Анализ данных

Международная магистерская программа Data Analytics сочетает в себе как глубокое, так и всестороннее введение в передовые исследования в области машинного обучения, больших данных и аналитических технологий с дополнительным обучением в отдельных областях применения. Data Analytics предоставит студентам знания и навыки, необходимые для моделирования и анализа сложных систем в прикладных областях из бизнеса, такого как маркетинг и логистика, а также из науки, такой как информатика и наука об окружающей среде, на основе современного состояния современные методы машинного обучения. Программа разработана и преподается в тесном сотрудничестве с опытными преподавателями и экспертами в области машинного обучения и отдельных областей применения.
Программа Data Analytics объединяет сложные математические и статистические модели и методы машинного обучения с проблемами из области приложения, используя инструменты и методы обработки больших данных.

Образовательная организация

Двухлетняя магистерская программа по аналитике данных состоит из четырех семестров с общей суммой в 120 баллов (кредитных баллов). Учебная программа структурирована на методологическое ядро ​​(65%), область применения (10%) и магистерскую диссертацию (25%).

1-й семестр
Обязательные модули:

• Лекция по машинному обучению (6 CP)
• Лекция о современных технологиях оптимизации (6 CP)
• Курс «Программирование по машинному обучению (6 CP)»
• Семинар Data Analytics I семинар (4 CP)

и один прикладной модуль из 6 CP (список возможных модулей будет приведен в конце)

2-й семестр
Обязательные модули: < br>

• Лекция по анализу больших данных (6 CP)
• Лекция по расширенному машинному обучению (6 CP)
• Лекция по защите данных и конфиденциальности (3 CP) Курс
• Лаборатория распределенной аналитики данных (6 CP)
• Семинар Data Analytics II (4 CP)
• Проект (часть I) (6 CP)

3-й семестр
Обязательные модули:

• Лекция по планированию и оптимальному управлению (6 CP)
• Проект (часть II) (9 CP)
• Data Analytics III семинар (4 СР)

одна методология лекция по специализации 6 CP и один прикладной модуль из 6 CP

4-й семестр
Магистерская работа написана в течение последнего семестра. (30 CP)

Студенты могут выбрать методологическую специализацию и приложения из следующего списка.
Методологическая специализация (MS):

• Продвинутая аргументация на основе конкретного случая
• Байесовские сети
• Computer Vision
• Марковские цепи

Прикладной модуль (AM):

• Компьютер Наука / Разработка программного обеспечения
  • Линии программных продуктов
  • Разработка требований
  • Семинар Разработка программного обеспечения
• Компьютерные науки / Медиа-системы
  • Визуализация данных и процессов
  • Контекстуальные вычисления и интеллектуальные окружающие системы
  • Контекстный дизайн интерактивных систем
  • Лабораторный курс Media Systems
  • Семинар Media Systems
• Бизнес-администрирование и информационные системы
  • Расширенный маркетинг
  • Расширенная логистика
  < li> Семинар по бизнес-исследованиям
• Поиск информации и информатика
  • Введение в поиск информации (IR)
  • Введение Обработка естественного языка
  • Многоязычные информационные системы
  • Семинар Многоязычный информационный поиск
  • Проект многоязычных информационных систем
  • Лабораторный поиск информации о курсе (IR) )
• Обработка естественного языка
  • Обработка естественного языка 2
  • Семинар по компьютерным лингвистическим ресурсам
  • Семинар по компьютерному лингвистике Процессы
  • Проектные компьютерные лингвистические ресурсы
  • Проектные компьютерные лингвистические процессы
  • Лабораторный курс обработки естественного языка
• Науки об окружающей среде
  • Географические информационные системы
• Soft Skills
  • Английский 1
  • Английский 2
  < / ul>

  Формы оценки

  Экзамены - это в основном письменные экзамены, но также возможны устные экзамены.

  Цели курса

  Программа построена таким образом, что основывается на базовых знаниях в области моделирования данных и анализа данных с применением большого объема реальных данных с использованием современных технологий больших данных, таких как Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL и т. Д. Все участники программы получат практический опыт обработки крупномасштабных реальных данных на современном компьютерном кластере и облачных сервисах Amazon Web Services (AWS).

Требования к языку

Достаточное знание английского языка может быть подтверждено сертификатом (компьютерный тестовый результат TOEFL 61 или выше; группа IELTS 6 или выше; или эквивалентный сертификат) или немецким Abitur.

Академические требования

Магистерская программа Data Analytics очень актуальна для студентов, стремящихся к карьере в исследованиях в междисциплинарной области, анализе данных или в смежных отраслях. Студенты со степенью бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, математики или смежных областях имеют право подать заявку. Как правило, студенты с сильной аналитической, математической и статистической базой и хорошими навыками программирования больше подходят для этой программы.

Английский язык:
Требуется знание английского языка, чтобы пройти международную магистерскую программу по анализу данных. , Достаточное знание английского языка может быть подтверждено сертификатом (компьютерный тестовый тест TOEFL 61 или выше; группа IELTS 6 или выше; или эквивалентный сертификат) или немецким Abitur.

Стоимость зачисления

Единственные сборы, которые вы должны заплатить университету, это так называемые социальные сборы, которые составляют около 371 евро за семестр (они могут варьироваться от семестра к семестру). Социальные сборы дают всем студентам право на недорогое питание в столовой нашего университета и бесплатный общественный транспорт в регионе Хильдесхайм / Ганновер.

Услуги и поддержка для иностранных студентов

Международный офис (IO) поддерживает иностранных студентов различными способами, чтобы помочь им получить приятное и полезное пребывание в Хильдесхаймском университете.
IO предлагает программу приятеля, в котором студенты Хильдесхайма добровольно помогают иностранным студентам в начале их пребывания. Немецкие студенты получают адреса международных студентов из IO и связываются с ними перед отъездом, чтобы помочь ответить на любые вопросы. Как правило, студенты Хильдесхайма собирают иностранных студентов на вокзале, показывают их по месту проживания и помогают с их первыми визитами в город и университет. Часто эти контакты продолжаются в течение всего семестра и за его пределами.
IO и Студенческое консультативное бюро организуют многочисленные мероприятия до начала семестра, чтобы предоставить иностранным студентам практическую информацию об университете, их учебе и городе. IO организует ознакомительную программу продолжительностью от одной до двух недель, включая приветственный завтрак, экскурсии по городу через Хильдесхайм и введение в компьютерную лабораторию. МО также проводит информационные сессии по вопросам зачисления на курсы, распознавания ECTS, открытия банковского счета, договоров аренды, медицинского страхования, планов обучения и ответов на другие часто задаваемые вопросы. Более подробная информация приведена во вступительном пакете.