Master of Science in Data Science

Tehnicile de învățare automată sunt în fruntea științei moderne a datelor și, prin urmare, cursurile despre diferite aspecte ale învățării automate constituie o componentă integrală a programului. Componenta de aplicație a programului include mai multe subiecte importante, cum ar fi:

• Computer vision
• Analiza datelor industriale
• Natural language processing
• Procesarea imaginii și a semnalului

Scopul principal al programului de știință a datelor este de a instrui studenții în utilizarea tehnicilor de ultimă generație de învățare automată și analiză a datelor, cu accent pe aplicațiile din lumea reală ale acestor tehnologii emergente. Elevii vor învăța cum să dezvolte metode automate pentru a analiza cantități masive de date cu scopul de a extrage cunoștințe din acestea pentru a crea un impact asupra deciziilor organizaționale. Absolvenții programului sunt instruiți să efectueze cercetări originale în domeniul ales de învățarea automată și analiza datelor și să aplice rezultatele cercetării lor într-un context industrial.

The MSc program is 2 years long: the first year is to strengthen your theoretical background, and the second year is to focus on research. Students have the freedom to choose courses and extracurricular activities to shape their individual trajectory, acquire soft skills, and gain entrepreneurial skills to prepare for employment.

A successful graduate of the program will know:

• Bazele matematice și algoritmice ale științei datelor și o viziune echilibrată asupra fundamentelor matematice și a instrumentelor practice și a problemelor aplicate în știința datelor;
• Declarații ale tuturor problemelor majore de analiză a datelor, precum și principalele abordări pentru rezolvarea acestora;
• Tehnici de ultimă generație de analiză a datelor și domenii conexe. Cunoașterea principalelor clase de probleme aplicate;
• Principalele aspecte metodologice ale cercetării științifice și ale dezvoltării de aplicații în știința datelor.

Un absolvent de succes al programului va fi capabil să:

• Formulați/modelați sarcini din lumea reală, cum ar fi probleme de analiză a datelor;
• Alegeți cea mai potrivită metodă pentru a rezolva o anumită problemă de analiză a datelor;
• Aplicați în practică metodele de analiză a datelor folosind instrumente software moderne de analiză a datelor;
• Dezvoltați noi metode sau adaptați metodele existente la o anumită problemă;
• Implementarea algoritmilor ca programe de calculator;
• Evaluează rezultatele proceselor de analiză a datelor;
• Lucrați cu literatura tehnică (de exemplu, efectuați cercetări bibliografice, citiți și analizați critic articole științifice, utilizați metrici științifice și baze de date importante);
• Prezentați rezultatele diferitelor audiențe (specialiști, utilizatori, părți interesate etc.) într-o manieră orală și scrisă eficientă.

Aim and objectives

Scopul programului este de a pregăti liderii tehnologici ai viitorului. Obiectivul programului de master în știința datelor este de a reduce decalajul dintre știința fundamentală și tehnicile de calcul de ultimă oră.

Învățare automată și inteligență artificială (MLAI).

Machine learning techniques are at the forefront of modern data science and artificial intelligence. The curriculum of the program contains a balanced combination of topics developed very recently together with in-depth teaching of mathematical foundations, such as advanced linear algebra, optimization, high-dimensional statistics, etc.

This track is also available in network form with the Moscow Institute of Physics and Technology.

A successful graduate of this track will be able to:

• să înțeleagă și să formuleze sarcini complexe din lumea reală ca probleme de analiză a datelor
• contribuie la dezvoltarea software-ului de învățare automată de ultimă generație competitiv cu sau superior exemplelor existente de software în domenii de aplicații critice și emergente
• aplica instrumente software relevante, algoritmi, modele de date și medii de calcul pentru rezolvarea problemelor din lumea reală

Pista de matematică a învățării automate (MML).
(în formă de rețea cu Școala Superioară de Economie)

Modern Machine Learning is at the cutting edge of various disciplines of mathematics and computer science. Math of Machine Learning is one of the most dynamic areas of modern science, encompassing mathematical statistics, machine learning, optimization, and information and complexity theory. From the start of the program, students collaborate in thematic working groups and actively participate in research, learning from Skoltech and Higher School of Economics scientists as well as leading global specialists in statistics, optimization, and machine learning.

A successful graduate of this track will:

• posedă cunoștințe active despre metode și abordări moderne în învățarea statistică, inclusiv statistică matematică, procese stocastice, optimizare convexă
• să fie capabil să aplice și să dezvolte în continuare astfel de metode pentru rezolvarea unor probleme complexe motivate practic de analiză a datelor

©The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

Content

Curriculum-ul programului conține o combinație echilibrată de subiecte dezvoltate foarte recent (de ex. învățarea profundă) împreună cu predarea aprofundată a fundamentelor matematice (algebră liniară avansată, optimizare, statistică dimensională înaltă etc.).

Program structure

The 2-year program comprises compulsory and recommended elective courses on the most important topics, a wide set of elective courses (depending on the research and professional needs of the student), components of entrepreneurship and innovation, research activity, and 8 weeks of industry immersion.

Research

Studenții sunt implicați activ în activități de cercetare începând cu trimestrul 3.

Main research areas:

• Machine Learning and Deep Learning
• Analiza industrială
• Computer Vision
• Image Processing
• Statistică dimensională înaltă și învățare statistică
• Modelarea la scară multiplă de următoarea generație
• Rezolvatori rapidi pentru probleme la scară mare/de dimensiuni mari

Career opportunities and paths

Programul MSc Data Science a fost dezvoltat pentru a satisface cererea mare de specialiști în știința datelor pe piața în creștere națională și internațională de înaltă tehnologie. Absolvenții programului pot începe o carieră internațională de cercetare sau pot lucra cu o companie (chiar și în perioada de studiu).

Absolvenții de MSc în știința datelor își îmbunătățesc în mod semnificativ capacitatea de angajare prin dezvoltarea cunoștințelor specifice subiectului în domeniul științei datelor și învățării automate, precum și abilitățile lor analitice și de cercetare. Studenții au ocazia de a obține acces timpuriu la peisajele naționale și internaționale de cercetare și inovare și pot aborda cu încredere angajatorii internaționali. În plus, programul îmbunătățește abilitățile soft ale studenților, permițându-le să concureze eficient pe piața muncii.

• Ph.D. posturi în instituții academice și de cercetare
• Funcții de specialitate precum analist de date, cercetător de date, consultant în diverse sectoare economice:
  • Finance
  • TeleCom
  • IT
  • Companii și startup-uri rezidente din Skolkovo

Entry requirements

Diploma de licență în domeniul IT sau echivalentul acesteia în matematică, informatică, tehnologia informației și comunicațiilor, fizică aplicată sau alte domenii tehnice.

• Calculus
• Differential equations
• Linear algebra
• Probabilitate de bază, procese aleatorii și statistici matematice
• Matematică discretă (inclusiv teoria graficelor și algoritmi de bază)
• Programming

English language requirements:

If your education has not been conducted in the English language, you will be expected to demonstrate evidence of an adequate level of English proficiency.

Application requirements

The online application​ makes the process easier for potential students. We advise you carefully read the application instructions, requirements, and deadlines for the chosen academic program.

The application includes the following documents: a CV, two letters of recommendation, a TOEFL/IELTS score report, and a motivation letter. Applicants who do not have proof of English proficiency may take the TOEFL ITP during a Selection Weekend at Skoltech.

Selection process

1. Prepare your portfolio
   Prepare your competitive selection application materials.
2. Submit your application
   Upload your materials into the application system and submit your application.
3. Online testing
   Every candidate must take an online profile test. You will be notified by email about the specific date and time of your test.
4. In-person interviews (online)
   The final selection stage takes place in Moscow. You have to pass the TOEFL ITP exam on-site, or present a valid TOEFL certificate and pass an in-person interview. Extra written examinations may be required for certain programs during this time (you will be notified in advance).

©The Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech)

What our students say

Julia Molchanova
BSc, Universitatea de Stat din Moscova → MSc, Skoltech → Dezvoltator de jocuri independente

„Programul Skoltech Data Science oferă o oportunitate de a învăța aproape toate abilitățile necesare pentru o carieră academică sau industrială în învățarea automată. Deși studiasem aceeași temă anterior, la Skoltech am devenit competent în disciplinele necesare. De asemenea, universitatea Politica lingvistică mi-a stimulat în mod semnificativ Activitățile de disciplină mai largă, cum ar fi Atelierul de inovare, de fapt, am încercat atât de multe lucruri diferite în timpul acestor lecții și mi-au placut unele dintre ele modalitate de a dobândi cunoștințe unice și de a obține o perspectivă diferită a vieții.”

Alfredo De La Fuente
BSc, Universidad Nacional de Ingenieria → MSc, Skoltech → Schlumberger Software Technology Innovation Center

„Nu pot să nu zâmbesc în timp ce îmi amintesc perioada mea nebun de productivă din timpul programului de master Skoltech în știința datelor. Adaptarea la o schimbare drastică a atmosferei (mutarea din Peru și un alt mediu academic) a fost cu siguranță o provocare grea. Cu toate acestea, impactul acestui program am avut în cariera mea, prieteniile uimitoare dobândite și expunerea la numeroase oportunități au făcut-o să merite În general, întregul curs al programului Data Science mi-a oferit încredere și o gamă largă de abilități pentru a aborda proiecte de învățare automată atât din punct de vedere industrial, cât și din cercetare. Perspectivă, fără îndoială, una dintre cele mai bune alegeri din viața mea.”