MSc Data Science
Canterbury, Royaume-Uni
DURÉE
1 Years
LANGUES
Anglais
RYTHME
À plein temps
DATE LIMITE D'INSCRIPTION
Date limite de dépôt des demandes
DATE DE DÉBUT AU PLUS TÔT
Sep 2025
FRAIS DE SCOLARITÉ
EUR 22 700 / per year
FORMAT D'ÉTUDE
Sur le campus
Introduction
Les data scientists utilisent des principes et des pratiques issus des mathématiques, des statistiques, de l'intelligence artificielle et de l'ingénierie informatique, pour analyser et générer du sens à partir des données. Chez Kent, on vous apprend à appliquer des méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond de pointe et à donner un sens aux données textuelles qui nous entourent.
Enseigné par des experts du domaine, vous utiliserez des données du monde réel pour acquérir les compétences techniques, pratiques et transférables nécessaires pour devenir un scientifique des données performant. Ce cours de conversion est conçu pour ceux qui ont des connaissances préalables limitées en science des données, statistiques et informatique : vous n'avez pas besoin d'un bagage dans le domaine car nous commençons par les fondements de la théorie de la science des données.
Les innovations en matière d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique ont rendu le traitement des données plus rapide et plus efficace. La demande du secteur a créé des postes dans des organisations du monde entier dans le domaine de la science des données. En raison de l'ensemble des compétences et de l'expertise requises, il est probable que cette tendance se poursuive au cours des prochaines décennies. Ajoutez un stage industriel pour améliorer encore votre employabilité.
Les raisons d'étudier le cours MSc Data Science Conversion à Kent
- Notre cours est conçu pour permettre l'entrée avec un diplôme de premier cycle de n'importe quelle matière (ou des qualifications ou une expérience équivalentes), à condition que vous remplissiez nos conditions d'entrée.
- Le cours de conversion a été conçu en consultation avec des organisations externes, qui nous ont indiqué les compétences et l'expérience qu'elles recherchent chez les employés potentiels.
- Vous apprendrez les compétences techniques clés que les employeurs attendent de leurs employés, notamment la programmation Python et R et l'utilisation de méthodes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.
- Vous développerez les compétences transférables dont vous avez besoin pour réussir dans n'importe quel domaine. Par exemple, à la fin du cours, nous espérons que vous serez beaucoup plus confiant dans la présentation de vos résultats de différentes manières à d'autres personnes.
- Vous pouvez ajouter un stage industriel à ce cours de conversion, ce qui vous permettra d'acquérir une expérience professionnelle et des contacts précieux.
- Notre personnel enseignant est actif dans la recherche et possède une expérience très variée. Notre expertise couvre le vaste domaine de la science des données.
À propos de l'École de mathématiques, de statistiques et de sciences actuarielles (SMSAS)
L'école jouit d'une solide réputation pour sa recherche de niveau international et dispose d'un système de soutien et de formation bien établi, avec un niveau élevé de flexibilité et des contacts fréquents entre le personnel et les étudiants en recherche. Les étudiants de troisième cycle acquièrent des compétences en matière d'analyse, de communication et de recherche. Le développement de compétences informatiques et leur application à des problèmes mathématiques constituent une part importante de la formation postuniversitaire de l'École, ce qui vous prépare à une grande carrière.
À propos de l'école d'informatique
Nos chercheurs de premier plan, dans des domaines clés tels que la cybersécurité, les langages de programmation, l'intelligence informatique et la science des données, nous ont valu un résultat exceptionnel lors du récent Research Excellence Framework (REF) 2021 ; un pourcentage impressionnant de 100 % de nos recherches a été classé comme étant "de premier plan au niveau mondial" ou "excellent au niveau international" en termes d'impact.
Des liens étroits avec l'industrie sous-tendent tous nos travaux, notamment avec Cisco Systems Inc, Microsoft, Oracle, IBM, Nvidia, Erlang Solutions, GCHQ et Google.
Nos programmes sont enseignés par des chercheurs de premier plan, experts dans leur domaine. L'école d'informatique du Kent compte plusieurs auteurs de manuels d'informatique de premier plan.
Nous disposons d'un large éventail d'équipements fournissant à la fois des systèmes basés sur Linux et sur PC. Nos ressources comprennent un serveur d'entreprise multicœur et un serveur de machines virtuelles qui soutient les expériences de sécurité informatique.
L'école dispose de superbes espaces de création, dont le Hackspace, qui abrite des technologies et des équipements de pointe, et le Cognitive Robotics and Autonomous Lab Systems, qui contient notamment une fraiseuse, des imprimantes 3D, une découpeuse laser et un vaste espace pour la construction et la réalisation d'artefacts numériques.
Galerie
Admissions
Bourses et financement
Valeur de la bourse
La bourse couvre les frais de scolarité, les billets d'avion aller-retour et les frais de subsistance pour un programme de master d'un an.
Date limite
Date limite de dépôt des candidatures au Commonwealth : - 12 décembre 2024.
Détenir une offre inconditionnelle (avec la seule condition restante, le dépôt des frais internationaux) d'un programme d'études de l' University of Kent - 31 janvier 2025
Critères
Pour être admissible à postuler à cette bourse, les candidats doivent :
- Être titulaire d'un diplôme de premier cycle équivalent à une licence de premier cycle au Royaume-Uni.
- Être citoyen ou avoir obtenu le statut de réfugié dans l'un des pays éligibles du Commonwealth répertoriés ou être une personne protégée britannique.
- Être résident permanent dans l’un des pays du Commonwealth admissibles énumérés ci-dessus.
- Pour vous engager auprès de l' University of Kent , vous pouvez postuler à plusieurs cours et/ou à plusieurs universités, mais vous ne pouvez accepter qu'une seule offre de bourse partagée.
- Ne pas avoir étudié ou travaillé pendant un an (académique) ou plus dans un pays à revenu élevé.
- Ne pas avoir les moyens d’étudier au Royaume-Uni sans cette bourse.
- Retournez dans votre pays d'origine dès que votre période d'études est terminée. Dans certaines circonstances, un étudiant peut être autorisé à rester au Royaume-Uni s'il poursuit des études doctorales et remplit certaines conditions strictes.
- Détenez une offre avant la date limite pour un diplôme d'études supérieures à temps plein enseigné dans l'un des cours éligibles à l' University of Kent :
- Intelligence artificielle MSc
- MSc Maladies infectieuses
- MSc Cyber Security
- Maîtrise en négociation internationale et résolution de conflits
- MSc Sciences Actuarielles Appliquées
- Maîtrise en sciences de la conservation
- Maîtrise en littérature anglaise et américaine
Plus de détails
Les bourses partagées du Commonwealth, créées par le DFID en 1986, représentent un partenariat unique entre le gouvernement du Royaume-Uni et les universités britanniques.
Financées par le Département britannique du développement international (DFID), les bourses partagées du Commonwealth permettent aux personnes talentueuses et motivées d'acquérir les connaissances et les compétences nécessaires au développement durable. Elles s'adressent à ceux qui n'auraient pas les moyens d'étudier au Royaume-Uni.
Ces bourses sont offertes sous six thèmes :
- La science et la technologie au service du développement
- Renforcer les systèmes et les capacités de santé
- Promouvoir la prospérité mondiale
- Renforcer la paix, la sécurité et la gouvernance mondiales
- Renforcer la résilience et la réponse aux crises - Accès, inclusion et opportunités.
comment s'inscrire
Pour être considéré pour la bourse partagée du Commonwealth, vous devez :
- Déposez une demande officielle pour un diplôme de troisième cycle à l' University of Kent à compter de septembre 2025/26. Cela peut être fait en ligne ici.
- Remplissez le processus de candidature en ligne de la Commission des bourses du Commonwealth (CSC). Pour obtenir des informations sur la procédure à suivre et les détails complets du processus de candidature, veuillez vous rendre directement sur les pages Web des bourses du Commonwealth.
- Les candidatures seront étudiées en fonction de l’excellence académique et d’un dossier complet.
- Le Commonwealth acceptera les candidatures jusqu'au 12 décembre 2024 (clôture à 16h00 GMT).
Curriculum
Stage 1
- Programming for Artificial Intelligence
- Data Mining and Knowledge Discovery
- Résolution de problèmes avec des données et du texte
- Modélisation et conseil en données
- Foundations of Data Science
- Apprentissage automatique avec R
- Méthodes de projet de science des données
Stage 2
Data Science Project
Résultat du programme
Programme aims
The course aims to:
- Donnez aux étudiants la profondeur des connaissances techniques et des compétences appropriées aux étudiants de niveau master en science des données.
- Développer une compréhension intégrée et critique de la science des données.
- Développer une variété de compétences intellectuelles et transférables avancées, y compris des compétences d’apprentissage tout au long de la vie.
- Fournir aux étudiants une compréhension complète et systématique de la science des données théorique et pratique.
- Fournir aux étudiants une compréhension approfondie des considérations éthiques liées au sujet.
- Développer la capacité des élèves à un raisonnement rigoureux et à une expression précise.
- Développer les capacités des étudiants à formuler et à résoudre des problèmes liés à la science des données.
- Développer l’appréciation des étudiants sur les développements récents en science des données et sur les liens entre la théorie et l’application pratique.
- Développer chez les élèves une approche logique et systématique pour résoudre les problèmes.
- Développer chez les élèves une capacité accrue de réflexion et de travail indépendant.
- Offrir aux étudiants l’opportunité d’étudier des sujets avancés en science des données et de s’engager dans la recherche.
- Développer les compétences en communication et personnelles des étudiants.
- Fournir aux étudiants qui réussissent la profondeur des connaissances nécessaires pour accéder à une carrière de Data Scientist professionnel.
- Améliorer les perspectives de carrière des diplômés en recherche d’emploi dans le secteur.
Learning outcomes
Knowledge and understanding
À la fin du cours, les étudiants seront capables de :
- Utiliser et appliquer des théories et des connaissances pour effectuer des analyses sur une grande variété de sujets avancés liés à la science des données
- Identifier, évaluer et prendre des décisions en fonction des problèmes professionnels, juridiques, sociaux, culturels et éthiques liés à la science des données.
- Identifier et appliquer les concepts et principes sous-jacents aux méthodes de science des données pour une gamme de paradigmes de science des données.
- Identifier, synthétiser et appliquer différents concepts et méthodes statistiques
- Appliquer et défendre une gamme complète de méthodes et de techniques adaptées à la science des données au niveau du troisième cycle
- Évaluer et justifier l'utilisation de la science des données dans des domaines particuliers, ainsi que l'importance du rôle de la science des données dans ces domaines
Intellectual skills
À la fin du cours, les étudiants seront capables de :
- Appliquer les méthodes de science des données de manière systématique et précise pour manipuler les données.
- Recueillir des informations et développer des solutions adaptées à un problème de science des données donné
- Développer, appliquer et expliquer des solutions aux problèmes de science des données en tenant compte des compromis impliqués
- Interpréter et développer des solutions aux problèmes complexes liés à la science des données de manière systématique, logique et créative
- Agir avec autonomie et originalité pour aborder et résoudre les problèmes
- Développer et appliquer des solutions en l'absence de données complètes
- Formuler et appliquer des solutions pour un projet de recherche ou de développement substantiel et rendre compte clairement du travail sous la forme d'un rapport de projet
Subject-specific skills
À la fin du cours, les étudiants seront capables de :
- Entreprendre des travaux pratiques qui explorent les techniques abordées dans le cours et analyser et commenter les résultats
- Identifier, évaluer et appliquer des concepts avancés de science des données pour formuler des solutions aux problèmes de science des données.
- Sélectionner, appliquer et évaluer les techniques de modélisation et d'apprentissage automatique.
- Extraire et synthétiser l’essentiel des problèmes pour faciliter l’analyse et l’interprétation.
Transferable skills
À la fin du cours, les étudiants seront capables de :
- Planifier, travailler et étudier de manière autonome et utiliser les ressources pertinentes d'une manière qui reflète les bonnes pratiques
- Utiliser efficacement les installations informatiques générales, y compris les compétences en matière de recherche d'informations
- Gérer leur temps, y compris la capacité de gérer leur apprentissage et leur développement
- Apprécier l’importance du développement professionnel continu dans le cadre de l’apprentissage tout au long de la vie
- Travailler efficacement en équipe
- Communiquer clairement les problèmes techniques à des publics spécialisés et non spécialisés
- Présenter des idées, des arguments et des résultats sous la forme d'un rapport écrit bien structuré
- Agir de manière autonome dans la planification et la mise en œuvre de tâches à un niveau professionnel ou équivalent
Frais de scolarité du programme
Opportunités de carrière
Vous serez un data scientist qualifié, équipé pour travailler dans de nombreux domaines. Les organisations qui disposent de données auront besoin de vos compétences : vous pourriez travailler pour un gouvernement national, une compagnie d'assurance, en tant qu'archéologue ou pour un club de football ou une franchise de cricket. Ou peut-être vous voyez-vous comme un futur entrepreneur, utilisant ce que vous avez appris sur les données pour développer votre propre entreprise. Pour vous aider à prendre votre décision, vous pourrez assister à des conférences de professionnels qui travaillent avec les données et participer à des événements de réseautage avec des employeurs.
Programme d'études
How you'll study
Teaching and assessment
Les évaluations comprennent des analyses approfondies de données complexes du monde réel. Il y aura des examens écrits non présentés, mais la plupart des crédits sont basés sur des cours, y compris un projet indépendant et un rapport soutenu par un superviseur universitaire. Les évaluations impliqueront de travailler avec des données désordonnées où les analyses doivent être présentées aux « clients », un travail de groupe sur des projets de codage et le développement d'outils de visualisation de données qui pourraient être utilisés par une organisation particulière. Il y aura une exposition à des évaluations qui ont des enjeux relativement faibles, tels que des plans de projet et des présentations. La technologie à utiliser pour entreprendre l'évaluation sera standard : tout ordinateur avec une spécification moderne sera approprié.