MSc în statistici și învățare în mașină

• Început: august 2021
• Locul de studiu: Linköping
• Nivel: al doilea ciclu

Dezvoltarea rapidă a tehnologiilor informaționale a copleșit societatea cu volume enorme de informații generate de sisteme mari sau complexe din telecomunicații, robotică, medicină, afaceri și multe alte domenii. Acest program de master întâmpină provocările învățării din aceste volume complexe prin intermediul unor modele și algoritmi din învățarea mașinilor, exploatarea datelor și alte metode statistice care utilizează computer. Prin alăturarea noastră, vei crește eficiența și productivitatea sistemelor și le vei face mai inteligente și mai autonome.

Învață să faci predicții fiabile

Programul se concentrează pe metode moderne de învățare automată și gestionarea bazelor de date care utilizează puterea statisticilor pentru a construi modele eficiente și a face predicții fiabile și decizii optime. Veți obține cunoștințe teoretice profunde, precum și experiență practică din cantități extinse de lucrări de laborator. Dacă doriți să vă completați studiile cu cursuri la alte universități, puteți participa la studii de schimb în al treilea semestru.

În funcție de interesele dvs., veți lucra către teza dvs. la o companie, o instituție guvernamentală sau o unitate de cercetare la LiU. Acolo poți să-ți aplici cunoștințele la o problemă reală și să cunoști oameni care folosesc în practică analiza avansată a datelor sau poți să te adânci în cercetare.

Acest program este pentru dvs. dacă aspirați să aflați cum să:

• îmbunătăți capacitatea unui software de recunoaștere a vorbirii unui telefon mobil pentru a distinge vocalele într-un mediu zgomotos
• oferi avertizare rapidă asupra unei crize financiare prin analizarea frecvenței cuvintelor legate de criză în mass-media financiară și forumurile de internet
• îmbunătățirea marketingului direcționat prin analizarea tiparelor de cumpărături în bazele de date ale scanerelor din supermarketuri
• creează un filtru de spam eficient
• estimați efectul pe care îl va avea noua legislație privind traficul asupra numărului de decese în accidente rutiere
• utilizați un set de date complex de microarray ADN pentru a afla despre factorii de risc ai cancerului
• determinați originea unui eșantion de ulei de măsline cu ajutorul graficelor interactive și dinamice

Syllabus și detalii curs

Programul se desfășoară pe parcursul a doi ani și cuprinde 120 de credite, inclusiv o teză.

Blocul introductiv de cursuri conține un curs în statistici de bază, care este recomandat studenților cu pregătire în informatică sau inginerie și un curs în programare, care este recomandat studenților care au o diplomă în statistică sau matematică. Cursurile reprezintă învățarea automată, extragerea de date avansate, învățarea profundă, analiza Big Data, statisticile computationale și învățarea bayesiană.

În plus, studenții de masterat au libertatea de a alege între cursurile de profil - menite să consolideze competențele statistice și analitice ale studenților - și cursuri complementare - care să permită studenților să se concentreze pe anumite domenii aplicate sau cursuri relevante din alte discipline. Oportunități pentru studii de schimb sunt oferite în timpul celui de-al treilea semestru al programului.

Pentru a obține diploma, elevii trebuie să fi promovat 90 de credite ECTS de cursuri, inclusiv 42 de credite ECTS la cursurile obligatorii, minimum 6 credite ECTS din cursurile introductive, minimum 12 credite ECTS la cursurile de profil și, eventual, o anumită sumă de cursuri complementare. Studenții trebuie, de asemenea, să apere cu succes o teză de masterat de 30 de credite ECTS.

Oportunități de carieră

Specialist în cerere mare

Cererea crește rapid pentru specialiști capabili să analizeze sisteme și baze de date mari și complexe, cu ajutorul unor metode moderne care folosesc un computer. Afaceri, telecomunicații, IT și medicină sunt doar câteva exemple de domenii în care studenții noștri au o cerere mare și găsesc poziții analitice avansate după absolvire.

Studenții care vizează o carieră științifică vor găsi programul fundalul ideal pentru cercetările viitoare. Mulți dintre președinții programului sunt cercetători recunoscuți la nivel internațional în domeniile statisticii, exploatarea datelor, învățarea mașinii, metodologia bazelor de date și statisticile de calcul.

Cerințe de intrare

Licență echivalentă cu un Kandidatexamen suedez în statistică, matematică, matematică aplicată, informatică, inginerie sau o diplomă similară. Cursuri finalizate cu o notă de trecere la următoarele discipline:

• calcul
• algebră liniară
• statistici
• programare

Engleză corespunzătoare nivelului de engleză în învățământul secundar suedez (engleză 6 / B). Scutire de la suedeză 3.

Selecție specială

Selecția se va baza pe:

Meritele academice și scrisoarea de intenție

Prin urmare, fiecare solicitant ar trebui să includă o scrisoare de intenție scrisă în limba engleză, care să explice de ce solicitantul dorește să studieze la program, modul în care este legat mediul academic al solicitantului cu conținutul programului și modul în care mediul academic se potrivește cu specificul cerințele programului. Dacă în fișele solicitantului există cursuri care se potrivesc cursurilor menționate în cerințele specifice, se recomandă solicitantului să numească aceste cursuri în scrisoarea de intenție. De asemenea, se recomandă ca solicitantul să includă o descriere a altei experiențe relevante în scrisoarea de intenție (experiență la locul de muncă, participare la proiect, etc., legată de cerințele specifice ale programului sau de conținutul programului). Trimiteți-vă scrisoarea de intenție împreună cu alte documente la admiterea universității.

Semestrul 1 (toamna 2024)

• 732A60 --- Studii Academice Avansate --- 3
• 732A93 --- Metode statistice --- 6
• 732A94 --- Programare avansată în R --- 6
• 732A98 --- Vizualizare --- 6
• 732A90 --- Statistici computaționale --- 6
• 732A99 --- Învățare automată --- 9

Semestrul 2 (primăvara 2025)

Cursuri preliminare

• 732A54 --- Big Data Analytics --- 6
• 732A55 --- Rețele neuronale și sistem de învățare --- 6
• 732A56 --- Programare web --- 6
• 732A70 --- Introducere în Python --- 3
• 732A75 --- Exploatarea avansată a datelor --- 6
• 732A78 --- Învățare profundă --- 3
• 732A91 --- Învățare Bayesiană --- 6
• 732A97 --- Metode statistice multivariate --- 6
• 753A01 --- Analize sportive --- 6

Semestrul 3 (toamna 2025)

Cursuri preliminare

• 732A51 --- Bioinformatica --- 6
• 732A57 --- Tehnologia bazelor de date --- 6
• 732A63 --- Teoria probabilității --- 6
• 732A66 --- Teoria deciziei --- 6
• 732A76 --- Proiect de cercetare --- 6
• 732A80 --- Serii temporale și învățarea secvenței --- 6
• 732A92 --- Text Mining --- 6
• 732A96 --- Învățare automată avansată --- 6
• 732A98 --- Vizualizare --- 6

Semestrul 4 (primăvara 2026)

Cursuri preliminare

• 732A64 --- Teză de master în statistică --- 30

Oportunități de carieră

Un specialist la mare căutare

Cererea crește rapid pentru specialiști capabili să analizeze sisteme și baze de date mari și complexe cu ajutorul metodelor moderne de utilizare intensivă a computerului. Afacerile, telecomunicațiile, IT și medicina sunt doar câteva exemple de domenii în care studenții noștri sunt la mare căutare și găsesc posturi analitice avansate după absolvire.

Studenții care vizează o carieră științifică vor găsi programul fundalul ideal pentru cercetările viitoare. Mulți dintre lectorii programului sunt cercetători recunoscuți internațional în domeniile statisticii, extragerea datelor, învățarea automată, metodologia bazelor de date și statistica computațională.