Master în Știința Datelor și Inteligență Artificială
University of Suffolk
Informatie cheie
Locația campusului
Ipswich, Regatul Unit
Limbi Străine
Engleză
Formatul de studiu
În campus
Durata
1 - 2 an
Ritm
La zi, Part time
Taxe de școlarizare
GBP 8.235 / per year *
Termen limită de aplicare
Contactează şcoala
Cea mai devreme dată de începere
Contactează şcoala
* pe an cu normă întreagă; 915 GBP pe 20 de credite - taxă de școlarizare cu jumătate de normă; 12.150 GBP - taxă internațională de școlarizare pe an
Burse de studiu
Explorați oportunitățile de burse pentru a vă ajuta să vă finanțați studiile
Introducere
MSc Data Science and Artificial Intelligence este un grad de conversie postuniversitar. Este un parteneriat între noi și dvs. - vă vom oferi oportunitățile de a dobândi cunoștințe profunde, abilități practice și expertiză semnificativă în știința datelor și inteligență artificială, aduceți entuziasm, determinare și dorința de a învăța și profitați la maximum de oportunități.
Acesta este un curs de conversie, astfel încât diploma de licență poate fi la orice disciplină.
Module de curs
Anul 1
- Introducere în inteligența artificială (cerință) ю Acest modul oferă o introducere în domeniul inteligenței artificiale, care acoperă istoria disciplinei și explorează lărgimea disciplinei de la „AI clasică” la zonele actuale de avangardă. Acesta oferă o bază pentru cum să întreprindeți cercetări în AI și știința datelor și ia în considerare problemele etice care apar în aplicațiile AI și știința datelor
- Programare Python pentru AI și Știința datelor (Requisite). Programarea este o abilitate de bază în întreaga informatică. Acest modul va acoperi programarea Python cu un accent deosebit pe utilizarea Python pentru a rezolva probleme cu tehnici AI și știința datelor. Nu se va presupune nicio experiență de programare. Modulul va începe cu elementele cheie ale programării Python și se va dezvolta spre valorificarea bibliotecilor și pachetelor standard Python pentru a crea soluții. Cele mai bune practici de codificare Python vor fi încorporate în întregul modul. Modulul va oferi, de asemenea, un manual privind ingineria software a soluțiilor, cu accent pe importanța testării.
- Baze de date SQL și NoSQL (Requisite). Industria, comerțul și cercetarea sunt transformate de potențialul de a captura, stoca, manipula, analiza și vizualiza date și informații la scară masivă. Bazele de date relaționale (SQL) și depozitele de date rămân depozite importante de informații pentru multe organizații. Apariția Big Data cu varietatea, viteza și volumul său a provocat bazele de date relaționale, ducând la apariția bazelor de date NoSQL. Cu toate acestea, limbajele de interogare ale bazelor de date NoSQL au evoluat mai aproape de capabilitățile SQL. Acest modul va acoperi atât abordările SQL, cât și NoSQL pentru modelarea datelor, proiectarea și manipularea bazelor de date, astfel încât să puteți utiliza instrumentul potrivit pentru jobul potrivit.
- Exploatarea datelor și AI statistică (cerință). Știința datelor și inteligența artificială includ multe tehnici de clasificare, analiză și predicție. Acest modul se concentrează pe acele tehnici legate de exploatarea datelor și abordări bazate pe date statistice, oferindu-vă un arsenal de metode pentru a rezolva problemele de afaceri și pentru a genera perspective reale.
- Tehnici și instrumente de învățare profundă (necesară). Învățarea profundă este esențială pentru AI modernă. O insuficiență a puterii de calcul ieftine, seturi de date suficient de mari și o serie de progrese teoretice cheie au creat tehnici de învățare profundă care au facilitat un val de precizie crește în multe sarcini de calcul (viziune pe computer, procesare a limbajului natural, recunoaștere a vorbirii, conducere autonomă etc.) , făcând multe aplicații practice. Acest modul explică matematica și tehnicile care stau la baza, astfel încât să puteți stăpâni învățarea profundă și să rezolvați probleme reale.
- Cloud Computing pentru AI și știința datelor (Requisite). Livrarea la cerere de computere, baze de date, stocare, aplicații și resurse IT prin cloud computing a permis multor organizații să ofere soluții inovatoare fără investiții de capital inițiale. Ecosistemele de cloud computing oferă o varietate de soluții scalabile de AI și de învățare automată. Acest modul oferă o bază cuprinzătoare în concepte și soluții de cloud computing, susținute cu practici extinse pentru a construi experiență în servicii individuale și proiecte arhitecturale. Întrucât University of Suffolk este o instituție parteneră a Academiei AWS, modulul vă va oferi posibilitatea de a obține certificat (e) AWS, dacă doriți.
- Proiect extins (obligatoriu). Proiectul extins este punctul culminant al gradului de conversie MSc Data Science și Artificial Intelligence. Acest proiect este oportunitatea dvs. de a aplica cunoștințele și abilitățile dobândite din toate modulele anterioare pe o sarcină reală - este foarte probabil un proiect propus de o companie sau o organizație de cercetare.
Oportunități de carieră
Cererea angajatorilor pentru persoanele calificate în știința datelor și AI este dovedită. Numărul locurilor de muncă AI din Marea Britanie listate pe panoul său online de locuri de muncă a crescut cu 485% între 2014 și 2017, potrivit cercetărilor de pe site-ul web de locuri de muncă „Într-adevăr”. Sondajul realizat de Gartner asupra IA a arătat că există o creștere rapidă a numărului de locuri de muncă bazate pe AI în organizațiile mari și o schimbare de ritm de la 4 proiecte per organizație în 2019 la 10 proiecte în 2020 și accelerarea la 35 de proiecte preconizate în 2022.
Competențele digitale la nivel regional în general și Știința datelor, în special, au fost identificate de angajatori ca domeniu prioritar. Clusterul Innovation Martlesham, unde se află co-localizat noul centru DigiTech al University of Suffolk , a înregistrat o creștere a numărului de locuri de muncă TIC de la 600 în 2016 la 1200 în 2019, cu 2000 de locuri de muncă proiectate pentru 2023.
Un procent din ce în ce mai mare din aceste locuri de muncă necesită abilități de bază în știința datelor și AI. Consultările cu întreprinderile regionale au arătat că există o cerere din ce în ce mai mare pentru profesioniști cu abilități puternice în știința datelor, care sunt capabili să dezvolte modele de învățare automată bazate pe cadrele de dezvoltare rapidă ale IA existente. Ca absolvent al acestei diplome, veți fi în poziția ideală pentru a profita.
În plus față de carierele din industrie, ca absolvent al acestui curs, veți putea progresa și în cercetarea doctorală.
Taxe și finanțare
2021-22
- Taxă de școlarizare cu normă întreagă: 8.235 GBP
- Taxă de școlarizare cu jumătate de normă: 915 GBP pe 20 de credite
- Taxă internațională de școlarizare: 12.150 GBP
Informatii suplimentare
- Reducere cu 20% a taxelor pentru absolvenții University of Suffolk
La University of Suffolk , taxele dvs. de școlarizare oferă acces la toate facilitățile obișnuite de predare și învățare la care v-ați aștepta. Cu toate acestea, pot exista costuri suplimentare asociate cursului dvs. pentru care va trebui să bugetați.
Cerințe de intrare
Cerințe academice
- Solicitanții sunt așteptați să dețină o diplomă de licență de 2: 2 sau mai mare.
- Se poate aștepta ca participanții să participe la un interviu ca parte a procesului de înscriere.
Limba engleză cerințe
- IELTS (Academic sau UKVI): 6,5 în general și un minim de 5,5 în fiecare componentă
- Cambridge Assessment English: Certificat avansat C1 în limba engleză avansată scor general minim de 180, nu mai puțin de 162 în fiecare componentă
- Pearson Test of English (PTE Academic): CEFR C1 Level
- TESA (Test of English for Studies Abroad): 6,5 în general și minimum 5,5 în fiecare componentă
- TOEFL iBT (acceptabil numai pentru studenții care nu necesită o viză de nivel 4 pentru a studia în Marea Britanie): 93 în general cu un minim de 12 în lectură, 11 în ascultare, 17 în vorbire și 20 în scris
- Testul abilităților parolelor University of Suffolk : 6,5 / 7,0 în general și minimum 5,5 în fiecare componentă
Despre Școală
Întrebări
Cursuri similare
Master în știință în inteligență artificială
- Paris, Franţa
Master of Science în inteligența artificială
- Jyväskylän yliopisto, Finlanda
Master în managementul tehnologiei și AI/ML
- Brussels, Belgia
- Wiltz, Luxemburg