Central European University (CEU)
Master în Știința Datelor Sociale (2 ani)Vienna, Austria
DURATA
2 Years
LIMBI
Engleză
RITM
La zi
TERMEN LIMITĂ DE APLICARE
Solicitați termenul limită de aplicare
CEA MAI DEVREME DATĂ DE ÎNCEPERE
Solicitați cea mai apropiată dată de începere
TAXE DE ȘCOLARIZARE
EUR 12.000 / per year *
FORMAT DE STUDIU
În campus
* plătibilă în una sau două rate, rata inițială nerambursabilă a taxei de școlarizare (500 EUR EUR) este plătită pentru a confirma acceptarea dvs. a ofertei noastre de admitere și este creditată pentru prima tranșă a taxei de școlarizare din anul 1
Introducere
Programul de Master în Știința Datelor Sociale este un program multidisciplinar de doi ani, cu normă întreagă, orientat spre cercetare. Programul oferă pregătire avansată în trei moduri: prin formare metodologică în știința datelor, studenții vor învăța instrumentele de bază și avansate matematice, statistice și computaționale pentru a colecta, gestiona, gestiona și analiza seturi masive de date ale acțiunilor și interacțiunilor umane. În același timp, lucrând peste discipline, ei vor obține o vedere de ansamblu asupra peisajului de aplicare a acestor metode în diferite discipline de științe sociale și cunoștințe aprofundate despre întrebările disciplinare cele mai apropiate de interesul lor.
Elevii se vor confrunta cu oportunități și provocări de ultimă generație ale tehnologiilor Big Data, care îi vor ajuta să dezvolte gândirea reflexivă și critică cu privire la astfel de tehnologii și rolul lor în modelarea comportamentului uman și a fenomenelor sociale. La sfârșitul cursului, aceștia vor fi capabili să conceapă proiecte bazate pe date și experimente sociale digitale pentru a măsura, interpreta, modela și înțelege fenomene sociale, cum ar fi inegalitățile și segregarea, migrația, corupția, problemele de gen, populismul, știrile false. , problemele de mediu și consecințele sociale ale inteligenței artificiale. Absolvenții vor fi bine echipați pentru a participa în echipe interdisciplinare care lucrează pe probleme sociale cu metode de calcul în mediul academic, sectorul public, organizații civice și industrie.
Elevii vor fi selectați într-un proces în două etape, cu o preselecție de către organizatorii programului, urmată de o screening de către comisia de admitere. Solicitanții trebuie să promoveze un examen BMat și trebuie să trimită o declarație de scop. În primul an, programul începe cu o tabără de pregătire diversificată pentru a armoniza abilitățile de matematică și de programare în cohortă și pentru a identifica posibile puncte slabe în mediul științelor sociale, astfel încât studenții să devină conștienți de ceea ce ar trebui să se concentreze pe parcursul anului.
Cursurile programului de master sunt organizate în trei module principale: Metode fundamentale ale științei datelor, Metode și concepte avansate și Specializare. În timpul programului, studenții vor putea urma cursurile academice sau Applied Social Data Science, formându-i în mod corespunzător pentru diferite căi de carieră. În timp ce cursurile obligatorii de bază se suprapun foarte mult între aceste piese, structura modulară oferă opțiuni flexibile de cursuri opționale pentru studenții care se vor putea specializa în funcție de interesele lor. Fiecare student va avea un stagiu de cercetare la sfârșitul primului an și va finaliza un proiect capstone pentru a obține diploma. Scopurile acestor proiecte sunt de a aplica cunoștințele și cercetarea într-un mediu nou, de a câștiga experiență și de a construi conexiuni într-un grup de cercetare academică sau într-o companie orientată pe date.
Absolvenții vor reprezenta o nouă generație de oameni de știință, antreprenori și factori de decizie cu cunoștințe despre întrebările fundamentale și metodele de ultimă oră în știința datelor, cu sensibilitate simultană la problemele relevante din punct de vedere social. Programul îi va ajuta să dezvolte gândire independentă și critică și abilități acționabile pentru a aborda probleme sociale reale, cum ar fi inegalitățile și segregarea, migrația, corupția, populismul, știrile false, problemele de mediu și consecințele sociale ale inteligenței artificiale.
Cum schimbă internetul societatea? Cum să urmăriți, să prognozați și să controlați răspândirea unei pandemii? Cum să obțineți o participare mai mare a oamenilor la procesele de luare a deciziilor folosind noile tehnologii?
Era noastră digitală din secolul 21 necesită un raționament bazat pe date pentru a răspunde acestor și altor provocări similare noi, societale, organizaționale și de mediu. Ca răspuns, programul MS în știința datelor sociale își propune să educe o nouă generație de experți în știința datelor, antreprenori și factori de decizie politică cu o afinitate puternică cu științele sociale, care pot înțelege societățile digitale și vor putea să-și modeleze viitorul.
De ce MS în SDS la CEU?
- Program de știință a datelor în limba engleză, cu accent pe științele sociale
- Licență cu recunoaștere globală care este acreditată în Austria și SUA
- Specializări în patru domenii interdisciplinare
- Gradul de înaltă calitate, dar accesibil
- Dezvoltăm absolvenți angajabili: CEU este perfect dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile de angajare și să urmați o carieră semnificativă cu un scop mai profund
Acreditare/Înregistrare program
- Programul a fost aprobat și înregistrat de Departamentul de Educație al statului New York
- Program acreditat de Agenția pentru Asigurarea Calității și Acreditare Austria (AQ-Austria)
Admitere
Curriculum
Programe de 1 an și 2 ani
Adaptat ambițiilor unice ale unui student, oferim programe de 1 și 2 ani cu normă întreagă, atât acreditate în Austria, cât și în SUA. specializări în diverse domenii ale științelor sociale, iar programul de 1 an (60 ECTS, 30 de credite) se bazează pe pregătirea anterioară în știința datelor în timpul unui program de licență sau postuniversitar și oferă pregătire concentrată în domeniile de specializare.
Anul 1
Bootcamp
- Concepții despre dinamica socială (ECTS 0)
- Introducere în informatică (ECTS 0)
- Pre-sesiunea de matematică (ECTS 0)
Metode fundamentale ale științei datelor
- Statistică aplicată (ECTS 4)
- Analiza datelor în Python (ECTS 4)
- Învățare automată 1 (ECTS 4)
- Exploatarea datelor sociale (ECTS 4)
Specializare
- Dezbateri și contradicții în știința datelor sociale (ECTS 4)
- Rețele sociale 1 (ECTS 4)
- Curs din lista pistelor de specializare (ECTS 4)
Metode și concepte avansate
- Subiecte de știință a datelor sociale (ECTS 4)
- Metode de colectare a datelor digitale: (ECTS 4)
- Oportunități și riscuri (ECTS 4)
- Vizualizarea datelor (ECTS 4)
Scris academic
- Scriere academică pentru MS în Știința datelor sociale (ECTS 4)
Cursuri opționale
- Curs electiv gratuit la nivel de MS din orice programe la CEU PU (ECTS 4)
Proiectul 1
- Stagiu de cercetare (ECTS 4)
Anul 2
Metode fundamentale ale științei datelor
- Curs din lista de cursuri opționale obligatorii a modulului (ECTS 4)
Specializare
- Curs din lista pistelor de specializare (ECTS 4)
- Curs din lista pistelor de specializare (ECTS 4)
Metode și concepte avansate
- Știința rețelelor (ECTS 4)
- Etica datelor mari (ECTS 4)
- Curs din lista de cursuri opționale obligatorii a modulului (ECTS 4)
- Curs din lista de cursuri opționale obligatorii a modulului (ECTS 4)
Cursuri opționale
- Curs electiv gratuit la nivel de MS din orice programe la CEU PU (ECTS 4)
- Curs electiv gratuit la nivel de MS din orice program la CEU PU (ECTS 4)
Seminar
- Curs seminar de cercetare (ECTS 4)
- Curs seminar pentru teză (ECTS 4)
Proiectul 2
- Proiect Capstone 1 (ECTS 4)
- Proiect Capstone 2 (ECTS 4)
Rezultatul programului
Programul SDS MSc va oferi studenților participanți două piese: i) formare academică și ii) instruire aplicată în știința datelor sociale, cu accent diferit pe abilitățile academice și practice. Programul va oferi următoarele cunoștințe, abilități și competențe.
Elevii vor dobândi cunoștințe
- A unui arsenal de instrumente de abordări cantitative și bazate pe date pentru a studia fenomenele sociale;
- Despre corectitudinea și părtinirile metodelor de știință a datelor sociale;
- Din cadrul legal și etic al colectării și analizei datelor în științe sociale, inclusiv specificitățile Big Data;
- Despre principalele concepte, idei și provocări în cel puțin un domeniu al științelor sociale, precum și importantele metode speciale cantitative și calitative;
- Dintre noile posibilități pe care le permit tipurile de date mari legate social pentru studierea problemelor contemporane în afaceri și cercetarea academică;
- Pentru a identifica potențialul societal și provocările pentru lucrul cu Big Data.
Elevii vor fi dotați cu abilități de a face
- Să înțeleagă și să modeleze sisteme complexe, în rețea, dinamice, sociale, economice, politice, tehnologice și ecologice;
- Aplicați o viziune critică și reflexivă asupra avantajelor și pericolelor metodologiilor bazate pe date în aplicațiile din lumea reală care observă și prezic comportamentul uman.
- Stăpânește limbajul de programare de ultimă generație pentru colectarea, conservarea, procesarea, pregătirea și analiza datelor;
- Folosiți instrumente de ultimă generație pentru știința datelor, inclusiv metode de învățare automată supravegheată și nesupravegheată, web mining, analiză de rețea, vizualizare, analiză spațială, procesare a limbajului natural etc. pentru analiza problemelor societale și organizaționale;
- Colectați date în diferite moduri folosind metode de urmărire, monitorizare, accesare cu crawlere sau de colectare a datelor tranzacționale sau experimente sociale;
- Analizați date de diferite tipuri înregistrând informații temporale, spațiale, relaționale, caracteristice etc
- Proiectați experimente sociale online sau digitale, executați, măsurați și interpretați rezultatele acestora
- Identificați modele de corelație și relații cauzale în datele sociale și construiți modele predictive folosind seturi de date comportamentale umane;
- Combinați metodele empirice cantitative și calitative din științele sociale, inclusiv analiza statistică, metodele digitale și metodele experimentale cu instrumentele Data Science pentru a analiza problemele societale și organizaționale;
- Comunicați cu cercetători atât în științe sociale, cât și în știința datelor;
- Comunicați cunoștințele bazate pe cercetare în scris, vizualizare și prezentare verbală.
Până la sfârșitul programului, studenții vor fi competenți în
- Planificarea și finalizarea studiilor/examinării/cercetării fenomenelor sociale în diverse domenii ale științelor sociale;
- Gestionarea aspectelor etice ale colectării și prelucrării datelor cu caracter personal, precum și luarea deciziilor pe baza datelor;
- Participarea și coordonarea cooperării în echipe interdisciplinare cu oameni din alte domenii și tradiții științifice pentru a lucra la problemele de cercetare ale științei datelor sociale;
- Asumarea independentă a responsabilității pentru dezvoltarea științifică personală și specializarea în continuare în sectoarele academic și privat sau guvernanță și ONG-uri.
Deși toate aceste abilități sunt importante pentru o carieră de succes în mediul academic sau în industria datelor, rezultatele învățării vor face diferența între cele două piste. Se va pune mai mult accent pe întrebările fundamentale și pe aplicațiile de științe sociale pentru studenții de pe pista academică, în timp ce pregătirea studenților pe pista de științe sociale aplicate se va concentra mai mult pe instrumentele metodologice și pe aplicațiile din lumea reală.
Oportunități de carieră
Dezvoltați cele mai bune abilități pentru a vă accelera cariera
În programul de doi ani, veți stăpâni abilități de calcul de ultimă generație pentru colectarea, curatarea, prelucrarea, pregătirea și analiza datelor. Veți dezvolta un nivel înalt de competență în metode de la statistici aplicate, învățare automată, minerit web, analiză de rețea, vizualizare, analiză spațială, procesare a limbajului natural și multe altele. Ambele programe de 1 și 2 ani vă vor dezvolta abilitățile prin specializări pentru a înțelege și modela sisteme complexe, în rețea, dinamice, sociale, economice, politice, tehnologice sau ecologice, cu o reflecție critică asupra avantajelor și pericolelor metodologiilor bazate pe date.