Статистика и интеллектуальный анализ данных

Существует быстро растущий спрос на специалистов, которые могут использовать новый объем информации в больших и сложных базах данных для улучшения анализа, прогнозирования и принятия решений.

Программа ориентирована на современные разработки в области пересечения статистики, машинного обучения, искусственного интеллекта и управления базами данных, предоставляя студентам уникальную компетенцию на рынке труда.

С ростом компьютерных возможностей базы данных становятся все больше и сложнее, что делает традиционные статистические методы менее эффективными или даже непригодными. Данные экономических транзакций, отдельных медицинских записей, поиска в Интернете и телекоммуникаций - это лишь несколько примеров содержания огромных баз данных, которые бросают вызов профессиональным аналитикам. В этих богатых данными средах методы анализа данных, машинного обучения, статистической визуализации, вычислительной статистики и других статистических методов с интенсивным использованием компьютеров, включенных в программу, становятся все более популярными как для государственных учреждений, так и для частного сектора.

Программа предназначена для студентов, которые имеют базовые знания по математике, прикладной математике, статистике и информатике и имеют степень бакалавра в одной из этих областей или степень инженера.

Студенты, окончившие бакалавр Программа «Статистика и анализ данных» (Statistik och dataanalys) в Университете Линчепинга найдет, что наша магистерская программа является естественным продолжением их исследований, где они могут узнать больше о различных методах анализа данных и машинного обучения, включая байесовские методы, интеллектуальный анализ текста и статистические методы в биоинформатике.

Студентам будет предоставлена ​​возможность узнать:

• как использовать classifica методы Тиона для улучшения способности программного обеспечения распознавания речи мобильного телефона, чтобы различать гласные в шумном помещении
• как улучшить направленный маркетинг на основе анализа торговых моделей в базах данных сканера супермаркетов
• как построить спам-фильтр
• как обеспечить ранний сигнал о финансовом кризисе, анализируя частоту связанных с кризисом слов в финансовых СМИ и на интернет-форумах
• как оценить влияние нового законодательства на трафике есть количество погибших
• как использовать сложный набор данных микроматрицы ДНК, чтобы узнать о детерминантах рака
• как использовать интерактивную и динамическую графику для определения источника оливкового масла.

Программа содержит широкий спектр курсов, из которых студенты могут выбирать. Студенты, желающие дополнить свою учебу курсами, которые проводятся в других университетах, имеют возможность заниматься обменом в течение третьего семестра. Наши партнерские программы были тщательно отобраны, чтобы охватить различные методологические аспекты и прикладные области.

В течение последнего семестра обучения студенты получают помощь в поиске частной компании или государственного учреждения, где они могут написать свои тезисы. , Там они могут применить свои знания к реальной проблеме и познакомиться с людьми, которые используют расширенный анализ данных на практике.

Возможности карьерного роста

Существует быстро растущий спрос на специалистов, способных анализировать большие и сложные системы и базы данных с помощью современных компьютерных методов. Например, знаете ли вы, что администрация Барака Обамы искала аналитиков Data Mining для выборов 2012 года?

Бизнес, телекоммуникации, информационные технологии и медицина - это лишь несколько примеров областей, в которых находятся наши студенты. высокий спрос и найти передовые аналитические позиции после окончания учебного заведения.

По сравнению со степенью бакалавра по той же теме, магистерская программа дает возможность работать с разработкой методов и искать руководящие должности или должности с более аналитическим профилем.

Студенты, стремящиеся к научной карьере, также найдут программу идеальным фоном для будущих исследований. Многие лекторы программы являются признанными во всем мире исследователями в области статистики, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, методологии баз данных и вычислительной статистики.

Степень: магистр наук со специализацией в области статистика (120 кредитов)

Программа рассчитана на два года и включает в себя 120 кредитов, включая диссертацию.

Вводный блок курсов содержит курс базовой статистики, предлагаемый для студентов с опытом работы в области компьютерных наук или инженерии, и Курс по программированию предлагается для студентов, имеющих высшее образование в области статистики или математики. Курсы Введение в машинное обучение, интеллектуальный анализ данных: кластеризация и анализ ассоциаций, вычислительная статистика и байесовское обучение составляют ядро ​​программы.

Кроме того, магистранты имеют свободу выбора среди профильных курсов. - направлены на укрепление студентов ?? статистическая и аналитическая компетенция - и дополнительные курсы - которые позволяют студентам сосредоточиться на конкретных прикладных областях или соответствующих курсах из других дисциплин. Возможности для обучения по обмену предоставляются в течение третьего семестра программы.

Чтобы получить степень, студенты должны сдать 90 кредитов ECTS курсов, в том числе 42 кредитов ECTS обязательных курсов, минимум 6 ECTS. кредиты вводных курсов, минимум 12 кредитов ECTS профильных курсов и, возможно, некоторое количество дополнительных курсов. Студенты также должны успешно защитить магистерскую диссертацию из 30 кредитов ECTS.

Первый год обучения

Вводные курсы

• Статистические методы , 6 кредитов
• Продвинутое программирование на R, 6 кредитов

Обязательные курсы

• Введение в Advanced Academic учеба, 3 кредита
• Введение в машинное обучение, 9 кредитов
• Data Mining ?? Анализ кластеризации и ассоциаций, 15 кредитов
• Философия науки, 3 кредита
• Байесовское обучение, 6 кредитов
• Вычислительная статистика, 6 кредитов

Профильные курсы

• анализ временных рядов, 6 кредитов
• углубленное машинное обучение, 6 кредитов

Дополнительные курсы

• Веб-программирование и интерактивность, 4 кредита
• Нейронные сети и системы обучения, 6 кредитов
< / ul> Второй год обучения

Профильные курсы

• Визуализация, 6 кредитов
• Многомерные статистические методы, 6 кредитов
• Теория вероятностей, 6 кредитов
• Статистическая оценка доказательств, 6 кредитов

Дополнительные курсы

• Проект Data Mining, 6 кредитов
• Текстовый анализ, 6 кредитов
• Оптимизация, 6 кредитов
• База данных, 6 кредитов
• Биоинформатика , 6 кредитов

Магистерская работа, 30 кредитов

Специфические требования программы: степень бакалавра, по крайней мере, 90 кредитов, то есть 18 месяцев очного обучения по математике, прикладной математике, статистике или информатике. Бакалавриат по математике должен включать как исчисление, так и линейную алгебру. Также требуются базовые курсы бакалавриата по статистике и информатике. Каждый заявитель должен приложить письмо о намерениях, написанное на английском языке, объясняющее, почему он хочет изучать эту программу, и краткое изложение эссе или проекта бакалавра. Если соискатели имеют степень, не включающую эссе или проект бакалавра, то в их письме о намерениях должны быть описаны предыдущие исследования и любые другие академические действия, связанные с магистерской программой. Все подтверждающие документы, включая письмо о намерениях и конкретный документ, должны быть отправленным в Университетское отделение в Швеции, FE 1, SE ?? 838 73 Frösön, Швеция. Требования к английскому языку Группа IELTS: 6,5 балла TOEFL на бумажном тесте: 575 баллов TOEFL iBT®: 90

Стипендии

Международные стипендии LiU

Университет Линчёпинга предлагает стипендии новым студентам с отличными академическими результатами. Стипендии в рамках программы LiU International Scholarships приводят к отказу от платы за обучение.

Кто имеет право?

• Студенты, подавшие заявку на магистратуру? программы в университете Линчёпинга вовремя (до 15 января)
• И кто выбрал программу в университете Линчёпинга в качестве первого приоритета (оценивается как № 1 из 4)
• И кто обязан платить за обучение