Наука о данных со специализацией в области компьютерных наук

Data Science объединяет вычислительные и статистические навыки для решения проблем на основе данных. Эта быстро расширяющаяся область включает в себя машинное обучение, глубокое обучение, крупномасштабный анализ данных и имеет приложения в электронной коммерции, поиске / поиске информации, моделировании естественного языка, финансах, биоинформатике и смежных областях в области искусственного интеллекта.

Программа включает в себя основную методологию машинного обучения и введение в статистические науки в сочетании с набором более специализированных и расширенных возможностей, охватывающих вычисления и статистическое моделирование. Проекты предлагаются как в UCL Computer Science, так и от широкого круга отраслевых партнеров.

Студенты берут модули на сумму 180 кредитов.

Программа состоит из трех обязательных модулей (45 кредитов), пяти дополнительных модулей (75 кредитов) и диссертации / отчета (60 кредитов).

Основные модули

• Прикладное машинное обучение
• Введение в машинное обучение
• Введение в статистическую науку о данных

Дополнительные модули

• Учащиеся выбирают минимум 30 кредитов и максимум 60 кредитов из следующих дополнительных модулей.
• Облачные вычисления (Биркбек)
• Машинное зрение
• Поиск информации & Data Mining
• Статистическая обработка естественного языка
• Веб-экономика
• Студенты выбирают минимум 0 кредитов и максимум 30 кредитов из этих необязательных модулей статистики.
• Статистический дизайн расследований
• Прикладные байесовские методы
• Решение & Риск
• Студенты выбирают минимум 15 кредитов и максимум 15 кредитов из этих факультативных модулей.
• контролируемое обучение
• Графические модели
• Биоинформатика
• Аффективные вычисления и взаимодействие человека с роботом
• Вычислительное моделирование для биомедицинских изображений
• Стохастические системы
• Прогнозирование

Диссертация / отчет

Все студенты предпринимают независимый исследовательский проект, который завершается диссертацией в 10 000-12 000 слов.

Преподавание и обучение

Программа поставляется через комбинацию лекций, семинаров, обсуждений в классе и надзора за проектом. Эффективность работы учащихся оценивается путем сочетания невидимого письменного экзамена, курсовой работы (большая часть которой включает программирование и / или анализ данных), практического применения и исследовательского проекта.

Минимум высшего уровня бакалавриата второго класса по количественным дисциплинам (таким как математика, информатика, инженерия, физика или статистика) из британского университета или за рубежом, квалификация эквивалентного стандарта. Знание математических методов, включая линейную алгебру и исчисление на уровне первого года обучения в университете. В зависимости от выбранных модулей учащиеся выполняют задания, содержащие элементы программирования, и полезен предыдущий опыт работы на языке программирования высокого уровня (R / matlab / python). Соответствующий профессиональный опыт также будет принят во внимание.

финансирование обучения

Обучение на программе «Data Science with Specialisation in Computer Science» в University College London представляет собой значительную инвестицию в ваше будущее. Студенты часто интересуются вопросами финансирования своего образования и ищут доступные источники поддержки для осуществления своих академических целей. В UCL существует несколько вариантов финансирования, которые помогают студентам покрыть расходы на обучение и связанные с этим расходы.

Первым и наиболее популярным источником финансовой поддержки являются студенческие ссуды, предоставляемые правительственными или частными организациями. В Великобритании, где расположена UCL, студенты могут подавать заявки на кредитные программы, такие как студенческий заем от Офиса студентов Великобритании, который позволяет покрыть плату за обучение и увеличить финансовую поддержку во время обучения. Эти ссуды имеют гибкие условия погашения и обычно предоставляются на срок обучения и после его окончания, что помогает снизить финансовое давление во время учебы.

Также важным аспектом финансирования являются стипендии и гранты, предоставляемые университетом или внешними организациями. UCL предлагает различные стипендии для иностранных и местных студентов, которые выделяются по академическим достижениям, исследовательским интересам или финансовым потребностям. Некоторые стипендии покрывают полностью или частично плату за обучение, а также предоставляют дополнительную финансовую поддержку на проживание и другие расходы. Студенты, наиболее соответствующие критериям, могут подавать заявки заранее, чтобы обеспечить себе необходимое финансирование.

Кроме того, существует возможность получения работы на кампусе, которая позволяет студентам сочетать учебу с заработком. В UCL предоставляются различные позиции для студентов, такие как ассистенты преподавателей, исследовательские ассистенты или административные помощники. Эти рабочие места позволяют студентам зарабатывать деньги, одновременно получая опыт, полезный для профессионального развития.

Для студента, рассматривающего обучение на данной программе, важно учитывать и планировать свой бюджет, а также изучать все возможные источники финансирования. Вначале рекомендуется ознакомиться с информацией на официальном сайте UCL, где публикуются актуальные данные о стипендиях, грантах и других формах поддержки. Также следует связаться с финансовым отделом университета для получения консультаций и оценки индивидуальных возможностей получения поддержки. Важно помнить, что своевременное и активное участие в поиске и оформлении документов значительно увеличивает шансы на получение финансовой помощи. Финансирование обучения — это важный аспект, который помогает сделать образование более доступным и позволяет сосредоточиться на учебном процессе, достигая лучших академических результатов.

Дополнительная информация о программе

Программа по Data Science со специализацией в области компьютерных наук в Университетском колледже Лондона предназначена для студентов, стремящихся приобрести углубленные знания и практические навыки в области анализа данных, машинного обучения и искусственного интеллекта. Обучение направлено на развитие аналитического мышления и критического подхода к решению сложных задач, связанных с большими объемами данных, а также на освоение современных технологий и инструментов, используемых в индустрии информационных технологий.

В рамках программы студенты изучают основы программирования, статистики, математики, а также специальные курсы по обработке данных, алгоритмам машинного обучения, визуализации данных и их интерпретации. Особое внимание уделяется применению теоретических знаний на практике через проекты, стажировки и сотрудничество с бизнесом и научными учреждениями. Программа также включает курсы по этике и социальной ответственности в области обработки данных, чтобы обеспечить ответственное использование технологий в реальных сценариях.

Обучение ведется высококвалифицированными преподавателями и исследователями, многие из которых являются ведущими специалистами в области искусственного интеллекта и анализа данных. Студенты получают доступ к современным лабораториям, программному обеспечению и ресурсам, необходимым для проведения исследований и разработки инновационных решений.

По окончании программы выпускники получают степень магистра с отличием и обладают востребованными навыками, которые позволяют им успешно работать в таких сферах, как финансовые услуги, здравоохранение, технологии, консалтинг и научные исследования. Они подготовлены к дальнейшему академическому развитию или к началу профессиональной карьеры в одной из самых динамично развивающихся областей современности, где их знания и умения могут привести к значимым инновациям и прорывам.