamentales et les méthodes de pointe de la science des données, tout en étant sensibles aux questions socialement pertinentes. Le programme les aidera à développer une pensée indépendante et critique et des compétences pratiques pour résoudre des problèmes sociaux réels tels que les inégalités et la ségrégation, la migration, la corruption, le populisme, les fausses nouvelles, les problèmes environnementaux et les conséquences sociales de l'intelligence artificielle.
Comment Internet change-t-il la société ? Comment suivre, prévoir et contrôler la propagation d’une pandémie ? Comment parvenir à une plus grande participation des citoyens aux processus décisionnels grâce aux nouvelles technologies ?
Notre ère numérique du 21e siècle appelle un raisonnement basé sur les données pour répondre à ces nouveaux défis sociétaux, organisationnels et environnementaux similaires. En réponse, le programme MS en science des données sociales vise à former une nouvelle génération d'experts en science des données, d'entrepreneurs et de décideurs politiques ayant une forte affinité avec les sciences sociales, capables de comprendre les sociétés numériques et de façonner leur avenir.
Pourquoi MS en SDS au CEU ?
- Programme de science des données en anglais avec un accent sur les sciences sociales
- Diplôme reconnu mondialement et accrédité en Autriche et aux États-Unis
- Spécialisations dans quatre domaines interdisciplinaires
- Diplôme de haute qualité mais abordable
- Nous développons des diplômés employables : CEU est parfait si vous cherchez à améliorer vos compétences en matière d'employabilité et à poursuivre une carrière significative avec un objectif plus profond.
Accréditation/inscription au programme
- Le programme a été approuvé et enregistré par le Département de l'Éducation de l'État de New York.
- Programme accrédité par l'Agence pour l'assurance qualité et l'accréditation Autriche (AQ-Autriche)
Admissions
Bourses et financement
Aux candidats au master, nous accordons une aide financière basée sur le mérite académique. Vous pouvez demander une aide financière pour des études de maîtrise dans la section Financement du formulaire de candidature en ligne.
Curriculum
Programmes de 1 an et 2 ans
Adaptés aux ambitions uniques d'un étudiant, nous proposons des programmes à temps plein de 1 et 2 ans, tous deux accrédités en Autriche et aux États-Unis. Le programme de 2 ans propose la formation complète du programme de Master (120 ECTS, 60 crédits) en science des données sociales avec des spécialisations dans divers domaines des sciences sociales, et le programme d'un an (60 ECTS, 30 crédits) s'appuie sur une formation préalable en science des données au cours d'un programme de premier cycle ou de cycles supérieurs et offre une formation ciblée dans les domaines de spécialisation.
Année 1
Camp d'entraînement
- Conceptions de la dynamique sociale (ECTS 0)
- Introduction à l'informatique (ECTS 0)
- Pré-session de Mathématiques (ECTS 0)
Méthodes fondamentales de la science des données
- Statistiques appliquées (ECTS 4)
- Analyse de données en Python (ECTS 4)
- Apprentissage automatique 1 (ECTS 4)
- Exploration de données sociales (ECTS 4)
Spécialisation
- Débats et contradictions en science des données sociales (ECTS 4)
- Réseaux sociaux 1 (ECTS 4)
- Cours parmi la liste des filières de spécialisation (ECTS 4)
Méthodes et concepts avancés
- Thèmes de science des données sociales (ECTS 4)
- Méthodes de collecte de données numériques : (ECTS 4)
- Opportunités et risques (ECTS 4)
- Visualisation des données (ECTS 4)
L'écriture académique
- Rédaction académique pour MS en science des données sociales (ECTS 4)
Cours facultatifs
- Cours optionnels gratuits de niveau MS dans tous les programmes du CEU PU (ECTS 4)
Projet 1
- Stage de recherche (ECTS 4)
Année 2
Méthodes fondamentales de la science des données
- Cours de la liste des cours au choix obligatoires du module (ECTS 4)
Spécialisation
- Cours parmi la liste des filières de spécialisation (ECTS 4)
- Cours parmi la liste des filières de spécialisation (ECTS 4)
Méthodes et concepts avancés
- Science des réseaux (ECTS 4)
- Éthique du Big Data (ECTS 4)
- Cours de la liste des cours au choix obligatoires du module (ECTS 4)
- Cours de la liste des cours au choix obligatoires du module (ECTS 4)
Cours facultatifs
- Cours optionnels gratuits de niveau MS dans tous les programmes du CEU PU (ECTS 4)
- Cours au choix gratuit de niveau MS dans n'importe quel programme du CEU PU (ECTS 4)
Séminaire
- Cours séminaire de recherche (ECTS 4)
- Cours séminaire de thèse (ECTS 4)
Projet 2
- Projet Capstone 1 (ECTS 4)
- Projet Capstone 2 (ECTS 4)
Résultat du programme
Le programme SDS MSc proposera deux filières aux étudiants participants : i) une formation académique et ii) une formation appliquée en sciences des données sociales avec un accent différent sur les compétences académiques et pratiques. Le programme fournira les connaissances, aptitudes et compétences suivantes.
Les étudiants acquerront des connaissances
- D'un arsenal d'outils d'approches quantitatives et basées sur les données pour étudier les phénomènes sociaux ;
- De l'équité et des biais des méthodes de science des données sociales ;
- Du cadre juridique et éthique de la collecte et de l'analyse des données en sciences sociales, y compris les spécificités du Big Data ;
- À propos des principaux concepts, idées et défis dans au moins un domaine des sciences sociales, ainsi que des méthodes quantitatives et qualitatives spéciales importantes ;
- Parmi les nouvelles possibilités offertes par les types de Big Data socialement liés pour étudier les problèmes contemporains dans le domaine de la recherche commerciale et universitaire ;
- Identifier le potentiel sociétal et les défis liés au travail avec le Big Data.
Les étudiants seront dotés de compétences leur permettant de
- Comprendre et modéliser des systèmes complexes, en réseau, dynamiques, sociaux, économiques, politiques, technologiques et écologiques ;
- Appliquer une vision critique et réflexive aux avantages et aux dangers des méthodologies basées sur les données dans les applications du monde réel observant et prédisant le comportement humain.
- Maîtriser le langage de programmation de pointe pour la collecte, la conservation, le traitement, la préparation et l'analyse des données ;
- Utiliser des outils de science des données de pointe, y compris des méthodes allant de l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, de l'exploration de sites Web, de l'analyse de réseau, de la visualisation, de l'analyse spatiale, du traitement du langage naturel, etc. à l'analyse des problèmes sociétaux et organisationnels ;
- Collecter des données de diverses manières en utilisant des méthodes de suivi, de surveillance, d'exploration ou de collecte de données transactionnelles ou des expériences sociales ;
- Analyser des données de divers types en enregistrant des informations temporelles, spatiales, relationnelles, caractéristiques, etc.
- Concevoir des expériences sociales en ligne ou numériques, exécuter, mesurer et interpréter leurs résultats
- Identifier les modèles de corrélation et les relations causales dans les données sociales et créer des modèles prédictifs à l'aide d'ensembles de données sur le comportement humain ;
- Combiner des méthodes empiriques quantitatives et qualitatives issues des sciences sociales, notamment l'analyse statistique, les méthodes numériques et les méthodes expérimentales, avec des outils de Data Science pour analyser les problèmes sociétaux et organisationnels ;
- Communiquer avec les chercheurs tant en sciences sociales qu'en science des données;
- Communiquer les connaissances basées sur la recherche par écrit, visualisation et présentation verbale.
À la fin du programme, les étudiants seront compétents en
- Planifier et réaliser des études/examens/recherches en sciences des données sociales sur les phénomènes sociaux dans divers domaines des sciences sociales ;
- Gérer les aspects éthiques de la collecte et du traitement des données personnelles ainsi que prendre des décisions basées sur les données ;
- Participer et coordonner la coopération au sein d'équipes interdisciplinaires avec des personnes d'autres domaines et traditions scientifiques pour travailler sur des problèmes de recherche en science des données sociales ;
- Assumer de manière indépendante la responsabilité de la poursuite du développement scientifique personnel et de la spécialisation dans les secteurs universitaires et privés ou dans la gouvernance et les ONG.
Bien que toutes ces compétences soient importantes pour une carrière réussie dans le milieu universitaire ou dans l’industrie des données, les résultats d’apprentissage différencieront les deux filières. L'accent sera davantage mis sur les questions fondamentales et les applications des sciences sociales pour les étudiants de la filière académique, tandis que la formation des étudiants de la filière sciences des données sociales appliquées se concentrera davantage sur les outils méthodologiques et les applications du monde réel.
Opportunités de carrière
Développez les meilleures compétences pour accélérer votre carrière
Au cours du programme de deux ans, vous maîtriserez les compétences informatiques de pointe pour la collecte, la conservation, le traitement, la préparation et l'analyse des données. Vous développerez un haut niveau de maîtrise des méthodes liées aux statistiques appliquées, à l'apprentissage automatique, à l'exploration de sites Web, à l'analyse de réseau, à la visualisation, à l'analyse spatiale, au traitement du langage naturel et bien d'autres. Les programmes d'un et deux ans développeront vos compétences via des spécialisations pour comprendre et modéliser des systèmes complexes, en réseau, dynamiques, sociaux, économiques, politiques, technologiques ou écologiques avec une réflexion critique sur les avantages et les dangers des méthodologies basées sur les données.