Radboud University

データサイエンスとAIの修士課程

この専門分野は研究に重点を置いています。ソフトウェアとアルゴリズムを用いて、現実世界のデータセットをツールや有用な洞察へと変換する方法を学びます。まず、研究セミナーで科学文献を研究します。研究インターンシップでは、企業または研究グループの研究プロジェクトに参加します。修士論文では、専門スタッフの綿密な指導の下、独自の研究プロジェクトを進めます。例えば、機械学習、情報検索、レコメンデーションシステム、プライバシーと法律といったテーマについて、iCISの研究に参加することができます。

データサイエンスとAIのカリキュラム

データサイエンスとAIの修士課程は、120EC（2年間）の授業履修単位で構成されています。いくつかの必修科目を除き、プログラムの大部分は選択科目で構成できます。

この学習カリキュラムについて

以下のリストは、データサイエンスと AI の修士課程の専門分野の基本的な構成を示しており、次の要素で構成されています。

• 必修科目（24 EC）
• 選択科目（45 EC）：
  - 専門選択科目（21 EC）
  - 修士選択科目（18 EC）
  - 自由選択科目（6 EC）
• 研究インターンシップ（15 EC）
• 研究セミナー（6 EC）
• 修士論文（30 EC）

人工知能とデータサイエンス/AIのダブルマスタープログラム

ダブルマスタープログラムは、社会科学部でデータサイエンス/AIと人工知能の学位を、それぞれ別々に取得するよりも短い期間で取得できる方法です。このプログラムでは、機械学習と分類技術を活用・開発し、人工認知システムに適用するための最先端の原理と技術について、非常に幅広い理解が得られます。

留学する

修士課程では、研究、インターンシップ、そして論文執筆のために海外へ行く機会があります。異なる文化の視点から物事を見ることを学び、新しい人々と出会うことで、人生を豊かにする経験となるでしょう。さらに、履歴書にも素晴らしい印象を与えます。会議、奨学金、インターンシップ、その他の実用的な情報については、 Radboudインターナショナルのウェブサイトをご覧ください。

勉強後

卒業生の就職見通しは良好です。産業界は学術レベルのデータサイエンスの専門家を切実に求めており、卒業生は興味深くやりがいのある仕事を見つけるのに苦労することはありません。卒業生の中には博士号取得を目指して大学に残る人もいますが、ほとんどの学生は産業界でキャリアを積みます。その後、大企業でコンサルタントやデータ分析の職に就くか、データ分析分野で起業するかのいずれかです。

プロフェッショナルなデータサイエンティストは、優れた問題解決能力、分析能力、プログラミング能力、そしてコミュニケーション能力を備えています。これらのスキルを駆使し、利用可能な現実世界のデータに基づいて問題を分析し、創造的で有用な解決策を考案し、データを知識に変換するための適切なツールを発見またはプログラミングし、得られた知見を他者に伝えます。データ、コンピューティング能力、そして人間の知性を組み合わせることで、データサイエンティストは社会に貢献し、改善するために真の変化をもたらすことができます。卒業生の多くは、民間企業や政府機関でデータコンサルタントやデータアナリストとして活躍しています。

卒業生が終わる企業の例には、Orikami、Media11、FlexOneなどの中小企業、ING Bank、Philips、ASML、Capgemini、Booking.com、さらにはGoogleなどの多国籍企業が含まれます。

Radboud Universityで博士号取得中

科学分野でのキャリアを希望される方は、 Radboud Universityで博士課程に応募することができます。もちろん、世界中の他の大学にも応募可能です。多くの学生が既に博士課程に合格しています。