Наука о данных

Чтобы определить важность степени магистра, мы должны обратиться к компетенциям, с которыми сталкиваются ученые, работающие с данными; они должны уметь: а) оптимально собирать и восстанавливать информацию. Эта информация может быть любого типа (числовой, текст, изображения, видео, ...). На это также могут влиять 5 В, известные как Большие Данные (скорость, разнообразие, объем, ценность и достоверность). б) Визуализация этой информации для извлечения моделей поведения в данных. в) Публикация повторяющихся группировок / шаблонов и правил поведения в данных. г) Определение моделей прогнозирования для определения будущего поведения. Все эти характеристики определяют специалиста по данным, поэтому, анализируя их, мы обнаруживаем, что необходима многодисциплинарная подготовка, охватывающая различные области знаний. Следует отметить, что эти профессионалы работают во всех областях промышленности, от фармацевтической промышленности до индустрии видеоигр, через консалтинговые фирмы, банки, фирмы, основанные на Интернете, и т. Д. В настоящее время существует серьезный спрос на ученых данных под эгидой из того, что известно как «бизнес-аналитика», «опыт клиента», «опыт клиента», «бизнес-аналитика» и «большие данные». Эти четыре термина составляют большую часть спроса на аналитики данных, ориентированные на бизнес-приложения. Учитывая эту потребность в магистратуре, она учитывает эти темы, чтобы выпускники могли иметь возможность быстрого трудоустройства. Эта ориентация всегда будет осуществляться с точки зрения чрезвычайно практичного и непосредственного применения передовых методов анализа данных для обучения такого рода задач.

Обязательные предметы

• Análisis de señales
• Исследовательский анализ данных
• Веб-аналитика
• Машинное обучение (I)
• Машинное обучение (II)
• Большие данные
• Наука о данных в биомедицине
• Наука о данных в бизнесе
• Статистика и оптимизация
• Управление и манипулирование информацией
• Введение в науку о данных
• Расширенная визуализация данных
• Внешние стажировки
• Семинары
• Финальный проект мастера

Факультативные предметы

• Информатика
• Математика I

Рекомендованным профилем для поступления в магистратуру университета в области наук о данных Университета Валенсии является выпускник с базовыми навыками по математике (алгебра и исчисление) и статистике (вероятность) как на теоретическом, так и на практическом уровне. в использовании компьютерных инструментов для решения практических задач. Наиболее адекватные профили соответствуют следующим выпускникам (на уровне степени или Llicenciatura):

• Информатика, Электроника, Телекоммуникации или Инженерия в любой из своих специальностей.
• Математика, Физика.
• Экономика, управление бизнесом и администрирование.

Что касается личных способностей, мы рекомендуем, чтобы студенты, подающие заявки на получение степени магистра, интересовались обработкой информации на разных уровнях: сбор и хранение, визуализация, анализ и разработка моделей прогнозирования для установления будущего поведения. Способность выявлять проблемы при анализе данных в реальных приложениях (промышленные сферы, бизнес, управление, администрация, здравоохранение и т. Д.) И других личных навыках, таких как креативность, инновационная способность и интерес к непрерывному процессу обучения, который настоятельно рекомендуется для подготовки данных ученого с профессиональной проекцией в областях с высоким динамизмом.

Требуется, чтобы студенты, получившие эту официальную степень, имели степень бакалавра или высшее образование (выпускник, инженер или диплом), предпочтительно по математике, физике, технике (информатика, электроника, телекоммуникации и промышленная инженерия), экономике и управлению бизнесом. и администрация.
Академический комитет степени магистра в соответствии с процессом приема, который мы опишем далее, оценит, что студенты, которые подали заявку на поступление, приобрели достаточную компетенцию в математике и статистике, использовали в некоторых предметах свои инструменты программирования обучения (такие как R, C, Matlab, Python или аналогичные) и кто знает основы основ программирования и баз данных.
Если эти знания были недостаточны, студенты должны пройти дополнительное обучение, установленное в разделе 4.6 этой памяти.
Для студентов, не говорящих по-испански, требуется сертификация B2 на испанском языке.

Прием заявлений будет оцениваться Комитетом по академической координации степени магистра в соответствии со следующими критериями: соответствие профилю (50%), академический стаж (40%), профессиональный опыт, связанный с анализом данных ( многолетний профессиональный опыт, личное собеседование в Академическом комитете, рекомендательные письма о выполненной работе и т. д. (5%) и другие академические и учебные достоинства, такие как получение дополнительной степени или квалификации для получения степени магистра, связанные с областью знаний о степени магистра. языки сообщества с уровнем B1 или выше, посещение курсов и семинаров и т. д. (5%).

Финансовая поддержка и оплату обучения на программе «Data Science» в Университете Валенсии можно осуществлять различными способами, позволяющими студентам выбрать наиболее подходящий вариант. Университет Валенсии предлагает разнообразные возможности для финансирования обучения, включая стипендии, гранты и кредитные программы. Студенты, соответствующие определенным критериям, могут претендовать на получение внутренних стипендий, предоставляемых университетом, которые снижают финансовую нагрузку и делают образование более доступным. Кроме того, существуют государственные и частные гранты, предназначенные для поддержки студентов, обучающихся по высокоактуальным направлениям, таким как Data Science. Эти гранты зачастую основаны на академической успеваемости, социальном положении или необходимости финансовой поддержки.

Для иностранных студентов также предусмотрены специальные программы финансирования, которые помогают покрыть расходы на обучение и проживание. Важным аспектом является возможность получения студенческих кредитов, оформляемых через банки-партнеры университета, что позволяет студентам оплачивать обучение по частям и планировать свои расходы более гибко. Университет Валенсии рекомендует заранее ознакомиться с условиями и требованиями к получению таких финансовых средств, чтобы своевременно подготовить все необходимые документы.

Кроме государственных и частных грантов, студентам рекомендуется обратить внимание на внешние источники финансирования, такие как международные организации, фондовые программы и инициативы, направленные на развитие профессиональных компетенций в области Data Science. В целом, финансирование обучения в Университете Валенсии предусматривает множество вариантов, что делает возможным получение качественного высшего образования без чрезмерных финансовых затрат. Важно, чтобы будущие студенты планировали свои расходы заранее, исследовали доступные источники поддержки и подавали заявки на финансирование в установленные сроки. Обратитесь в университетский отдел по работе со студентами для получения более подробной информации о доступных программах поддержки и порядке их подачи.

Более подробная информация о программе Data Science в Университете Валенсии

Программа Data Science в Университете Валенсии представляет собой многолетний междисциплинарный курс, предназначенный для подготовки специалистов, способных анализировать и интерпретировать большие объемы данных с целью принятия обоснованных решений в различных сферах деятельности. Эта программа объединяет знания из областей математики, статистики, информатики, и бизнес-аналитики, что позволяет выпускникам успешно работать в сферах технологий, финансов, здравоохранения, маркетинга и государственного управления.

Курс обучения включает теоретические и практические занятия, обеспечивающие студентам глубокое понимание методов обработки данных, машинного обучения, искусственного интеллекта, а также визуализации данных и интерпретации результатов анализа. Студенты участвуют в проектной деятельности с реальными кейсами от ведущих компаний, что способствует развитию навыков командной работы, критического мышления и коммуникации.

Программа ориентирована на развитие навыков использования современных инструментов и языков программирования, таких как Python, R, SQL и другие. Помимо этого, студентам предоставляется возможность участвовать в исследовательских проектах и стажировках, что способствует их профессиональной подготовке и созданию сети контактов в индустрии.

Обучение ведется опытными преподавателями и исследователями, имеющими международный опыт в области анализа данных и машинного обучения. Выпускники программы получают степень магистра Data Science, которая признается на национальном и международном уровнях и открывает двери к карьерным возможностям в ведущих корпорациях и научных организациях.

Программа также включает обсуждение вопросов этики, конфиденциальности и безопасного использования данных, что является важным аспектом современной аналитической деятельности. Студенты развивают навыки самостоятельной работы, инновационного мышления и адаптации к быстро меняющейся технологической среде.

Для поступления на программу требуется наличие соответствующего высшего образования, владение английским языком на достаточном уровне, а также демонстрация мотивации к изучению Data Science. Обучение проводится на английском языке, а структура курса позволяет студентам совмещать обучение с профессиональной деятельностью благодаря гибкому расписанию.

Поддержка студентов на протяжении всего обучения осуществляется через академические консультации, менторские программы и доступ к современным лабораториям и ресурсам университета. В целом, программа Data Science Университета Валенсии предоставляет отличную возможность для тех, кто хочет стать экспертом в области анализа данных и цифровых технологий, а также внести значительный вклад в развитие инновационных решений в современном обществе.